翻譯|實(shí)施案例|編輯:況魚杰|2020-08-12 15:25:47.160|閱讀 278 次
概述:Cloudera Data Warehouse(CDW)是一種托管數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可在容器化體系結(jié)構(gòu)上運(yùn)行 Cloudera的強(qiáng)大引擎。本篇文章描述了Cloudera客戶所面臨的代表性示例,并說(shuō)明了CDW如何解決這些問(wèn)題。它還著眼于該解決方案中幾種Azure服務(wù)(例如Azure Kubernetes服務(wù)和ADLS Gen2)所起的關(guān)鍵作用。
# 界面/圖表報(bào)表/文檔/IDE等千款熱門軟控件火熱銷售中 >>
相關(guān)鏈接:
Cloudera Data Warehouse(CDW)是一種托管數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可在容器化體系結(jié)構(gòu)上運(yùn)行 Cloudera的強(qiáng)大引擎。它是新Cloudera數(shù)據(jù)平臺(tái)或CDP的一部分,該平臺(tái)已于今年年初在Microsoft Azure上啟用。CDW服務(wù)可讓您滿足SLA,在零摩擦的情況下使用新的用例并最大程度地降低成本。在11日,CDW在Microsoft Azure上已全面上市,該服務(wù)可通過(guò)Azure市場(chǎng)作為CDP的一部分使用。
與客戶討論數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí),經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)三種情況。企業(yè)永遠(yuǎn)無(wú)法盡快獲得所需的東西。通常會(huì)錯(cuò)過(guò)SLA,尤其是隨著用戶數(shù)量和用例的增長(zhǎng)。而且,即使不是完全強(qiáng)制性的命令,也存在向公共云遷移的壓力。
盡管有許多因素導(dǎo)致了這些情況,但是對(duì)于如何處理它只有一個(gè)答案:CDW。 這篇文章描述了Cloudera客戶所面臨的代表性示例,并說(shuō)明了CDW如何解決這些問(wèn)題。它還著眼于該解決方案中幾種Azure服務(wù)(例如Azure Kubernetes服務(wù)和ADLS Gen2)所起的關(guān)鍵作用。
以一家制造用于飛機(jī)的設(shè)備的公司為例。像許多企業(yè)一樣,有大量的分析師在研究精選的數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)線(LOB)經(jīng)理專注于卓越的運(yùn)營(yíng),而數(shù)據(jù)科學(xué)家則在新數(shù)據(jù)集中尋找競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但是,也存在挑戰(zhàn),如以下4個(gè)例子所示:
CDW為業(yè)務(wù)分析人員Ramesh提供了經(jīng)濟(jì)高效,可擴(kuò)展的報(bào)表和儀表板,因此它們的SLA不會(huì)被錯(cuò)過(guò)。
CDW使數(shù)據(jù)架構(gòu)師Kelly可以處理倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù),而不會(huì)影響其他工作負(fù)載。
CDW為數(shù)據(jù)科學(xué)家Olivia提供了無(wú)限的計(jì)算資源,可以在幾分鐘之內(nèi)將對(duì)象存儲(chǔ)中的任何數(shù)據(jù)扔掉。
CDW為運(yùn)營(yíng)經(jīng)理Mariana提供了一個(gè)單一平臺(tái),該平臺(tái)可以執(zhí)行傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及需要不同技術(shù)的新用例。同時(shí)保留每個(gè)數(shù)據(jù)集的單個(gè)副本并利用共享的元數(shù)據(jù)和安全性。
在下面的部分中,我們將進(jìn)一步解釋CDW和Azure如何提供這些功能。
Ramesh和他的業(yè)務(wù)分析師團(tuán)隊(duì)全天不間斷地發(fā)布報(bào)告。業(yè)務(wù)依靠他的團(tuán)隊(duì)提供的洞察力來(lái)運(yùn)行,尤其是與客戶情緒有關(guān)的洞察力,而老綠道近期旅行支出的下降,這一點(diǎn)就更加至關(guān)重要。因此,他們不能錯(cuò)過(guò)SLA,否則業(yè)務(wù)就會(huì)向著其他方向發(fā)展。
每當(dāng)沒(méi)有查詢時(shí),CDW虛擬倉(cāng)庫(kù)(VW)中的計(jì)算資源將保持暫停狀態(tài),不會(huì)產(chǎn)生任何成本。Ramesh上班后的第一個(gè)查詢一到,他就會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)。如果由于Ramesh的許多同事都在早上晚些時(shí)候上線而導(dǎo)致查詢負(fù)載稍后增加到飽和點(diǎn),則VW將檢測(cè)到這一點(diǎn)并提供更多計(jì)算資源來(lái)處理負(fù)載,同時(shí)保持高性能——這稱為自動(dòng)縮放。一旦負(fù)載下降到較低的水平,那么這些額外的計(jì)算資源就被釋放了,因此不再產(chǎn)生成本。最后,在Ramesh最終離開工作并且查詢?nèi)拷Y(jié)束的一天結(jié)束時(shí),將自動(dòng)暫停自身,再次下降為免費(fèi)狀態(tài)。
CDW可以使用Azure Kubernetes服務(wù)(AKS)快速配置計(jì)算Pod,并在不再需要時(shí)釋放它們,從而提供這種按需付費(fèi)的功能。這些Pod使用Standard_E16_v3計(jì)算實(shí)例大小(16 vCPU,128 GiB RAM,400 GiB本地SSD) AKS最終在后臺(tái)使用VM縮放集來(lái)啟用和控制自動(dòng)縮放。
Ramesh的團(tuán)隊(duì)運(yùn)行查詢后,就可以通過(guò)服務(wù)中內(nèi)置的三個(gè)緩存級(jí)別在很大程度上滿足其SLA:
數(shù)據(jù)緩存–首次從ADLS讀取數(shù)據(jù)時(shí),會(huì)將其緩存在使用該數(shù)據(jù)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。隨后需要相同數(shù)據(jù)的查詢從本地緩存(而不是ADLS)獲取數(shù)據(jù)。Hive LLAP和Impala VW均支持此緩存類型。
結(jié)果集緩存–將結(jié)果發(fā)送回客戶端后,結(jié)果集也將緩存在HiveServer2節(jié)點(diǎn)上的存儲(chǔ)中。如果再次到達(dá)完全相同的查詢(這在儀表板和BI用例中很常見(jiàn)),則直接從HS2緩存中提供結(jié)果。當(dāng)前,只有Hive LLAP VW支持此緩存類型。
物化視圖–您可以定義物化視圖(MV)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容,Hive將從基表中選擇數(shù)據(jù)填充其中。對(duì)于后續(xù)訪問(wèn)基表的查詢,如果Hive檢測(cè)到可以從MV中提供數(shù)據(jù),則它將透明地重寫查詢以使用該查詢,從而避免了再次掃描基表,聯(lián)接數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行匯總的需求等等。目前只有Hive LLAP大眾汽車支持此功能。
憑借這種智能和性能優(yōu)化水平,Ramesh和團(tuán)隊(duì)可以隨著數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)需求的增長(zhǎng)而增長(zhǎng),而僅需支付實(shí)際工作所需的資源。
CMO要求數(shù)據(jù)架構(gòu)師Kelly提供量化近期營(yíng)銷活動(dòng)影響的指標(biāo)。倉(cāng)庫(kù)具有所需的數(shù)據(jù),但也正在滿負(fù)荷運(yùn)行。凱利(Kelly)將需要使用各種查詢類型來(lái)探索數(shù)據(jù),并且不確定需要多長(zhǎng)時(shí)間或她需要多少CPU和內(nèi)存。在這樣模糊的要求下,由于存在影響SLA約束的操作工作負(fù)載的風(fēng)險(xiǎn),IT不允許她在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上執(zhí)行此工作。她的查詢可能會(huì)耗盡CPU資源,并從緩存中逐出所有熱數(shù)據(jù)。因此,CMO沒(méi)有度量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)幫助理解其營(yíng)銷投資的影響。
借助CDW,Kelly可以擁有自己的計(jì)算環(huán)境,該環(huán)境可以查詢倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù),但與其他受SLA約束的工作負(fù)載完全隔離。CDW可以通過(guò)與存儲(chǔ)和計(jì)算層分開管理數(shù)據(jù)上下文(表定義,授權(quán)策略,元數(shù)據(jù))來(lái)做到這一點(diǎn)。這樣,多個(gè)計(jì)算環(huán)境都可以共享同一數(shù)據(jù)上下文。 Cloudera共享數(shù)據(jù)體驗(yàn)(SDX)是為此托管上下文提供的術(shù)語(yǔ)。
SDX的關(guān)鍵啟用功能是能夠在持久數(shù)據(jù)庫(kù)中可靠地存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)和安全規(guī)則的功能。為此,使用Gen5 4 vCore,內(nèi)存優(yōu)化選項(xiàng)將Azure數(shù)據(jù)庫(kù)用于PostgreSQL。托管的Postgres服務(wù)易于集成,高度可用且管理起來(lái)很簡(jiǎn)單。將其用作元數(shù)據(jù)和其他持久狀態(tài)的單一事實(shí)來(lái)源,CDW可以安全地并行運(yùn)行您的工作負(fù)載需求的多個(gè)計(jì)算環(huán)境。
當(dāng)在這種情況下需要計(jì)算資源時(shí),CDW提供的另一種方法是將您的工作負(fù)載從本地CDH或HDP群集擴(kuò)展到在公共云中運(yùn)行的CDP。在這種情況下,Workload Manager工具用于分析您的內(nèi)部工作負(fù)載,確定適合突發(fā)的候選工作負(fù)載(在這種情況下,臨時(shí)探索查詢會(huì)干擾SLA綁定查詢),然后將數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)復(fù)制到CDP。現(xiàn)在可以在您的云環(huán)境中安全地運(yùn)行工作負(fù)載。如果這樣做,您可能希望使用Microsoft ExpressRoute來(lái)確保良好的性能和一致的數(shù)據(jù)移動(dòng)延遲。
數(shù)據(jù)科學(xué)家?jiàn)W利維亞(Olivia)有時(shí)需要使用尚未在倉(cāng)庫(kù)中的新數(shù)據(jù)文件來(lái)檢驗(yàn)供應(yīng)鏈優(yōu)化的假設(shè)。但是中央IT部門從來(lái)沒(méi)有計(jì)劃過(guò)這樣的突發(fā)性工作負(fù)載,也沒(méi)有資源去做一個(gè)新的ETL項(xiàng)目,以將這些新數(shù)據(jù)(其價(jià)值尚未得到證實(shí))整合到倉(cāng)庫(kù)中。這導(dǎo)致錯(cuò)過(guò)了降低供應(yīng)鏈成本并降低其內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)會(huì)。
如果使用CDW,Olivia將能夠簡(jiǎn)單地啟動(dòng)一個(gè)新的Hive LLAP VW,該過(guò)程只需幾分鐘,然后在數(shù)據(jù)文件上創(chuàng)建一個(gè)外部表定義,以便她可以開始查詢它們。使用Hive,您可以本地查詢半結(jié)構(gòu)化文本文件和帶分隔符的文件(例如CSV或TSV)。有標(biāo)準(zhǔn)的開源庫(kù)可查詢JSON以及其他文件格式。而且,您始終可以為自定義格式定義自己的Serializer-Deserializer(SerDe)。即使使用這些基本文件格式,Hive仍將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為其列式內(nèi)存格式,以從緩存和IO效率優(yōu)化中受益。
這種快速提供對(duì)對(duì)象存儲(chǔ)中任意數(shù)據(jù)查詢功能的功能可帶來(lái)極大的靈活性和靈活性。您可以快速瀏覽新數(shù)據(jù)和使用新用例,以跟上業(yè)務(wù)發(fā)展的速度。但是,需要可擴(kuò)展的高性能ADLS Gen2服務(wù)。Hadoop ABFS連接器提供了此關(guān)鍵集成點(diǎn),將您存儲(chǔ)在ADLS Gen2中的企業(yè)數(shù)據(jù)與Cloudera中可用的分析功能的生態(tài)系統(tǒng)聯(lián)系起來(lái)。
制造LOB運(yùn)營(yíng)經(jīng)理Mariana受其首席運(yùn)營(yíng)官的委托,通過(guò)避免計(jì)劃外的設(shè)備停機(jī)來(lái)提高產(chǎn)量。她估計(jì),這將需要每秒存儲(chǔ)100萬(wàn)個(gè)傳感器讀數(shù),保留15個(gè)月的數(shù)據(jù)以適應(yīng)歷史趨勢(shì)分析,對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)行任意SQL的能力以及訪問(wèn)原始數(shù)據(jù)和聚合的需求。簡(jiǎn)而言之,她需要一個(gè)高度可擴(kuò)展的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),該倉(cāng)庫(kù)可提供時(shí)間序列功能而又不會(huì)造成資金損失。
當(dāng)前的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)團(tuán)隊(duì)無(wú)法接近這些性能要求,并且他們的團(tuán)隊(duì)之一使用的傳統(tǒng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法處理如此長(zhǎng)的歷史記錄或執(zhí)行任意SQL。借助CDP平臺(tái),Mariana可以在一小時(shí)內(nèi)站起基礎(chǔ)架構(gòu)來(lái)托管此類應(yīng)用程序,在這種情況下,將使用具有標(biāo)準(zhǔn)本地冗余SSD存儲(chǔ)的Azure Compute VM。 Cloudera的時(shí)間序列產(chǎn)品主要依賴于Apache Kudu存儲(chǔ)引擎和Apache Impala進(jìn)行SQL查詢。可以使用Apache NiFi從Azure Event Hub或Kafka或許多其他受支持的源之一中提取數(shù)據(jù)。強(qiáng)大的Cloudera引擎與強(qiáng)大的Azure基礎(chǔ)架構(gòu)的結(jié)合意味著可以滿足Mariana的雄心勃勃的要求。
而之后當(dāng)接到通過(guò)制造更可靠的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)來(lái)提高客戶滿意度的要求時(shí),即便她不知道在工廠要進(jìn)行哪些調(diào)整以提高質(zhì)量。但是借助Cloudera,Mariana可以運(yùn)行將時(shí)間序列應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)與倉(cāng)庫(kù)中的其他數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)的查詢,以得出制造過(guò)程與客戶體驗(yàn)之間的相關(guān)性(如航班延誤所示)。
如上所述,這是通過(guò)SDX啟用的,但是在這種情況下,由于不允許Mariana查看客戶數(shù)據(jù)中的個(gè)人身份信息(PII),因此存在更高的安全級(jí)別。因?yàn)镃DP與Azure Active Directory集成在一起以獲取用戶的身份和組成員身份,所以它可以使用Apache Ranger強(qiáng)制實(shí)施復(fù)雜的基于角色或基于屬性的訪問(wèn)控制,以在Mariana訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)動(dòng)態(tài)屏蔽所有PII數(shù)據(jù)。她現(xiàn)在可以安全地完成自己的工作,并通過(guò)盡自己的職責(zé)來(lái)提高客戶滿意度。
在 Cloudera,我們相信數(shù)據(jù)可以使今天的不可能,在明天成為可能。我們使人們能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為清晰而可行的洞察力。Cloudera 為任何地方的任何數(shù)據(jù)從邊緣到人工智能提供企業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)服務(wù)。在開源社區(qū)不懈創(chuàng)新的支持下,Cloudera推動(dòng)了全球最大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程。
慧都大數(shù)據(jù)專業(yè)團(tuán)隊(duì)為企業(yè)提供Cloudera大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建,免費(fèi)業(yè)務(wù)咨詢,定制開發(fā)等完整服務(wù),快速、輕松、低成本將任何Hadoop集群從試用階段轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)階段。
歡迎撥打慧都熱線023-68661681或咨詢慧都在線客服,我們有專業(yè)的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì),為您提供免費(fèi)大數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)咨詢!
本站文章除注明轉(zhuǎn)載外,均為本站原創(chuàng)或翻譯。歡迎任何形式的轉(zhuǎn)載,但請(qǐng)務(wù)必注明出處、不得修改原文相關(guān)鏈接,如果存在內(nèi)容上的異議請(qǐng)郵件反饋至chenjj@fc6vip.cn
文章轉(zhuǎn)載自:CLOUDERA