datastax enterprise bbl

DataStax EnterpriseApache Solr, Apache Spark, Graph

BBL / 21 janvier 2016 / Voyages-SNCF

Victor Coustenoble Ingénieur Solutionsvictor.coustenoble@datastax.com@vizanalytics

RELATIONAL DATABASES

CQL SQL

OpsCenter / DevCenter Management toolsDSE for search & analytics IntegrationSecurity Security

Support, consulting & training 30 years ecosystem

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DataStax Enterprise (DSE)

Robustesse et Support pour la ProductionSolution d’Entreprise

Puissance pour le DéveloppementWorkloads différents

Une plateforme de base de données Opérationnelle

In-MemoryOption de base de données en mémoire pour le stockage en RAM et non plus sur disque de certaines données pour un accès encore plus rapide.

SupportSupport 24x7 avec des hot-fixes et des revues de performance.

Visual AdminUn outil visuel “OpsCenter” pour la supervision et l’administration d’un cluster DataStax.

Management ServicesServices d’administration automatique (repair, backup, alertes, ….) et suivi des performances.

Cassandra CertifiedUne version de Apache Cassandra certifiée, supportée et prête pour l’entreprise.

SecurityFonctionalités de sécurité d’entreprise comme le chiffrement des données sur disques, des traces d’audit et une authentification externe via Kerberos, LDAP/Active Directory

DataStax Enterprise (DSE)

5©2015 DataStax. Do not distribute without consent.

Recherche Intégrée• Recherche sur des données Cassandra à travers une

intégration forte des moteurs Solr et Lucene• Facettes, filtres, recherche geospatial, recherche plein

texte, jointures, etc…• Opérations de recherche et d’indexation temps réel• Requêtes de recherche depuis CQL et l’API REST de

Solr• Index Solr distribués et répliqués, architecture

Masterless

6©2015 DataStax. Do not distribute without consent.

Analytique et Transformation de données• Intégration poussée avec Cassandra de Apache Spark• Spark = Traitement Distribué : “In-memory Map/Reduce”, multi-thread …• GraphX, MLLib (Machine learning), SparkSQL, Spark Streaming, SparkR• Serveur Spark JDBC – Spark Job Server• Intégration de Solr• Partenariat DataStax / Databricks

C*

C*

C*C*

Spark Executor

C* Java Driver

Spark-Cassandra Connector

User Application

Cassandra

Connecteur Spark Cassandra

• Lecture / Ecriture de données Cassandra depuis Spark• Mapping entre tables Cassandra et RDD / DataFrame• Data Locality• Mapping entre partitions Spark et partitions Cassandra• Conversion des types• API Scala, Java et Python

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Load data from various sources

Analytics (join, aggregate, transform, …)

Sanitize, validate, normalize data

Schema migration,Data conversion

Cas d’utilisation

©2014 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. 9

Enrichissement des Données

Batch Processing Machine Learning

Agrégats pré-calculésDonnées Sans ETL

Traitement Temps-réel ou Batch

10©2014 DataStax Confidential. Do not distribute without consent.

No ETL

Isolation des workload

Confidential 11

Architecture SMACK

SparkMesosAkkaCassandraKafka

Confidential 12

Exemple d’architecture SMACK

Source : http://www.natalinobusa.com/2015/11/why-is-smack-stack-all-rage-lately.html

Le Futur de DataStax Enterprise

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Base de données Graphe ?

©2015 DataStax

DataStaxDataBricks

Spark

DSE

CassandraJonathan Ellis

Robin Schumacher

Billy Bosworth

partner

worksFor title: VP Product

develops

develops

uses

uses

reportsTo

reportsTo

managesworksFor

title: CTO

worksFor title: CEO

RDBMS vs. Graph DBSELECT TOP (5) [t14].[ProductName] FROM (SELECT COUNT(*) AS [value], [t13].[ProductName] FROM [customers] AS [t0] CROSS APPLY (SELECT [t9].[ProductName] FROM [orders] AS [t1] CROSS JOIN [order details] AS [t2] INNER JOIN [products] AS [t3] ON [t3].[ProductID] = [t2].[ProductID] CROSS JOIN [order details] AS [t4] INNER JOIN [orders] AS [t5] ON [t5].[OrderID] = [t4].[OrderID] LEFT JOIN [customers] AS [t6] ON [t6].[CustomerID] = [t5].[CustomerID] CROSS JOIN ([orders] AS [t7] CROSS JOIN [order details] AS [t8] INNER JOIN [products] AS [t9] ON [t9].[ProductID] = [t8].[ProductID]) WHERE NOT EXISTS(SELECT NULL AS [EMPTY] FROM [orders] AS [t10] CROSS JOIN [order details] AS [t11] INNER JOIN [products] AS [t12] ON [t12].[ProductID] = [t11].[ProductID] WHERE [t9].[ProductID] = [t12].[ProductID] AND [t10].[CustomerID] = [t0].[CustomerID] AND [t11].[OrderID] = [t10].[OrderID]) AND [t6].[CustomerID] <> [t0].[CustomerID] AND [t1].[CustomerID] = [t0].[CustomerID] AND [t2].[OrderID] = [t1].[OrderID] AND [t4].[ProductID] = [t3].[ProductID] AND [t7].[CustomerID] = [t6].[CustomerID] AND [t8].[OrderID] = [t7].[OrderID]) AS [t13] WHERE [t0].[CustomerID] = N'ALFKI' GROUP BY [t13].[ProductName]) AS [t14]ORDER BY [t14].[value] DESC

g.V('customerId','ALFKI').as('customer') .out('ordered').out('contains').out('is').as('products') .in('is').in('contains').in('ordered').except('customer') .out('ordered').out('contains').out('is').except('products') .groupCount().cap().orderMap(T.decr)[0..<5].productName

VS.

Company Confidential 16

Cas d’utilisation et pourquoi ?

Meilleur réponse pour les applications avec des données hautement connectés (Réseaux électriques, réseaux sociaux …)

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Multi-Modèle dans DataStax Enterprise

Transactions Analytics Search

Mixed Workload Needed?

Solved in DSE

Wide Row Graph JSON

Mixed Model Needed?

Solved in DSE

DSEAnalyticsSearch

Transactions

DSEWide Row

JSONGraph

DataStax Enterprise Graph

“DSE Graph est une solution de base de données graphe scalable pour les applications Web et Mobiles avec des besoins de gérer des données hautement connectés”

Origine : Projet Open Source Titan

DSE Graph est intégré dans DSE:• Intégration forte dans Cassandra• OLAP et analyse Graph avec Apache Spark• OLTP avec support de Apache Solr pour la recherche• Supervision depuis OpsCenter• Pas de besoin de noeuds ou clusters additionnels• Pas de processus externe, même JVM• Utilisation et Support du framework TinkerPop

Company Confidential 19

Apache TinkerPopOpen Source Graph Computing Framework

• TinkerPop améne des briques et capacités de calcul pour les bases de données graphes (OLTP) et les systèmes analytiques de graph (OLAP)

• DataStax utilise TinkerPop dans DSE Graph

• DataStax va fortement contribuer à la communauté TinkerPop et va investir dans le langage Gremlin

• DataStax va fournir des ressources, documentation, exemples, formation ...

© 2015 DataStax, All Rights Reserved. 20

DataStax Academy : https://academy.datastax.com

Self-Paced Courses

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FREE

O’Reilly Certification

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Plus d’information

• DataStax: http://www.datastax.com• Downloads: http://www.datastax.com/download• Documentation: http://www.datastax.com/docs • Developer Blog: http://www.datastax.com/dev/blog• Academy: https://academy.datastax.com• Community Site: http://planetcassandra.org

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Merci