Das Dokument bietet einen technischen Überblick über Big Data, definiert es als große und komplexe Datensätze, die spezielle Verarbeitung erfordern und beschreibt wichtige Technologien wie Hadoop und NoSQL-Datenbanken. Es werden Anwendungen und Frameworks vorgestellt, inklusive realer Anwendungsfälle sowie die Vorteile von Cloud-Diensten im Bereich Big Data. Zudem gibt das Dokument Einblicke in verschiedene Datenbanktypen und deren spezielle Merkmalen.

1. Big Data – Ein technischer Überblick
Copyright ©: 2015 OnPage.org GmbH
Twitter: @danny_munich
Facebook: https://www.facebook.com/danny.linden2

2. Aus Gelsenkirchen
2011 nach München
2013 zu OnPage.org
Interessen: Webcrawling, Suchmaschinen(weniger SEO),
skalierbare Big Data Systeme
Über mich
Twitter: @danny_munich
Facebook: https://www.facebook.com/danny.linden2
E-mail: danny@onpage.org

3. Was bedeutet Big Data?
Wikipedia: „Big Data [...] bezeichnet Datenmengen, die zu groß oder zu komplex sind oder sich zu schnell
ändern, um sie mit händischen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. “
- Große Datenmengen speichern/verarbeiten: Terrabyte
- Schnelle Antwortzeiten
- Flexible Skalierung
- Fault tolerance
- Vorausplanen der benötigten Ressourcen

4. Anwendungsgebiete
Empfehlungssysteme
- Clustering,
- Recommandation
Analysen/Diagnosen
- Analytics
- Fraud-Protection
Prozessoptimierung
- Fertigung
- Lagerhaltung
Forschung
- Klima
- Krankheiten

5. Big Data Frameworks
Hadoop – Der VW Golf

6. Hadoop
- 2008 gestartet
- Basiert auf dem Map-Reduce Algorithmus von Google
- Besteht ursprünglich aus MapReduce und HDFS
- Diverse Erweiterungen / Layer oberhalb von Map-Reduce

7. HDFS - Hadoop Distributed File System
- Global verteilbar
- Robust auf Java
- Ausfallsicher / HA möglich
- Skalierbar
- Auf low-cost Hardware
- High-level APIs (REST)

8. Map-Reduce - Hadoop Distributed File System
1. Input
2. Map-Phase
3. Shuffle-Phase
4. Reduce Phase
5. Output

9. Nice Data Format
HDFS + Map-Reduce: Datenlokalität statt Netzwerklast

10. Open-Source Erweiterungen für Hadoop
Apache PIG
Apache HBase
Apache Hive
Apache Oozie
HUE
Apache Sqoop
Apache Nutch
Apache Solr
Apache mahout

11. Real-Life Use-Cases für Hadoop
- Logfile-Analyse
- Webcrawling / eigene Suchmaschine (Apache Solr & Apache Nutch)
- Analyse großer Historischer Datenmengen (Produktdaten)
- Textanalyse (TF-IDF usw...)
- Machine-Learning
- Recommandation
- Clustering
- ...

12. Datenquellen zum spielen:
- Wikipedia Dumps: https://dumps.wikimedia.org
- Google Ngrams: http://bit.ly/1gfTzNG
- Über 1.000 TB gecrawltes Web: http://commoncrawl.org
- AWS Public Datasets: http://aws.amazon.com/datasets
- 2,9 Mrd Entitäten: http://www.freebase.com
- ...

13. VMware / VirtualBox:
- MapR: https://www.mapr.com/products/mapr-sandbox-hadoop
- Cloudera: http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/downloads/quickstart_vms/cdh-5-4-x.html
- Hortonworks: https://hortonworks.com/products/hortonworks-sandbox/
Distributionen zum testen:

14. Datenbanken:
Von SQL zu NoSQL zu NewSQL

15. Relationale Datenbanken
- Wird mittels SQL Abgefragt
- ACID
- Normalisierung

16. Nachteile von Relationalen Datenbanken:
Maximal 2 von 3
Eigenschaften möglich
RDMS nicht zur
Skalierung geeignet?

17. NoSQL Datenbanken
- Key-Value
- Column-Based
- Document
- Graph

18. Key-Value Datenbanken
- Einfach Aufgebaut: GET/PUT/DELETE
- Verwenden von Zusammengesetzten Keys:
- DB-Systeme: Redis, Riak, Cassandra, DynamoDB

19. Key-Value Datenbanken
Beispiel 1:
- GET <Eventid>
- GET besucher = 100.000
- GET <Eventid><Datum>
- GET besucher:28-04-2015 = 1.000
- GET <Eventid><Datum><Stunde>
- GET besucher:28-04-2015-18-00 = 50
Beispiel 2:
- GET <Person><Datenfeld>
- GET P1:Vorname = Max
- GET P1:Nachname = Mustermann
- GET P1:Tel = [0151-1234567, 0201-987654]

20. Column-Based Datenbanken
1,Schmidt,Josef,40000;2,Müller,Maria,50000;3,Meier,Julia,44000;
Klassisch Zeilenorientierte Speicherung:
1,2,3;Schmidt,Müller,Meier;Josef,Maria,Julia;40000,50000,44000;
Spaltenorientierte Speicherung:
SELECT * FROM tabelle WHERE Personalnr = 1;
SELECT SUM(Gehalt) FROM tabelle;

21. Column-Based Datenbanken
Bekannte Systeme:
- Hbase (Basiert auf Google BigTable, u.a bei Facebook)
- Cassandra (Ursprünglich Facebook, Digg, Twitter, Reddit)
- SimpleDB (Amazon AWS)

22. Document Datenbanken
Beispiel-Dokument, JSON:
db.users.find(
{ status: "A",
age: 55
} )
Beispiel-Dokument:

23. Graph Datenbanken
Als Graph abbilden:
- Social-Networks
- Verlinkungen
- uvm ...
Typische Abfragen:
Person X kennt Person
Y über Person Z

24. - Kombiniert SQL mit NoSQL
- ACID trotz Skalierbarkeit
NewSQL
- Google F1 basierend auf Google Spanner
- CockroachDB
- https://github.com/cockroachdb/cockroach
- Clustrix
- VoltDB
- MemSQL
- Pivotal's SQLFire
- SAP HANA
- FoundationDB
- NuoDB

25. More NoSQL Stuff
- Elasticsearch
- Auch als Datenbank nutzbar!
- https://crate.io

26. Die Cloud:
Big Data – Jetzt – Sofort - Alles

27. Cloud Service Provider
Die drei großen:
- Amazon AWS
- Google Cloud
- Microsoft Azure
Vorteile:
- Schnell beliebige Kapazität buchen
- Minuten/Stundenbasierte Abrechung
- Lineare skalierung
- Keine Upfront kosten

28. Cloud Anbieter

29. Cloud Anbieter

30. Amazon AWS Spot-Instances
Durch falsche (copy&paste)
Konfiguration
werden 2.150$ / Monat / Server
aus dem Fenster geworfen

31. Amazon AWS Services

32. Der versprochene Quick-Win ;)

33. Prediction.io
- Ready 2 use Machine-Learning System
- Basiert auf Spark (In-Memory Hadoop)
- Im AWS Marketplace verfügbar
- https://docs.prediction.io/install/launch-aws/
u.a:
- Recommendation
- Complementary Purchase
- Clustering
- Lead Scoring
- …
Fertige Module ua. für:
- Magento
- Wordpress
- ... uvm auf Github

34. Prediction.io
<?php
use predictionioEventClient;
$accessKey = 'IiVHNFnyNvWXqMqXxcIbQDqFRz5K0fe9e3QfqjKwvW3O';
$client = new EventClient($accessKey, 'http://localhost:7070');
$response = $client->setUser(5);
$response = $client->setItem('bookId1', array('itypes' => 1));
$client->recordUserActionOnItem('view', 5, 'bookId1');
$engineClient = new EngineClient('http://localhost:8000');
$response = $engineClient->sendQuery(array('uid'=>7, 'iids'=>array(1,2,3,4,5)));
print_r($rec);

35. Das wars!
Customer:
Twitter: @danny_munich
Facebook: https://www.facebook.com/danny.linden2
E-mail: danny@onpage.org
Achja: Wir suchen gute Entwickler:
https://de.onpage.org/about/jobs/