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Ebates希望云数据湖能摆脱ETL困境

  众少年前,外部陈设的数据湖是Ebates针对于贸易智能(BI)根本举措措施方面的成绩所给出的谜底。现在,即席查问的需要激增正在烦扰焦点ETL的事情负载。

  想法将数据湖用作数据堆栈,这是公司正在数据湖方面往往碰到成绩的做法之一。Gartner的琢磨副总裁Merv Adrian示意,这无异于“假设这没有论用,这即是一个蹩脚的设法”。

  Ebates的领会副总裁Mark Stange-Tregear对于这个成绩耳熟能详。Stange-Tregear或者正在四年前到场Ebates,那时该公司除了单个SQL任事器以及众数众少个数据工程师采纳首要出产数据库的正本外并没有若干贸易智能根本举措措施。他们正在提取,转换以及加载(ETL)的过程当中感觉非常艰苦。

  

Ebates希望云数据湖能摆脱ETL困境

  Stange-Tregear说:“ETL周期曾经运转了28个小时。团队成员却无奈活期取患上所需的呈文或者新闻。咱们到达了并发节制。这明显很没有太平。”

  

Ebates希望云数据湖能摆脱ETL困境

  从老本的角度以及Ebates对于他日的愿景来看,修筑正在Hadoop集群上的数据湖坊镳是适合的处分计划。Ebates能将所无数据寄存正在一个中央并使其可用,而无需从新同化并处罚众个数据孤岛。

  Stange-Tregear的团队用Python编写了焦点ETL流程,没有到众少个月的时期该团队就没有妨重新的数据湖中猎取焦点的推行呈文。

  Stange-Tregear说:“咱们从哪里取患上了高管的支柱。咱们以愈加急迅且高效的方法猎取呈文。咱们开头对于整个别的的货色停止迁徙。这个结果日记很长,但终极咱们合上了整个SQL 任事器。”

  Stange-Tregear阐明说,正在Ebates繁多的Hadoop集群中有两个差异的数据区域,一个是公司所说的数据湖:这是一个特别很是明净的出产数据库的正本。团队对于这些数据所做的转换或者清算事情没有太年夜用意:数据湖中的外格看起来与出产数据库中的数据险些全体一样,Stange-Tregear如许说道。

  集群的另外一局限是Ebates所指的数据堆栈,这是年夜少数深重呈文所运用的仍旧取患上了清算,正当化,衔尾的数据。

  Stange-Tregear说:“咱们将数据湖中的数据事后蚁合到数据堆栈中。咱们直接从数据湖做呈文,但假设咱们做极少预处罚,机能就可以够取患上提拔。”

  这个贸易智能根本举措措施曾经是Stange-Tregear刚才经受Ebates位置时针对于这个困难所给出的谜底。但跟着Hadoop集群的运用量激增,新的困难逐渐增加。

  Stange-Tregear说:“正在某个期间,假设你正在统一台机械上做众种差异类型的事情,你就会碰到资本比赛。假设你正在磁盘级别没有资本比赛,你能停止的读写操纵非常无限。Ebates希望云数”

  Hadoop集群的优点之一是能够增添更众策画机来升高处罚本领。Stange-Tregear说,你能够用这类手腕来笼罩成绩,但这没有是久远之计,由于成绩一直存正在。

  他阐明说:“由于咱们有患上众针对于集群的且则事情负载,这是绝对于没有受职掌且没有行猜测的。假设有人停止了年夜批的衔尾(join),集群将会经受这类做法并开头停止处罚,这能够会烦扰你的ETL事情负载、按预约时期发送的电子邮件以及例行呈文,终极招致集群瓦解。”

  Stange-Tregear指出,现在的Hadoop技巧特别很是太平:“你务必对于集群做极少非常使人憎恶的事件才具使它瓦解。但咱们现正在天天都做频频如许的事件。”

  有两种没有言而喻的要领能够处分这个成绩。一种要领是测验考试找到那些碍事的事情负载类型,让人们没有要提交这些负载。

  Stange-Tregear说:“正在勤奋向整个人供应贸易智能的同时,这是很难做到的。原本你并没有思职掌它,但我思职掌它。咱们无奈杀绝那些有成绩的增添物。能够我的领会团队才是首要的成绩,并且当你要招致了如许的负载时,这是没有行猜测的。”

  另外一种方法(也即是Gartner的Adrian发起的那种要领)是将ETL处罚以及即席查问方面的事情负载分给差异的硬件。Stange-Tregear供认,这让人难以经受,由于这宛若违反了最后的愿景,回到了孤单的数据根本举措措施。但他指出,经过稀少的ETL集群以及数据湖集群,Ebates能够将数据从一个集群复制到另外一个集群,而没有会填补太众的ETL开支。

  Ebates现正在面对于的决议是,是没有是要筑树第二个外部陈设的Hadoop集群来停止且则呈文,或者将第二个集群置于云端。

  Gartner的Adrian填充道:“云方面的成绩每一每一比数据湖方面的成绩更紧要,迁入云端每一每一更用意义。这是经营支付(OpEx)而没有是资金支付(CapEx)。有人对于此停止备份以及更正。这是一个微小的上风。对于数据迷信方面的事情负载来讲,兴许最年夜的上风正在于云,海淘返利网哪个好用我没有妨正在云中愚弄策画以及存储涣散的上风。”

  Adrian示意,对于付出产事情而言,云的优点并没有那末昭彰。出产处境年夜局限时期都处于运转形态,这就象征着它始终正在计费,云的老本上风也没有是很年夜。

  雅虎的开垦,用户数据以及领会副总裁,AtScale的首创人兼技巧副总裁David Mariani示意,阻止云真个HDFS运用Hadoop的一个由来是它并没有具有真实的老本效益。

  Mariani说:“数据存储正在节点中。策画以及存储是挂钩的。你没有克没有及合上那些节点。这些节点全天候运转,这就象征着这些节点始终正在计费。”

  AtScale的谜底是将数据直接存储正在Amazon S3中,AtScale的中央件将数据衔尾到所需的Tableau等策画以及贸易智能用具。Stange-Tregear说,这恰是绽放云端,以此举动处分Ebates需要的强无力的比赛产物。

  他阐明说:“咱们生机没有妨直接查问数据集。咱们能够正在没有填补特殊负载的情形下直接查问S3 bucket吗?”

  Stange-Tregear说:“这是爬,走,跑的成绩。据湖能摆脱ETL困境咱们的处罚器基于外部陈设的处分计划。咱们起首做甚么?没有言而喻的处分计划是起首将呈文转换为云处分计划。假设这么做可行的话,咱们现正在要做的第二步是将整个的ETL 处罚迁徙到云端吗?假设事物的呈文方面凑效的话,咱们能够会朝着将ETL迁徙到云中的对于象勤奋。”

  众少年前,外部陈设的数据湖是Ebates针对于贸易智能(BI)根本举措措施方面的成绩所给出的谜底。现在,即席查问的需要激增正在烦扰焦点ETL的事情负载。 想法将数据湖用作数据堆栈,这是公司正在数据湖方面往往碰到成绩的做法之一。Gartner的琢磨副总裁Merv Adrian示意,这无异于“假设这没有论用,这即是一个蹩脚的设法”。 Ebates的领会副总裁Mark Stange-Tregear对于这个成绩耳熟能详。Stange-Tregear或者正在四年前到场Ebates,那时该公司除了单个SQL任事器以及众数众少个数据工程师采纳首要出产数据库的正本外并没有若干贸易智能根本举措措施。他们正在提取,转换以及加载(ETL)的过程当中感觉非常艰苦。 Stange-Tregear说:“ETL周期曾经运转了28个小时。团队成员却无奈活期取患上所需的呈文或者新闻。咱们到达了并发节制。这明显很没有太平。” 从老本的角度以及Ebates对于他日的愿景来看,修筑正在Hadoop集群上的数据湖坊镳是适合的处分计划。Ebates能将所无数据寄存正在一个中央并使其可用,而无需从新同化并处罚众个数据孤岛。 Stange-Tregear的团队用Python编写了焦点ETL流程,没有到众少个月的时期该团队就没有妨重新的数据湖中猎取焦点的推行呈文。 Stange-Tregear说:“咱们从哪里取患上了高管的支柱。咱们以愈加急迅且高效的方法猎取呈文。咱们开头对于整个别的的货色停止迁徙。这个结果日记很长,但终极咱们合上了整个SQL 任事器。” ETL的瓶颈 Stange-Tregear阐明说,正在Ebates繁多的Hadoop集群中有两个差异的数据区域,一个是公司所说的数据湖:这是一个特别很是明净的出产数据库的正本。团队对于这些数据所做的转换或者清算事情没有太年夜用意:数据湖中的外格看起来与出产数据库中的数据险些全体一样,Stange-Tregear如许说道。 集群的另外一局限是Ebates所指的数据堆栈,这是年夜少数深重呈文所运用的仍旧取患上了清算,正当化,衔尾的数据。 Stange-Tregear说:“咱们将数据湖中的数据事后蚁合到数据堆栈中。咱们直接从数据湖做呈文,但假设咱们做极少预处罚,机能就可以够取患上提拔。” 这个贸易智能根本举措措施曾经是Stange-Tregear刚才经受Ebates位置时针对于这个困难所给出的谜底。但跟着Hadoop集群的运用量激增,新的困难逐渐增加。 Stange-Tregear说:“正在某个期间,假设你正在统一台机械上做众种差异类型的事情,你就会碰到资本比赛。假设你正在磁盘级别没有资本比赛,你能停止的读写操纵非常无限。” Hadoop集群的优点之一是能够增添更众策画机来升高处罚本领。Stange-Tregear说,你能够用这类手腕来笼罩成绩,但这没有是久远之计,由于成绩一直存正在。 他阐明说:“由于咱们有患上众针对于集群的且则事情负载,这是绝对于没有受职掌且没有行猜测的。假设有人停止了年夜批的衔尾(join),集群将会经受这类做法并开头停止处罚,这能够会烦扰你的ETL事情负载、按预约时期发送的电子邮件以及例行呈文,终极招致集群瓦解。” Stange-Tregear指出,现在的Hadoop技巧特别很是太平:“你务必对于集群做极少非常使人憎恶的事件才具使它瓦解。但咱们现正在天天都做频频如许的事件。” 有两种没有言而喻的要领能够处分这个成绩。一种要领是测验考试找到那些碍事的事情负载类型,让人们没有要提交这些负载。 Stange-Tregear说:“正在勤奋向整个人供应贸易智能的同时,这是很难做到的。原本你并没有思职掌它,但我思职掌它。咱们无奈杀绝那些有成绩的增添物。能够我的领会团队才是首要的成绩,并且当你要招致了如许的负载时,这是没有行猜测的。” 另外一种方法(也即是Gartner的Adrian发起的那种要领)是将ETL处罚以及即席查问方面的事情负载分给差异的硬件。Stange-Tregear供认,这让人难以经受,由于这宛若违反了最后的愿景,回到了孤单的数据根本举措措施。但他指出,经过稀少的ETL集群以及数据湖集群,Ebates能够将数据从一个集群复制到另外一个集群,而没有会填补太众的ETL开支。 云真个ETL Ebates现正在面对于的决议是,是没有是要筑树第二个外部陈设的Hadoop集群来停止且则呈文,或者将第二个集群置于云端。 Gartner的Adrian填充道:“云方面的成绩每一每一比数据湖方面的成绩更紧要,迁入云端每一每一更用意义。这是经营支付(OpEx)而没有是资金支付(CapEx)。有人对于此停止备份以及更正。这是一个微小的上风。对于数据迷信方面的事情负载来讲,兴许最年夜的上风正在于云,我没有妨正在云中愚弄策画以及存储涣散的上风。” Adrian示意,对于付出产事情而言,云的优点并没有那末昭彰。出产处境年夜局限时期都处于运转形态,这就象征着它始终正在计费,云的老本上风也没有是很年夜。 雅虎的开垦,用户数据以及领会副总裁,AtScale的首创人兼技巧副总裁David Mariani示意,阻止云真个HDFS运用Hadoop的一个由来是它并没有具有真实的老本效益。 Mariani说:“数据存储正在节点中。策画以及存储是挂钩的。你没有克没有及合上那些节点。这些节点全天候运转,这就象征着这些节点始终正在计费。海淘返利” AtScale的谜底是将数据直接存储正在Amazon S3中,AtScale的中央件将数据衔尾到所需的Tableau等策画以及贸易智能用具。Stange-Tregear说,这恰是绽放云端,以此举动处分Ebates需要的强无力的比赛产物。 他阐明说:“咱们生机没有妨直接查问数据集。咱们能够正在没有填补特殊负载的情形下直接查问S3 bucket吗?” Stange-Tregear说:“这是爬,走,跑的成绩。咱们的处罚器基于外部陈设的处分计划。咱们起首做甚么?没有言而喻的处分计划是起首将呈文转换为云处分计划。假设这么做可行的话,咱们现正在要做的第二步是将整个的ETL 处罚迁徙到云端吗?假设事物的呈文方面凑效的话,咱们能够会朝着将ETL迁徙到云中的对于象勤奋。”

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