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David Robert
VISÃO ÚNICA DE
CLIENTE ATRAVÉS
DA CONSTRUÇÃO
DE UM DATA LAKE
➔ Mestre em Inteligência Artificial - USP
➔ Business Strategy - La Verne, USA
➔ Graduado em Ciência da Computação -
PUC/SP
➔ Oficial da Arma de Comunicações - Exército
Brasileiro
➔ +17 anos trabalhando com desenvolvimento
de software
➔ Engineer Manager | CTO | Leader Expert
David Robert
linkedin.com/in/davidrobert
davidrobert@gmail.com
Construir uma visão unificada que
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Apresentando uma jornada no uso
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Histórico
Contexto
➔ Necessidade de implementar um job para enviar as
informações ao ElasticSearch
➔ Design de código não-amigável da API do Flink (bad smell)
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➔ Leitura de outras fontes de dados também precisam ser
previamente implementadas no Flink
➔ O Kibana exibe apenas o que está no ElasticSearch!
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Como resolver?
É um repositório central de dados,
armazenando dados bruto, que permita
consultas complexas
Data Lake
Solução Inicial:
Utilizar o backup das mensagens do Kafka
armazenados no S3.
Dificuldades:
Como fazer querys em diferentes arquivos
(em diferentes formatos)?
Apache Hive
➔ Fornece acesso a diversos tipos de dados, abstraindo
os diferentes tipos de armazenamento como "tabelas"
➔ O acesso aos dados é feito com ≅ SQL
➔ Acesso somente a arquivos
Combinação de três componentes:
1. Arquivos de dados em diversos formatos, normalmente
armazenados no HDFS ou Amazon S3
2. Metadados sobre o mapeamento de arquivos para tabelas.
Armazenado em um banco relacional (Ex.: MySQL)
3. HiveQL: uma linguagem de consulta executada em um framework
de computação distribuída (MapReduce/Tez)
Apache Hive - Funcionamento
Apache Hive - Exemplo de Utilização
Mapeamento dos arquivos gerados pelo Secor, armazenados no
Amazon S3 (backup das mensagens do Kafka)
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS my_schema.my_beautiful_table (
payload STRING
)
PARTITIONED BY (dt STRING)
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 's3a://my-bucket-on-amazons-s3/folder_with_all_files';
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Apache Hive
Como resolver a
visualização?
SQL é legal mas…
Redash.io
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Redash.io
redash
Redash permite se
conectar no Hive e em
bancos relacionais!
Redash permite se
conectar no Hive e em
bancos relacionais!
Mas não permite JOIN entre
diferentes data source!
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Presto
➔ Não é um banco de dados!
➔ Abstrai e centraliza o acesso à várias fontes de dados
(conector)
➔ Criado para análise exploratória e interativa
➔ Permite acesso usando comandos SQL à qualquer uma
das fontes de dados suportadas
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➔ É possível acessar o Hive diretamente, ou executar as mesmas
queries através do Presto
➔ As consultas executadas pelo Hive usam MapReduce, e utilizam
o disco (HDFS)
➔ O Presto não utiliza MapReduce, todas as queries são feitas em
memória, e são mais rápidas do que executadas diretamente no
Hive (porém, seu cluster precisa de mais recursos)
Presto & Hive
monólito
Debezium
➔ Plataforma de Change Data Capture (CDC). Exemplos de uso:
◆ replicação de dados para outros bancos de dados
◆ extração de microsserviços de monólitos
◆ invalidação de cache
➔ Faz a leitura do binlog do MySQL e envia no Kafka
➔ Captura somente às alterações do banco
➔ Usa o Kafka Connect, altamente escalável com conectores CDC para
vários bancos de dados, incluindo Postgres, Mysql e MongoDB
binlog debezium kafkaaplicação
banco de
dados
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presto
S3
debezium
Flink
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David Robert
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davidrobert@gmail.com
Obrigado!

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