{"id":30268,"date":"2019-10-31T21:34:35","date_gmt":"2019-10-31T18:34:35","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-peremeshhat-vygruzhat-i-integrirovat-ochen-bolshie-dannye-dyoshevo-i-bystro-chto-takoe-pushdown-optimizatsiya\/"},"modified":"2019-10-31T21:34:35","modified_gmt":"2019-10-31T18:34:35","slug":"kak-peremeshhat-vygruzhat-i-integrirovat-ochen-bolshie-dannye-dyoshevo-i-bystro-chto-takoe-pushdown-optimizatsiya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/kak-peremeshhat-vygruzhat-i-integrirovat-ochen-bolshie-dannye-dyoshevo-i-bystro-chto-takoe-pushdown-optimizatsiya","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Cualquier operaci\u00f3n con grandes vol\u00famenes de datos requiere una gran potencia de c\u00e1lculo. Mover datos de una base a Hadoop puede tardar semanas o costar lo mismo que el ala de un avi\u00f3n. \u00bfNo quieres esperar y gastar dinero? Distribuye la carga entre diferentes plataformas. Una de las formas es la optimizaci\u00f3n pushdown.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Le ped\u00ed al destacado entrenador en Rusia sobre desarrollo y administraci\u00f3n de productos Informatica, Alexey Ananyev, que me hablara sobre la funci\u00f3n de optimizaci\u00f3n pushdown en Informatica Big Data Management (BDM). \u00bfAlguna vez aprendiste a trabajar con los productos de Informatica? Seguramente fue Alexey quien te ense\u00f1\u00f3 los fundamentos de PowerCenter y te explic\u00f3 c\u00f3mo construir mappings. <\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Alexey Ananyev, director del departamento de formaci\u00f3n de DIS Group<\/strong><\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>\u00bfQu\u00e9 es pushdown?<\/strong><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Muchos de ustedes ya est\u00e1n familiarizados con Informatica Big Data Management (BDM). El producto puede integrar grandes datos de diversas fuentes, moverlos entre diferentes sistemas, proporcionar f\u00e1cil acceso a ellos, permitir su perfilado y mucho m\u00e1s.<br \/>\nEn manos expertas, BDM puede hacer maravillas: las tareas se llevar\u00e1n a cabo r\u00e1pidamente y con recursos computacionales m\u00ednimos. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>\u00bfTambi\u00e9n quieres eso? Aprende a usar la funci\u00f3n pushdown en BDM para distribuir la carga de trabajo entre diferentes plataformas. La tecnolog\u00eda pushdown permite convertir un mapping en un script y elegir el entorno en el que este script se ejecutar\u00e1. Esta opci\u00f3n permite combinar las fortalezas de diferentes plataformas y alcanzar su m\u00e1ximo rendimiento.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Para configurar el entorno de ejecuci\u00f3n del script, es necesario seleccionar el tipo de pushdown. El script puede ejecutarse completamente en Hadoop o repartirse parcialmente entre la fuente y el receptor. Hay 4 tipos posibles de pushdown. El mapping puede no convertirse en script (nativo). El mapping puede ejecutarse en su m\u00e1xima expresi\u00f3n en la fuente (fuente) o completamente en la fuente (completo). Adem\u00e1s, el mapping puede convertirse en un script de Hadoop (ninguno).<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p><strong>Optimizaci\u00f3n pushdown<\/strong><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Los 4 tipos mencionados se pueden combinar de diversas maneras: optimizar pushdown para las necesidades espec\u00edficas del sistema. Por ejemplo, a menudo es m\u00e1s conveniente extraer datos de la base de datos, utilizando sus propias capacidades. Y transformar los datos con la ayuda de Hadoop, para no sobrecargar la base de datos.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Consideremos un caso en el que tanto la fuente como el receptor est\u00e1n en la base de datos, y la plataforma para ejecutar las transformaciones se puede elegir: seg\u00fan la configuraci\u00f3n, ser\u00e1 Informatica, servidor de base de datos o Hadoop. Este ejemplo permitir\u00e1 comprender con mayor precisi\u00f3n el aspecto t\u00e9cnico del funcionamiento de este mecanismo. Por supuesto, en la vida real, tal situaci\u00f3n no ocurre, pero para demostrar la funcionalidad se adapta de la mejor manera. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Tomemos un mapeo para leer dos tablas en una \u00fanica base de datos Oracle. Y los resultados de la lectura se guardar\u00e1n en una tabla en esta misma base. El esquema de mapeo ser\u00e1 el siguiente:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/e5bdacf6d7b0c3dbffd56c4876515520.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>En forma de mapeo en Informatica BDM 10.2.1, se ve as\u00ed:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/5e7e1d81f0eac539aaec1c21717341e7.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Tipo pushdown \u2013 nativo<\/strong><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Si elegimos el tipo pushdown nativo, el mapeo se ejecutar\u00e1 en <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/es\/server\/dts-dronten\/\"   title=\"servidor\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"2457\">servidor<\/a> Informatica. Los datos se leer\u00e1n del servidor Oracle, se transferir\u00e1n al servidor de Informatica, se transformar\u00e1n all\u00ed y se enviar\u00e1n a Hadoop. En otras palabras, obtendremos un proceso ETL habitual.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Tipo pushdown \u2013 fuente <\/strong><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Al elegir el tipo fuente, obtenemos la posibilidad de distribuir nuestro proceso entre <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/es\/server\/dts-prohoster\/\"   title=\"el servidor\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"2959\">el servidor<\/a> base de datos (BD) y Hadoop. Al ejecutar el proceso con esta configuraci\u00f3n, se enviar\u00e1n consultas para seleccionar datos de las tablas a la base de datos. Y el resto se ejecutar\u00e1 en forma de pasos en Hadoop.<br \/>\nEl esquema de ejecuci\u00f3n ser\u00e1 as\u00ed:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/8b3b071ea0580394b222da033effceee.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de configuraci\u00f3n del entorno de ejecuci\u00f3n.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/da7434ae71f4b2265f61fd31e182897e.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>En este caso, el mapeo se llevar\u00e1 a cabo en dos pasos. En su configuraci\u00f3n veremos que se ha convertido en un script que se enviar\u00e1 a la fuente. Adem\u00e1s, la uni\u00f3n de tablas y la transformaci\u00f3n de datos se realizar\u00e1n en forma de consulta redefinida en la fuente.<br \/>\nEn la imagen de abajo, vemos un mapeo optimizado en BDM, y en la fuente, una consulta redefinida.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/c0e7534b06d2e09785ad8a6c5df15f6f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>El papel de Hadoop en esta configuraci\u00f3n se limitar\u00e1 a gestionar el flujo de datos: orquestar su flujo. El resultado de la consulta se enviar\u00e1 a Hadoop. Despu\u00e9s de completar la lectura, el archivo desde Hadoop se guardar\u00e1 en el receptor.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Tipo pushdown \u2013 completo <\/strong><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Al elegir el tipo completo, el mapeo se convertir\u00e1 por completo en una consulta en la base de datos. Y el resultado de la consulta se enviar\u00e1 a Hadoop. El esquema de dicho proceso se presenta a continuaci\u00f3n.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/bfbb3f593a7053a0157d481d9b3bce83.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>El ejemplo de configuraci\u00f3n se presenta a continuaci\u00f3n.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/31c70c7fb10996d5a506c6a4618f5f2f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Como resultado, obtendremos un mapeo optimizado similar al anterior. La diferencia es que toda la l\u00f3gica se trasladar\u00e1 al receptor en forma de redefinici\u00f3n de su inserci\u00f3n. A continuaci\u00f3n se presenta un ejemplo de un mapeo optimizado.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/edabf7ab6eba768849d096a4319e5126.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Aqu\u00ed, al igual que en el caso anterior, Hadoop cumple el papel de director. Sin embargo, aqu\u00ed se lee la fuente en su totalidad y luego, a nivel del receptor, se lleva a cabo la l\u00f3gica de procesamiento de datos.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><strong>Tipo pushdown \u2013 null<\/strong><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Y la \u00faltima opci\u00f3n es el tipo pushdown, dentro del cual nuestro mapeo se convertir\u00e1 en un script en Hadoop.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>El mapeo optimizado ahora se ver\u00e1 as\u00ed:<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"\u00bfC\u00f3mo mover, extraer e integrar grandes vol\u00famenes de datos de manera econ\u00f3mica y r\u00e1pida? \u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown?\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/deb8311403d4e95c2fef06d3b5c94e64.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Aqu\u00ed los datos de los archivos fuente se leer\u00e1n primero en Hadoop. Luego, con las mismas herramientas, estos dos archivos se combinar\u00e1n. Despu\u00e9s de eso, los datos se transformar\u00e1n y se cargar\u00e1n en la base de datos.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Comprendiendo los principios de optimizaci\u00f3n pushdown, se pueden organizar de manera muy eficaz muchos procesos de trabajo con grandes datos. De hecho, hace poco, una gran empresa extrajo en solo unas semanas grandes datos de un almac\u00e9n en Hadoop, que hab\u00eda estado recopilando durante varios a\u00f1os.<\/p>\n<p>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/445240\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0431\u0430\u0437\u044b \u043d\u0430 Hadoop \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0434\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043a\u0440\u044b\u043b\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u043b\u0451\u0442\u0430. \u041d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0436\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f? 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\u00bfQu\u00e9 es la optimizaci\u00f3n pushdown? | ProHoster","description":"Cualquier operaci\u00f3n con grandes datos requiere grandes recursos computacionales. 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