Архитектура HAWQ / Алексей Грищенко (Pivotal)
•
0 likes•724 views
HAWQ — один из лучших на рынке движков SQL-on-Hadoop, который не раз доказывал свою лидирующую позицию в открытых тестированиях. Что еще более интересно, в конце сентября этого года Pivotal открыл его исходный код под лицензией Apache, а также разместил сам проект в инкубаторе Apache (http://hawq.incubator.apache.org), что делает этот инструмент доступным большому кругу пользователей и намного более привлекательным для компаний — лидеров интернет-индустрии. Работая в Pivotal, я участвовал в развитии и внедрении этого продукта с первого дня его существования. В этой презентации я раскрою следующие темы: + Что такое HAWQ и зачем он был создан. + Кластерная архитектура HAWQ. + Принципы работы HAWQ. + Внутреннее устройство процессов HAWQ. + Интеграция с внешними системами. + Альтернативные решения.
Recommended
Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
Viewers also liked
Viewers also liked (20)
Similar to Архитектура HAWQ / Алексей Грищенко (Pivotal)
Similar to Архитектура HAWQ / Алексей Грищенко (Pivotal) (20)
More from Ontico
More from Ontico (20)
Архитектура HAWQ / Алексей Грищенко (Pivotal)
- 2. Кто я? Enterprise Architect @ Pivotal • 7 лет в задачах обработки данных • 5 лет с MPP-системами • 4 года с Hadoop • HAWQ - с первой beta • Отвечаю за архитектуру всех внедрений HAWQ и Greenplum в EMEA • Spark contributor • http://0x0fff.com
- 3. О чем расскажу? • Что такое HAWQ
- 4. О чем расскажу? • Что такое HAWQ • Зачем он нужен
- 5. О чем расскажу? • Что такое HAWQ • Зачем он нужен • Из каких компонент он состоит
- 6. О чем расскажу? • Что такое HAWQ • Зачем он нужен • Из каких компонент он состоит • Как он работает
- 7. О чем расскажу? • Что такое HAWQ • Зачем он нужен • Из каких компонент он состоит • Как он работает • Пример выполнения запроса
- 8. О чем расскажу? • Что такое HAWQ • Зачем он нужен • Из каких компонент он состоит • Как он работает • Пример выполнения запроса • Альтернативные решения
- 9. Что такое • Аналитический движок SQL-on-Hadoop
- 10. Что такое • Аналитический движок SQL-on-Hadoop • HAdoop With Queries
- 11. Что такое • Аналитический движок SQL-on-Hadoop • HAdoop With Queries Postgres Greenplum HAWQ 2005 Fork Postgres 8.0.2
- 12. Что такое • Аналитический движок SQL-on-Hadoop • HAdoop With Queries Postgres Greenplum HAWQ 2005 Fork Postgres 8.0.2 2009 Rebase Postgres 8.2.15
- 13. Что такое • Аналитический движок SQL-on-Hadoop • HAdoop With Queries Postgres Greenplum HAWQ 2005 Fork Postgres 8.0.2 2009 Rebase Postgres 8.2.15 2011 Fork GPDB 4.2.0.0
- 14. Что такое • Аналитический движок SQL-on-Hadoop • HAdoop With Queries Postgres Greenplum HAWQ 2005 Fork Postgres 8.0.2 2009 Rebase Postgres 8.2.15 2011 Fork GPDB 4.2.0.0 2013 HAWQ 1.0.0.0
- 15. Что такое • Аналитический движок SQL-on-Hadoop • HAdoop With Queries Postgres Greenplum HAWQ 2005 Fork Postgres 8.0.2 2009 Rebase Postgres 8.2.15 2011 Fork GPDB 4.2.0.0 2013 HAWQ 1.0.0.0 HAWQ 2.0.0.0 Open Source 2015
- 16. HAWQ – это … • 1’500’000 строк кода C и C++
- 17. HAWQ – это … • 1’500’000 строк кода C и C++ – Из которых 200’000 только в заголовочных файлах
- 18. HAWQ – это … • 1’500’000 строк кода C и C++ – Из которых 200’000 только в заголовочных файлах • 180’000 строк кода Python
- 19. HAWQ – это … • 1’500’000 строк кода C и C++ – Из которых 200’000 только в заголовочных файлах • 180’000 строк кода Python • 60’000 строк кода Java
- 20. HAWQ – это … • 1’500’000 строк кода C и C++ – Из которых 200’000 только в заголовочных файлах • 180’000 строк кода Python • 60’000 строк кода Java • 23’000 строк Makefile’ов
- 21. HAWQ – это … • 1’500’000 строк кода C и C++ – Из которых 200’000 только в заголовочных файлах • 180’000 строк кода Python • 60’000 строк кода Java • 23’000 строк Makefile’ов • 7’000 строк shell-скриптов
- 22. HAWQ – это … • 1’500’000 строк кода C и C++ – Из которых 200’000 только в заголовочных файлах • 180’000 строк кода Python • 60’000 строк кода Java • 23’000 строк Makefile’ов • 7’000 строк shell-скриптов • Более 50 корпоративных клиентов
- 23. HAWQ – это … • 1’500’000 строк кода C и C++ – Из которых 200’000 только в заголовочных файлах • 180’000 строк кода Python • 60’000 строк кода Java • 23’000 строк Makefile’ов • 7’000 строк shell-скриптов • Более 50 корпоративных клиентов – Из них более 10 в EMEA
- 24. Apache HAWQ • Apache HAWQ (incubating) с 09’2015 – http://hawq.incubator.apache.org – https://github.com/apache/incubator-hawq • Что находится в Open Source – Исходники версии HAWQ 2.0 альфа – Релиз HAWQ 2.0 бэта до конца 2015 года – Релиз HAWQ 2.0 GA в начале 2016 • Сообщество еще только зарождается – присоединяйтесь!
- 25. Зачем он нужен?
- 26. Зачем он нужен? • Универсальный SQL-интерфейс к данным Hadoop для BI с ANSI SQL-92, -99, -2003
- 27. Зачем он нужен? • Универсальный SQL-интерфейс к данным Hadoop для BI с ANSI SQL-92, -99, -2003 – Пример из практики – запрос Cognos на 5000 строк с множеством оконных функций
- 28. Зачем он нужен? • Универсальный SQL-интерфейс к данным Hadoop для BI с ANSI SQL-92, -99, -2003 – Пример из практики – запрос Cognos на 5000 строк с множеством оконных функций • Универсальный инструмент для ad hoc аналитики
- 29. Зачем он нужен? • Универсальный SQL-интерфейс к данным Hadoop для BI с ANSI SQL-92, -99, -2003 – Пример из практики – запрос Cognos на 5000 строк с множеством оконных функций • Универсальный инструмент для ad hoc аналитики – Пример из практики – распарсить URL, выдернув из него имя хоста и протокол
- 30. Зачем он нужен? • Универсальный SQL-интерфейс к данным Hadoop для BI с ANSI SQL-92, -99, -2003 – Пример из практики – запрос Cognos на 5000 строк с множеством оконных функций • Универсальный инструмент для ad hoc аналитики – Пример из практики – распарсить URL, выдернув из него имя хоста и протокол • Хорошая производительность
- 31. Зачем он нужен? • Универсальный SQL-интерфейс к данным Hadoop для BI с ANSI SQL-92, -99, -2003 – Пример из практики – запрос Cognos на 5000 строк с множеством оконных функций • Универсальный инструмент для ad hoc аналитики – Пример из практики – распарсить URL, выдернув из него имя хоста и протокол • Хорошая производительность – Сколько раз данные будут скинуты на HDD для выполнения SQL-запроса в Hive?
- 32. Кластер с HAWQ Сервер 1 SNameNode Сервер 4 ZK JM NameNode Сервер 3 ZK JM Сервер 2 ZK JM Сервер 6 Datanode Сервер N Datanode Сервер 5 Datanode interconnect …
- 33. Кластер с HAWQ Сервер 1 SNameNode Сервер 4 ZK JM NameNode Сервер 3 ZK JM Сервер 2 ZK JM Сервер 6 Datanode Сервер N Datanode Сервер 5 Datanode YARN NM YARN NM YARN NM YARN RM YARN App Timeline interconnect …
- 34. Кластер с HAWQ HAWQ Master Сервер 1 SNameNode Сервер 4 ZK JM NameNode Сервер 3 ZK JM HAWQ Standby Сервер 2 ZK JM HAWQ Segment Сервер 6 Datanode HAWQ Segment Сервер N Datanode HAWQ Segment Сервер 5 Datanode YARN NM YARN NM YARN NM YARN RM YARN App Timeline interconnect …
- 35. Мастер Сервера Сервер 1 SNameNode Сервер 4 ZK JM NameNode Сервер 3 ZK JM Сервер 2 ZK JM HAWQ Segment Сервер 6 Datanode HAWQ Segment Сервер N Datanode HAWQ Segment Сервер 5 Datanode YARN NM YARN NM YARN NM YARN RM YARN App Timeline interconnect … HAWQ Master HAWQ Standby
- 37. HAWQ Master HAWQ Standby Сегменты Сервер 1 SNameNode Сервер 4 ZK JM NameNode Сервер 3 ZK JM Сервер 2 ZK JM Сервер 6 Datanode Сервер N Datanode Сервер 5 Datanode YARN NM YARN NM YARN NM YARN RM YARN App Timeline interconnect HAWQ Segment HAWQ Segment HAWQ Segment …
- 39. Метаданные • Структура аналогична структуре каталога Postgres
- 40. Метаданные • Структура аналогична структуре каталога Postgres • Статистика
- 41. Метаданные • Структура аналогична структуре каталога Postgres • Статистика – Количество записей и страниц в таблице
- 42. Метаданные • Структура аналогична структуре каталога Postgres • Статистика – Количество записей и страниц в таблице – Наиболее частые значения для каждого поля
- 43. Метаданные • Структура аналогична структуре каталога Postgres • Статистика – Количество записей и страниц в таблице – Наиболее частые значения для каждого поля – Гистограмма для каждого числового поля
- 44. Метаданные • Структура аналогична структуре каталога Postgres • Статистика – Количество записей и страниц в таблице – Наиболее частые значения для каждого поля – Гистограмма для каждого числового поля – Количество уникальных значений в поле
- 45. Метаданные • Структура аналогична структуре каталога Postgres • Статистика – Количество записей и страниц в таблице – Наиболее частые значения для каждого поля – Гистограмма для каждого числового поля – Количество уникальных значений в поле – Количество null значений в поле
- 46. Метаданные • Структура аналогична структуре каталога Postgres • Статистика – Количество записей и страниц в таблице – Наиболее частые значения для каждого поля – Гистограмма для каждого числового поля – Количество уникальных значений в поле – Количество null значений в поле – Средний размер значения поля в байтах
- 47. Статистика Без статистики Join двух таблиц, сколько записей в результате?
- 48. Статистика Без статистики Join двух таблиц, сколько записей в результате? ü От 0 до бесконечности
- 49. Статистика Без статистики Количество строк Join двух таблиц, сколько записей в результате? ü От 0 до бесконечности Join двух таблиц по 1000 записей в каждой, сколько записей в результате?
- 50. Статистика Без статистики Количество строк Join двух таблиц, сколько записей в результате? ü От 0 до бесконечности Join двух таблиц по 1000 записей в каждой, сколько записей в результате? ü От 0 до 1’000’000
- 51. Статистика Без статистики Количество строк Гистограммы и MCV Join двух таблиц, сколько записей в результате? ü От 0 до бесконечности Join двух таблиц по 1000 записей в каждой, сколько записей в результате? ü От 0 до 1’000’000 Join двух таблиц по 1000 записей в каждой, с известной кардинальностью, гистограммой распределения, наиболее частыми значениями, количеством null?
- 52. Статистика Без статистики Количество строк Гистограммы и MCV Join двух таблиц, сколько записей в результате? ü От 0 до бесконечности Join двух таблиц по 1000 записей в каждой, сколько записей в результате? ü От 0 до 1’000’000 Join двух таблиц по 1000 записей в каждой, с известной кардинальностью, гистограммой распределения, наиболее частыми значениями, количеством null? ü ~ От 500 до 1’500
- 53. Метаданные • Информация о структуре таблицы ID Name Num Price 1 Яблоко 10 50 2 Груша 20 80 3 Банан 40 40 4 Апельсин 25 50 5 Киви 5 120 6 Арбуз 20 30 7 Дыня 40 100 8 Ананас 35 90
- 54. Метаданные • Информация о структуре таблицы – Поля распределения ID Name Num Price 1 Яблоко 10 50 2 Груша 20 80 3 Банан 40 40 4 Апельсин 25 50 5 Киви 5 120 6 Арбуз 20 30 7 Дыня 40 100 8 Ананас 35 90 hash(ID)
- 55. Метаданные • Информация о структуре таблицы – Поля распределения – Количество hash bucket распределения ID Name Num Price 1 Яблоко 10 50 2 Груша 20 80 3 Банан 40 40 4 Апельсин 25 50 5 Киви 5 120 6 Арбуз 20 30 7 Дыня 40 100 8 Ананас 35 90 hash(ID) ID Name Num Price 1 Яблоко 10 50 2 Груша 20 80 3 Банан 40 40 4 Апельсин 25 50 5 Киви 5 120 6 Арбуз 20 30 7 Дыня 40 100 8 Ананас 35 90
- 56. Метаданные • Информация о структуре таблицы – Поля распределения – Количество hash bucket распределения – Партиционирование (hash, list, range) ID Name Num Price 1 Яблоко 10 50 2 Груша 20 80 3 Банан 40 40 4 Апельсин 25 50 5 Киви 5 120 6 Арбуз 20 30 7 Дыня 40 100 8 Ананас 35 90 hash(ID) ID Name Num Price 1 Яблоко 10 50 2 Груша 20 80 3 Банан 40 40 4 Апельсин 25 50 5 Киви 5 120 6 Арбуз 20 30 7 Дыня 40 100 8 Ананас 35 90
- 57. Метаданные • Информация о структуре таблицы – Поля распределения – Количество hash bucket распределения – Партиционирование (hash, list, range) • Общие метаданные – Пользователи и группы
- 58. Метаданные • Информация о структуре таблицы – Поля распределения – Количество hash bucket распределения – Партиционирование (hash, list, range) • Общие метаданные – Пользователи и группы – Права доступа к объектам
- 59. Метаданные • Информация о структуре таблицы – Поля распределения – Количество hash bucket распределения – Партиционирование (hash, list, range) • Общие метаданные – Пользователи и группы – Права доступа к объектам • Хранимые процедуры – PL/pgSQL, PL/Java, PL/Python, PL/Perl, PL/R
- 60. Оптимизатор Запросов • Используется cost-based оптимизатор
- 61. Оптимизатор Запросов • Используется cost-based оптимизатор • Выбрать можно один из двух
- 62. Оптимизатор Запросов • Используется cost-based оптимизатор • Выбрать можно один из двух – Planner – модифицированный оптимизатор Postgres
- 63. Оптимизатор Запросов • Используется cost-based оптимизатор • Выбрать можно один из двух – Planner – модифицированный оптимизатор Postgres – ORCA (Pivotal Query Optimizer) – разработан специально для HAWQ
- 64. Оптимизатор Запросов • Используется cost-based оптимизатор • Выбрать можно один из двух – Planner – модифицированный оптимизатор Postgres – ORCA (Pivotal Query Optimizer) – разработан специально для HAWQ • Хинты оптимизатора работают как в Postgres
- 65. Оптимизатор Запросов • Используется cost-based оптимизатор • Выбрать можно один из двух – Planner – модифицированный оптимизатор Postgres – ORCA (Pivotal Query Optimizer) – разработан специально для HAWQ • Хинты оптимизатора работают как в Postgres – Включить/отключить определенную операцию
- 66. Оптимизатор Запросов • Используется cost-based оптимизатор • Выбрать можно один из двух – Planner – модифицированный оптимизатор Postgres – ORCA (Pivotal Query Optimizer) – разработан специально для HAWQ • Хинты оптимизатора работают как в Postgres – Включить/отключить определенную операцию – Изменить веса базовых операций
- 67. Формат Хранения Какой формат хранения данных является наиболее оптимальным?
- 68. Формат Хранения Какой формат хранения данных является наиболее оптимальным? ü Зависит от того, что является для вас критерием оптимальности
- 69. Формат Хранения Какой формат хранения данных является наиболее оптимальным? ü Зависит от того, что является для вас критерием оптимальности – Минимальное потребление ресурсов CPU
- 70. Формат Хранения Какой формат хранения данных является наиболее оптимальным? ü Зависит от того, что является для вас критерием оптимальности – Минимальное потребление ресурсов CPU – Минимальный объем занимаемого дискового пр-ва
- 71. Формат Хранения Какой формат хранения данных является наиболее оптимальным? ü Зависит от того, что является для вас критерием оптимальности – Минимальное потребление ресурсов CPU – Минимальный объем занимаемого дискового пр-ва – Минимальное время извлечения записи по ключу
- 72. Формат Хранения Какой формат хранения данных является наиболее оптимальным? ü Зависит от того, что является для вас критерием оптимальности – Минимальное потребление ресурсов CPU – Минимальный объем занимаемого дискового пр-ва – Минимальное время извлечения записи по ключу – Минимальное время извлечения подмножества столбцов таблицы
- 73. Формат Хранения Какой формат хранения данных является наиболее оптимальным? ü Зависит от того, что является для вас критерием оптимальности – Минимальное потребление ресурсов CPU – Минимальный объем занимаемого дискового пр-ва – Минимальное время извлечения записи по ключу – Минимальное время извлечения подмножества столбцов таблицы – что-то другое?
- 74. Формат Хранения • Построчное хранение – «Обрезанный» формат postgres • Без toast • Без ctid, xmin, xmax, cmin, cmax
- 75. Формат Хранения • Построчное хранение – «Обрезанный» формат postgres • Без toast • Без ctid, xmin, xmax, cmin, cmax – Сжатие • Без сжатия • Quicklz • Zlib уровни 1 - 9
- 76. Формат Хранения • Apache Parquet – Поколоночное хранение блоков последовательных строк (“row group”)
- 77. Формат Хранения • Apache Parquet – Поколоночное хранение блоков последовательных строк (“row group”) – Сжатие • Без сжатия • Snappy • Gzip уровни 1 – 9
- 78. Формат Хранения • Apache Parquet – Поколоночное хранение блоков последовательных строк (“row group”) – Сжатие • Без сжатия • Snappy • Gzip уровни 1 – 9 – Размер “row group” и страницы задается для каждой таблицы отдельно
- 79. Разделение Ресурсов • Два основных варианта
- 80. Разделение Ресурсов • Два основных варианта – Независимое разделение – HAWQ и YARN не знают друг о друге
- 81. Разделение Ресурсов • Два основных варианта – Независимое разделение – HAWQ и YARN не знают друг о друге – YARN – HAWQ запрашивает выделение ресурсов у менеджера ресурсов YARN
- 82. Разделение Ресурсов • Два основных варианта – Независимое разделение – HAWQ и YARN не знают друг о друге – YARN – HAWQ запрашивает выделение ресурсов у менеджера ресурсов YARN • Гибкая утилизация кластера – Запрос может выполняться на части нод
- 83. Разделение Ресурсов • Два основных варианта – Независимое разделение – HAWQ и YARN не знают друг о друге – YARN – HAWQ запрашивает выделение ресурсов у менеджера ресурсов YARN • Гибкая утилизация кластера – Запрос может выполняться на части нод – Запрос может иметь несколько потоков исполнения на каждой из нод
- 84. Разделение Ресурсов • Два основных варианта – Независимое разделение – HAWQ и YARN не знают друг о друге – YARN – HAWQ запрашивает выделение ресурсов у менеджера ресурсов YARN • Гибкая утилизация кластера – Запрос может выполняться на части нод – Запрос может иметь несколько потоков исполнения на каждой из нод – Желаемый параллелизм можно задать вручную
- 85. Разделение Ресурсов • Пулы ресурсов (Resource Queue) задают
- 86. Разделение Ресурсов • Пулы ресурсов (Resource Queue) задают – Количество параллельных запросов
- 87. Разделение Ресурсов • Пулы ресурсов (Resource Queue) задают – Количество параллельных запросов – Приоритет на использование CPU
- 88. Разделение Ресурсов • Пулы ресурсов (Resource Queue) задают – Количество параллельных запросов – Приоритет на использование CPU – Лимит по памяти
- 89. Разделение Ресурсов • Пулы ресурсов (Resource Queue) задают – Количество параллельных запросов – Приоритет на использование CPU – Лимит по памяти – Лимит по ядрам CPU
- 90. Разделение Ресурсов • Пулы ресурсов (Resource Queue) задают – Количество параллельных запросов – Приоритет на использование CPU – Лимит по памяти – Лимит по ядрам CPU – MIN/MAX потоков исполнения в целом по системе
- 91. Разделение Ресурсов • Пулы ресурсов (Resource Queue) задают – Количество параллельных запросов – Приоритет на использование CPU – Лимит по памяти – Лимит по ядрам CPU – MIN/MAX потоков исполнения в целом по системе – MIN/MAX потоков исполнения на каждой ноде
- 92. Разделение Ресурсов • Пулы ресурсов (Resource Queue) задают – Количество параллельных запросов – Приоритет на использование CPU – Лимит по памяти – Лимит по ядрам CPU – MIN/MAX потоков исполнения в целом по системе – MIN/MAX потоков исполнения на каждой ноде • Задаются для пользователя или группы
- 93. Внешние Данные • PXF – Фреймворк для доступа к внешним данным – Легко расширяется, многие пишут свои плагины – Официальные плагины: CSV, SequenceFile, Avro, Hive, HBase – Open Source плагины: JSON, Accumulo, Cassandra, JDBC, Redis, Pipe
- 94. Внешние Данные • PXF – Фреймворк для доступа к внешним данным – Легко расширяется, многие пишут свои плагины – Официальные плагины: CSV, SequenceFile, Avro, Hive, HBase – Open Source плагины: JSON, Accumulo, Cassandra, JDBC, Redis, Pipe • HCatalog – HAWQ видит таблицы из HCatalog как свои внутренние таблицы
- 95. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM Движок Ресурсы Подготовка Исполнение Результат Завершение План
- 96. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Ресурсы Подготовка Исполнение Результат Завершение План
- 97. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Ресурсы Подготовка Исполнение Результат Завершение План
- 98. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Ресурсы Подготовка Исполнение Результат Завершение План
- 99. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Ресурсы Подготовка Исполнение Результат Завершение План
- 100. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок ScanBars b HashJoinb.name = s.bar ScanSells s Filterb.city ='San Francisco' Projects.beer, s.price MotionGather MotionRedist(b.name) Ресурсы Подготовка Исполнение Результат Завершение План
- 101. План Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Подготовка Исполнение Результат Завершение Ресурсы
- 102. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Нужно 5 контейнеров Каждый по 1 ядру и 256 MB RAM План Подготовка Исполнение Результат Завершение Ресурсы
- 103. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Нужно 5 контейнеров Каждый по 1 ядру и 256 MB RAM Сервер 1: 2 контейнера Сервер 2: 1 контейнер Сервер N: 2 контейнера План Подготовка Исполнение Результат Завершение Ресурсы
- 104. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Нужно 5 контейнеров Каждый по 1 ядру и 256 MB RAM Сервер 1: 2 контейнера Сервер 2: 1 контейнер Сервер N: 2 контейнера План Подготовка Исполнение Результат Завершение Ресурсы
- 105. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Нужно 5 контейнеров Каждый по 1 ядру и 256 MB RAM Сервер 1: 2 контейнера Сервер 2: 1 контейнер Сервер N: 2 контейнера План Подготовка Исполнение Результат Завершение Ресурсы
- 106. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок Нужно 5 контейнеров Каждый по 1 ядру и 256 MB RAM Сервер 1: 2 контейнера Сервер 2: 1 контейнер Сервер N: 2 контейнера QE QE QE QE QE План Подготовка Исполнение Результат Завершение Ресурсы
- 107. Ресурсы Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE План Исполнение Результат Завершение Подготовка
- 108. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE ScanBars b HashJoinb.name = s.bar ScanSells s Filterb.city ='San Francisco' Projects.beer, s.price MotionGather MotionRedist(b.name) Ресурсы План Исполнение Результат Завершение Подготовка
- 109. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE ScanBars b HashJoinb.name = s.bar ScanSells s Filterb.city ='San Francisco' Projects.beer, s.price MotionGather MotionRedist(b.name) Ресурсы План Исполнение Результат Завершение Подготовка
- 110. Подготовка Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE ScanBars b HashJoinb.name = s.bar ScanSells s Filterb.city ='San Francisco' Projects.beer, s.price MotionGather MotionRedist(b.name) Ресурсы План Результат Завершение Исполнение
- 111. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE ScanBars b HashJoinb.name = s.bar ScanSells s Filterb.city ='San Francisco' Projects.beer, s.price MotionGather MotionRedist(b.name) Подготовка Ресурсы План Результат Завершение Исполнение
- 112. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE ScanBars b HashJoinb.name = s.bar ScanSells s Filterb.city ='San Francisco' Projects.beer, s.price MotionGather MotionRedist(b.name) Подготовка Ресурсы План Результат Завершение Исполнение
- 113. Исполнение Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE ScanBars b HashJoinb.name = s.bar ScanSells s Filterb.city ='San Francisco' Projects.beer, s.price MotionGather MotionRedist(b.name) Подготовка Ресурсы План Завершение Результат
- 114. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE ScanBars b HashJoinb.name = s.bar ScanSells s Filterb.city ='San Francisco' Projects.beer, s.price MotionGather MotionRedist(b.name) Исполнение Подготовка Ресурсы План Завершение Результат
- 115. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE ScanBars b HashJoinb.name = s.bar ScanSells s Filterb.city ='San Francisco' Projects.beer, s.price MotionGather MotionRedist(b.name) Исполнение Подготовка Ресурсы План Завершение Результат
- 116. Результат Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE Исполнение Подготовка Ресурсы План Завершение
- 117. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE Освобождаем Сервер 1: 2 контейнера Сервер 2: 1 контейнер Сервер N: 2 контейнера Результат Исполнение Подготовка Ресурсы План Завершение
- 118. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE Ок Освобождаем Сервер 1: 2 контейнера Сервер 2: 1 контейнер Сервер N: 2 контейнера Результат Исполнение Подготовка Ресурсы План Завершение
- 119. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE Ок Освобождаем Сервер 1: 2 контейнера Сервер 2: 1 контейнер Сервер N: 2 контейнера Результат Исполнение Подготовка Ресурсы План Завершение
- 120. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE Ок Освобождаем Сервер 1: 2 контейнера Сервер 2: 1 контейнер Сервер N: 2 контейнера Результат Исполнение Подготовка Ресурсы План Завершение
- 121. Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM QE Движок QE QE QE QE QE Ок Освобождаем Сервер 1: 2 контейнера Сервер 2: 1 контейнер Сервер N: 2 контейнера Результат Исполнение Подготовка Ресурсы План Завершение
- 122. Завершение Жизненный Цикл Запроса HAWQ Master Метаданные Менедж. тр-й Парсер Опт. запросов Диспетч. проц. Менедж. рес-ов NameNode Сервер 1 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер 2 Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode Сервер N Локальная директория HAWQ Segment Движок HDFS Datanode YARN RM Движок Результат Исполнение Подготовка Ресурсы План
- 123. Скорость • Данные не приземляются на диск без необходимости
- 124. Скорость • Данные не приземляются на диск без необходимости • Данные не буферизируются на сегментах без необходимости
- 125. Скорость • Данные не приземляются на диск без необходимости • Данные не буферизируются на сегментах без необходимости • Данные передаются между нодами по UDP
- 126. Скорость • Данные не приземляются на диск без необходимости • Данные не буферизируются на сегментах без необходимости • Данные передаются между нодами по UDP • Хороший стоимостной оптимизатор запросов
- 127. Скорость • Данные не приземляются на диск без необходимости • Данные не буферизируются на сегментах без необходимости • Данные передаются между нодами по UDP • Хороший стоимостной оптимизатор запросов • Оптимальность кода на C++
- 128. Скорость • Данные не приземляются на диск без необходимости • Данные не буферизируются на сегментах без необходимости • Данные передаются между нодами по UDP • Хороший стоимостной оптимизатор запросов • Оптимальность кода на C++ • Гибкая настройка параллелизма
- 129. Альтернативы Hive SparkSQL Impala HAWQ Оптимизатор
- 130. Альтернативы Hive SparkSQL Impala HAWQ Оптимизатор ANSI SQL
- 131. Альтернативы Hive SparkSQL Impala HAWQ Оптимизатор ANSI SQL Встроенные языки
- 132. Альтернативы Hive SparkSQL Impala HAWQ Оптимизатор ANSI SQL Встроенные языки Нагрузка на диски
- 133. Альтернативы Hive SparkSQL Impala HAWQ Оптимизатор ANSI SQL Встроенные языки Нагрузка на диски Параллелизм
- 134. Альтернативы Hive SparkSQL Impala HAWQ Оптимизатор ANSI SQL Встроенные языки Нагрузка на диски Параллелизм Дистрибутивы
- 135. Альтернативы Hive SparkSQL Impala HAWQ Оптимизатор ANSI SQL Встроенные языки Нагрузка на диски Параллелизм Дистрибутивы Стабильность
- 136. Альтернативы Hive SparkSQL Impala HAWQ Оптимизатор ANSI SQL Встроенные языки Нагрузка на диски Параллелизм Дистрибутивы Стабильность Сообщество
- 137. Задачи • Интеграция с AWS и S3
- 138. Задачи • Интеграция с AWS и S3 • Интеграция с Mesos
- 139. Задачи • Интеграция с AWS и S3 • Интеграция с Mesos • Улучшение интеграции с Ambari
- 140. Задачи • Интеграция с AWS и S3 • Интеграция с Mesos • Улучшение интеграции с Ambari • Интеграция с дистрибутивами Cloudera, MapR, IBM
- 141. Задачи • Интеграция с AWS и S3 • Интеграция с Mesos • Улучшение интеграции с Ambari • Интеграция с дистрибутивами Cloudera, MapR, IBM • Сделать самый быстрый и удобный движок SQL-on-Hadoop
- 142. Заключение • Современный движок SQL-on-Hadoop • Для анализа структурированных данных • Объединяет в себе лучшие качества альтернативных решений • Новичок среди open source • Community на стадии зарождения Присоединяйтесь!