{"id":1998,"date":"2019-10-12T02:09:34","date_gmt":"2019-10-12T00:09:34","guid":{"rendered":"http:\/\/wordpress.p527199.webspaceconfig.de\/?page_id=1998"},"modified":"2023-10-29T19:55:30","modified_gmt":"2023-10-29T18:55:30","slug":"sap-bw-apache-hadoop-big-data-system","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/loesungen\/predictive-big-data-digitalisierung\/sap-bw-apache-hadoop-big-data-system\/","title":{"rendered":"SAP BW Apache Hadoop-Big Data-System"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"1998\" class=\"elementor elementor-1998\" 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class=\"elementor-headline-plain-text elementor-headline-text-wrapper\">Das <\/span>\n\t\t\t\t<span class=\"elementor-headline-dynamic-wrapper elementor-headline-text-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-headline-dynamic-text elementor-headline-text-active\">Internet der Dinge, Big Data <\/span>\n\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-headline-plain-text elementor-headline-text-wrapper\">und eine Fischertechnik-Fabrik <\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f80dfd0 elementor-button-info elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f80dfd0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" 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HANA<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item elementor-inline-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"#hadoop\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Hadoop aus ABAP<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item elementor-inline-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"#blog\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Blog Artikel<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item elementor-inline-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"#angebot\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Angebot<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column 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Die nat\u00fcrliche Reaktion auf das Auftreten solcher Modebegriffe ist das Abwarten, ob die Welle nicht genauso schnell abklingt wie sie aufgekommen ist. Wiewohl einzelne Begriffe und Schlagw\u00f6rter wieder zu Recht im Orkus des Vergessens verschwinden werden, so ist doch mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit davon auszugehen, dass die hinter den Begriffen stehende Problematik bestehen bleibt, ja sogar immens an Gr\u00f6sse und Bedeutung gewinnen wird:<\/p><h3><strong>1. Die Datenmengen werden immer gr\u00f6sser.<\/strong><\/h3><p>Zu dieser Behauptung werden jedem Einzelnen sicherlich gen\u00fcgend Beispiele der letzten Zeit einfallen. Ob es nun selbstfahrende Autos sind, die einen Strom an Daten aussenden und empfangen, ob es die Supermarkt-Sparkarten sind, die unser Konsumverhalten nicht nur verbilligen, sondern auch registrieren, ob es neue Apps auf den Smartphones oder Smartwatches sind, die uns nicht nur unterst\u00fctzen, sondern auch kategorisieren, die Liste an Beispielen ist nicht nur bereits lang, sie scheint auch mit immer h\u00f6herer Geschwindigkeit an L\u00e4nge zu gewinnen.<\/p><p>Gelegentlich f\u00e4llt einem diese Entwicklung an einzelnen Beispielen besonders auf. So stach mir ein Bericht auf <a href=\"http:\/\/www.spiegel.de\/gesundheit\/diagnose\/abilify-mycite-tablette-meldet-wenn-sie-eingenommen-wurde-a-1178049.html\"><strong>SPIEGEL ONLINE<\/strong><\/a> vom 15.11.2017 ins Auge, in dem von einer Pille berichtet wurde, die ihre Einnahme meldet und die Daten in die Cloud sendet: Sinn und Zweck dieser Pille mit Daten ist die \u00dcberwachung der regelm\u00e4ssigen Einnahme von Medikamenten. Sofort stellen sich weitere Fragen: meldet die Pille auch, wenn sie z.B. innerhalb einer Stunde den K\u00f6rper wieder verlassen hat (das l\u00e4sst auf Erbrechen schliessen, damit z\u00e4hlt die Pille als nicht eingenommen)? Meldet sie weitere Zwischenstationen auf dem Weg durch den K\u00f6rper? Dieses Beispiel zeigt sehr deutlich, wie wir als Personen zur Quelle eines Datenstroms werden, der in seinen Ausmassen ins Ungeheure anwachsen kann.<\/p><h3><strong>2. Die Datenqualit\u00e4t ist eher m\u00e4ssig gut.<\/strong><\/h3><p>In der Masse von Daten und Meldungen sind Fehler mit gr\u00f6sserer H\u00e4ufigkeit vertreten. Es kommt nun mal zu tempor\u00e4ren Falschmeldungen (Sensor defekt, die Smartwatch kann aufgrund von k\u00f6rperlicher Bewegung mal f\u00fcr eine Zeit die Herzfrequenz nicht ermitteln, usw.) und aufgrund der Masse an Daten ist es nicht m\u00f6glich, sich die Zeit zu nehmen, alle falschen Daten zu finden und zu eliminieren. Sind falsche Daten systematisch erkennbar, so k\u00f6nnen sie sicherlich ausgefiltert werden und bei gr\u00f6sserer Zahl lohnt es sich dann auch zu versuchen, die Ursache zu beseitigen. Aber allein aufgrund der grossen Zahl an Datenlieferanten muss man einen Bodensatz an falschen Werten akzeptieren und in Kauf nehmen.<\/p><p>Aus der Sicht eines Enterprise Data Warehouse ergeben sich damit neue Herausforderungen:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35e7230 elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"35e7230\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\"><b>Neue Datenquellen k\u00f6nnen pl\u00f6tzlich und in grosser Zahl hinzukommen.<\/b> Die Verkn\u00fcpfung dieser Daten erm\u00f6glich ganz neue Auswertungen und Erkenntnisse. Es ist aber ein hohes Mass an Flexibilit\u00e4t und Agilit\u00e4t n\u00f6tig, um diese Datenr\u00e4ume verf\u00fcgbar zu machen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\"><b>Die Datenmengen sind potenziell riesig.<\/b> Es ist gut m\u00f6glich, dass sich das Datenaufkommen z.B. um einen Faktor 1000 vergr\u00f6ssert. Wenn daraufhin sich die Berichtsanzahl um den Faktor 1000 vergr\u00f6ssert oder einzelne Berichte nun 1000 Mal l\u00e4nger sind, wird sich die Begeisterung der Anwender in Grenzen halten. Der Mehrwert des Data Warehouses besteht ja gerade darin, durch eine Verdichtung erst einen Blick f\u00fcr das Ganze zu bekommen und nur f\u00fcr gewisse Einzelanalysen den Abstieg bis auf den einzelnen Datensatz zu erm\u00f6glichen. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\"><b>Die Verkn\u00fcpfung mit qualitativ hochwertigen Stammdaten bringt den Mehrwert.<\/b> Die Masse an Bewegungsdaten bietet die Gefahr, dass ihre Auswertung in Beliebigkeiten endet. Man sieht, was man sehen will oder was sich eher zuf\u00e4llig ergibt. Hat man beispielweise die Verkaufsums\u00e4tze einzelner Ladengesch\u00e4fte, so ist aus den Verkaufsums\u00e4tzen allein schlecht abzulesen, warum sich ein Artikel mal gut und mal schlecht verkauft. Nimmt man aber die Stammdaten der L\u00e4den hinzu, wie z.B. Gr\u00f6sse des Ladens, \u00d6ffnungszeiten, Lage des Ladens, so sind die Ergebnisse deutlich belastbarer.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-9bf6ea0 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"9bf6ea0\" data-element_type=\"section\" id=\"konsequenzen\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-9adbc45\" data-id=\"9adbc45\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2303024 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2303024\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Konsequenzen f\u00fcr die Architektur <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-90e5f05 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"90e5f05\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b9c0f56 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b9c0f56\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-44fd30c\" data-id=\"44fd30c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e8cbfaa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e8cbfaa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Im ersten Teil dieses Blogs habe ich die Herausforderungen benannt, die Big Data f\u00fcr ein Data Warehouse darstellt.F\u00fcr die Big Data-Architektur eines solchen EDW im konkreten Fall eines SAP BW on HANA oder SAP BW\/4HANA ergeben sich damit bereits einfache Schlussfolgerungen:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba9f380 elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"ba9f380\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\"><b>Es ist nicht m\u00f6glich, alle Daten in die SAP HANA zu laden. <\/b>Die Datenmengen sind einfach zu gross, die HANA-Hardware f\u00fcr diesen Fall unverh\u00e4ltnism\u00e4ssig teuer. Es empfiehlt sich f\u00fcr die Masse an Rohdaten eine entsprechend skalierbare und kosteng\u00fcnstige L\u00f6sung zu verwenden, z.B. ein Apache Hadoop-Cluster. Solche Cluster bieten Skalierbarkeit \u00fcber eine grosse Masse an g\u00fcnstiger Hardware und rechnen bereits in ihrer Architektur mit dem st\u00e4ndigen Ausfall einzelner Teile. So speichert das Hadoop-Filesystem HDFS die Daten immer mehrfach und ist daher betriebsbereit selbst wenn einzelne Server ausfallen. Gleichzeitig muss das System nat\u00fcrlich ber\u00fccksichtigen, dass es die Mehrfach gespeicherten Daten nicht mehrfach z\u00e4hlt oder liefert. Dazu ist Hadoop entworfen worden. Von diesen grossen Datenmengen auf der Hadoop-Seite k\u00f6nnen nun kleinere Extrakte oder Aggregate durchaus in die HANA geladen werden, oder schon auf der Hadoop-Seite in-Memory vorgehalten werden, z.B. mit Hilfe des Spark-Adapters, wie sie auch in SAP Vora verwendet werden.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\"><b>Nicht nur Daten, sondern auch Ereignisse m\u00fcssen orchestriert werden.<\/b> Das Auftreten bestimmter Ereignisse in den Daten (z.B. Alarmmeldungen) kann sowohl auf der Big Data-Seite, dem Hadoop-Cluster, als auch auf der BW-Seite gewisse Prozesse triggern (Nachladen von Daten, Erstellen von Servicemeldungen, usw.). Diese Ereignisse m\u00fcssen auf beiden Seiten jeweils orchestriert werden, damit Prozesse technologie\u00fcbergreifend definiert werden k\u00f6nnen. Der SAP Data Hub bietet neben der Verwaltung der Datentransfers eben solch auch eine gemeinsame Verwaltung von Ereignissen, Jobs oder Triggern an.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3163d59 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3163d59\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>All diese \u00dcberlegungen sind doch immer wieder recht abstrakt. CubeServ hat daher eine Fabriksimulation der Firma <strong><a href=\"https:\/\/www.fischertechnik.de\/de-de\/service\/elearning\/simulieren\/fabrik-simulation-24v\">Fischertechnik <\/a><\/strong>erworben, um einmal ganz konkret eine solche Architektur aufzubauen und zu demonstrieren. Die Fabrik besteht aus einem Hochregallager, aus einem zentralen Kran, aus einem Brennofen und einer Sortieranlage. Die G\u00fcter der Fabrik sind weisse, rote und blaue Plastikzylinder, die im Hochregal jeweils noch in rechteckigen schwarzen Boxen liegen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-8f90258 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"8f90258\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-feba1b4\" data-id=\"feba1b4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-beea538 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"beea538\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div><h3 style=\"font-family: Lato, sans-serif; font-style: normal;\"><span style=\"font-weight: bold;\">Die Fabrik in Aktion<\/span><\/h3><p>Ein farbiges Gut wird aus der Sortierrutsche f\u00fcr Weiss genommen (wo es f\u00e4lschlicherweise liegt), vom Kran zum Brennofen gebracht, von dort zum Sortierband und dort dann in die richtige Rutsche einsortiert.<\/p><\/div><div><p>Die einzelnen Bereiche werden separat gesteuert, aber ein kompletter Kreislauf kann so aussehen: ein Gut wird aus dem Hochregal entnommen, der zentrale Kran bringt es zum Brennofen, dort wird es (symbolisch durch blitzende Lichter) bearbeitet. Aus dem Brennofen kommt es zur Sortieranlage, eine Fotozelle erkennt die Farbe und entsprechend wird es in eines von drei Rutschen einsortiert. Von dort wird es wieder vom Kran entnommen und zum Hochregal gebracht, wo es wieder einsortiert wird. Die einzelnen Bereiche verf\u00fcgen zum Teil \u00fcber Sensoren wie Lichtschranken oder Fotozelle zur Farberkennung und \u00fcber Motoren.<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-cb594f7\" data-id=\"cb594f7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a6e712 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1a6e712\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"589\" height=\"440\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/FisherTechnikFabrikSimulation.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-799\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/FisherTechnikFabrikSimulation.png 589w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/FisherTechnikFabrikSimulation-300x224.png 300w\" sizes=\"(max-width: 589px) 100vw, 589px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-305ee3c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"305ee3c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cb11858\" data-id=\"cb11858\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e7355f0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e7355f0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Zur Produkthomepage dieser Fabrik: <a href=\"https:\/\/www.fischertechnik.de\/de-de\/service\/elearning\/simulieren\/fabrik-simulation-24v\">https:\/\/www.fischertechnik.de\/de-de\/service\/elearning\/simulieren\/fabrik-simulation-24v<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a1ed80b\" data-id=\"a1ed80b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-d5f5457 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d5f5457\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-a83ac5b\" data-id=\"a83ac5b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dfd548a elementor-view-default elementor-widget elementor-widget-icon\" data-id=\"dfd548a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-icon-wrapper\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-icon\">\n\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-video\" viewBox=\"0 0 576 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M336.2 64H47.8C21.4 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elementor-element-d367815 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d367815\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=6GGwXYAHWuE&amp;t=13s\">\u00a0Die Fischertechnik Fabriksimulation 24V im Einsatz \u2013 zur Erzeugung von Big Data-Sensordaten<\/a><\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-dd762a9 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"dd762a9\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-96851d6\" data-id=\"96851d6\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-70e30bd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"70e30bd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Fabrik wird bereits komplett montiert geliefert, allerdings ohne Steuerger\u00e4te und demzufolge auch ohne entsprechende Programmierung. Um die Fabrik zu steuern, wurden acht Siemens Logo 8 Steuerger\u00e4te an die entsprechenden Sensoren und Motoren angeschlossen. Die Steuerung in der Logo-Sprache wurde dann von unserem Basis-Experten, Peter Straub, vorgenommen. Diese Programmierung ist recht aufw\u00e4ndig, die zur Verf\u00fcgung gestellten Bestandteile von Sprache und Fabrik sind sehr einfach gehalten. Es gibt wenige Sensoren. Soll z.B. der zentrale Kran in Grundstellung gedreht werden, so wird er einfach eine bestimmte Zeit in eine bestimmte Richtung gedreht. Da er nicht \u00fcber einen festmontierten Anschlag hinausdrehen kann, ist er damit in 0-Stellung. Die Bestandteile der LOGO-Sprache sind ebenfalls sehr elementar (UND-Gatter, ODER-Gatter, Zeitverz\u00f6gerung und \u00e4hnliches). Es gibt z.B. keine komfortablen Variablen, die man z.B. f\u00fcr die Lagerhaltung nutzen k\u00f6nnte. F\u00fcr die Verdrahtung der Ger\u00e4te und der Programmierung der Fabrik kamen dann doch in etwa vier Wochen Aufwand zusammen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-facc02a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"facc02a\" data-element_type=\"section\" id=\"bigdatacluster\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-24a6a8a\" data-id=\"24a6a8a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ec87b26 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ec87b26\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Big Data-Cluster<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-faa8ea6 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"faa8ea6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a02f322 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"a02f322\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-12fd3c4\" data-id=\"12fd3c4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a2cf790 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a2cf790\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>In den ersten beiden Teilen dieses Blogs haben wir die Fischertechnik Fabriksimulation gezeigt. Diese Fabriksimulation soll nun kontinuierlich Daten erzeugen, die einerseits in einem Big Data-Cluster landen sollen, andererseits mit Mitteln des SAP BW oder mit SAP Analytics for Cloud reportbar sein sollen.<\/p>\n<p>Als Big Data-Cluster wurde bei uns eine Cloudera-Installation aufgebaut. \u00c4hnlich wie bei Linux, dem kostenlosen open-Source-Betriebssystem, das man in vorkonfigurierten und dann kostenpflichtigen Versionen erwerben kann (z.B. Suse Linux, RedHat,\u2026), gibt es von Apache Hadoop ebenfalls vorkonfigurierte Installation wie z.B. von Hortonworks oder von Cloudera. Wir haben uns f\u00fcr Cloudera entschieden und haben eine 60-Tage-kostenlose Enterprise Edition installiert. Da es sich nur um eine Demoanwendung handelt, ist es auch ein einfacher Cluster mit nur einem Knoten geworden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-fcf2cd8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"fcf2cd8\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7f86355\" data-id=\"7f86355\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01131ee elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"01131ee\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Hadoop kommt mit einer ganzen Reihe von Services daher, die dem Laien erstmal wenig sagen und in ihrer Anzahl und Bedeutung zun\u00e4chst sehr verwirrend sind.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5323014 elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"5323014\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 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16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Hive ist ein Service, der SQL-artige Abfragen gegen die Datenbank des Systems erlaubt. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Impala erm\u00f6glicht schnellere SQL-Abfragen als Hive durch bessere parallele Algorithmen. Impala dient vor allem dem schnellen Lesen und weniger anderen Vorg\u00e4ngen, wie Anlegen, Schreiben oder \u00c4ndern. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Hue ist ein Service, der eine SQL-Abfrage-Workbench und \u2013Visualisierung bietet. Hier kann man z.B. SELECT-Statements ausprobieren (und dabei w\u00e4hlen, ob man \u00fcber die Hive- oder die Impala-Engine abfragen m\u00f6chte). <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Kafka erm\u00f6glicht das Laden und Exportieren von Datenstr\u00f6men. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Oozie ist der Service, mit dem Batch-Jobs eingeplant werden. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">YARN ist die Ressourcen-Verwaltung, die auch die Zuteilung von Abfragen zu Servern steuert. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Flume ist ein Service, um Logs nach Hadoop zu streamen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-91ca1f6\" data-id=\"91ca1f6\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb2288b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"cb2288b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"553\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1-1024x553.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-2831\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1-1024x553.png 1024w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1-300x162.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1-768x415.png 768w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b4e0b41 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b4e0b41\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-9a9e9a4\" data-id=\"9a9e9a4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-449606d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"449606d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Hadoop kommt mit einer ganzen Reihe von Services daher, die dem Laien erstmal wenig sagen und in ihrer Anzahl und Bedeutung zun\u00e4chst sehr verwirrend sind.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df30c20 elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"df30c20\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 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6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">HDFS ist das Hadoop Distributed File System, welches Daten redundant speichert und damit hohe Ausfallsicherheit garantiert.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Hive ist ein Service, der SQL-artige Abfragen gegen die Datenbank des Systems erlaubt. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Impala erm\u00f6glicht schnellere SQL-Abfragen als Hive durch bessere parallele Algorithmen. Impala dient vor allem dem schnellen Lesen und weniger anderen Vorg\u00e4ngen, wie Anlegen, Schreiben oder \u00c4ndern. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Hue ist ein Service, der eine SQL-Abfrage-Workbench und \u2013Visualisierung bietet. Hier kann man z.B. SELECT-Statements ausprobieren (und dabei w\u00e4hlen, ob man \u00fcber die Hive- oder die Impala-Engine abfragen m\u00f6chte). <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Kafka erm\u00f6glicht das Laden und Exportieren von Datenstr\u00f6men. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Oozie ist der Service, mit dem Batch-Jobs eingeplant werden. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">YARN ist die Ressourcen-Verwaltung, die auch die Zuteilung von Abfragen zu Servern steuert. <\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check-circle\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M504 256c0 136.967-111.033 248-248 248S8 392.967 8 256 119.033 8 256 8s248 111.033 248 248zM227.314 387.314l184-184c6.248-6.248 6.248-16.379 0-22.627l-22.627-22.627c-6.248-6.249-16.379-6.249-22.628 0L216 308.118l-70.059-70.059c-6.248-6.248-16.379-6.248-22.628 0l-22.627 22.627c-6.248 6.248-6.248 16.379 0 22.627l104 104c6.249 6.249 16.379 6.249 22.628.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Flume ist ein Service, um Logs nach Hadoop zu streamen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-498753a\" data-id=\"498753a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a495a06 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a495a06\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"553\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1-1024x553.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-2831\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1-1024x553.png 1024w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1-300x162.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1-768x415.png 768w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-1.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b302ed3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b302ed3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ff97ab4\" data-id=\"ff97ab4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a4b3a0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4a4b3a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Fischertechnik Fabrik wird ja \u00fcber die Siemens Logo Steuerger\u00e4te gesteuert. Die Steuerger\u00e4te bzw. ihre Programmieroberfl\u00e4che bietet nun die M\u00f6glichkeit, die Zust\u00e4nde aller vorhandenen Eing\u00e4nge und Ausg\u00e4nge in periodischen Abst\u00e4nden (z.B. 1s) in ein Protokollfile wie z.B. Log.csv zu schreiben.\u00a0<\/p><p>Es werden immer alle Ein- und Ausg\u00e4nge geschrieben, wir haben uns zun\u00e4chst aber nur auf drei beschr\u00e4nkt, und zwar die Steuerungen f\u00fcr die Sortier-Rutschen, die weisse, rote und blaue Plastikzylinder voneinander trennen, abh\u00e4ngig von der erkannten Farbe in der Photozelle.<\/p><p>Damit wurde ein m\u00f6glichst einfacher Bericht aufgebaut, n\u00e4mlich ein einfacher Z\u00e4hler, der gez\u00e4hlt hat, wie oft eine 1 vom Motor Q2 (weiss), Q3 (rot) oder Q4 (blau) gemeldet wurde. Dies entsprach dann der entsprechenden Anzahl an durchgelaufenen Plastikg\u00fctern.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-78574be\" data-id=\"78574be\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7085b79 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7085b79\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"652\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-2-1024x652.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-2834\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-2-1024x652.png 1024w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-2-300x191.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-2-768x489.png 768w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-2.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4f949bf elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4f949bf\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-402d25d\" data-id=\"402d25d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8082e67 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8082e67\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"ce_text block\"><p><span style=\"font-size: 1rem;\">Die Siemens-Steueroberfl\u00e4che schreibt also permanent in ein lokales CSV-File auf dem Laptop, mit dem die kleine Anlage gesteuert wird. Dies ist also die Quelle unserer Sensordaten. Auf dem Cloudera-System wurde nun per Samba das Directory, in dem dieses Protokollfile geschrieben wird, gemountet. Damit war aus Sicht des Cloudera-Systems lokal ein CSV-File vorhanden. Gleichzeitig bestand keine Gefahr, dass eine kurzzeitige Unterbrechung der Verbindung zum Abbruch des Schreibvorgangs f\u00fchrt. Das Schreiben lief permanent weiter und sollte die Verbindung via Internet einmal unterbrochen sein, so w\u00fcrden die neuen Daten mit der n\u00e4chsten Wiederverbindung wieder abholbar sein.<\/span><\/p><p>Dieses lokal sichtbare CSV-File, das LogFile.csv, wird nun mit Hilfe eines Flume-Agenten permanent auf ein Ziel in Kafka geschrieben. Die entsprechende Konfigurationsanweisung, die eine Quelle, ein Ziel (Senke) und einen Kanal definiert, lautet wie folgt:<\/p><p>#&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;<br \/><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sources = r1<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sinks = k1<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.channels = c1<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\"># Describe\/configure the source<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sources.r1.type = TAILDIR<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sources.r1.filegroups = f1<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sources.r1.filegroups.f1 = \/samba\/FischerTechnik\/LOG\/LogFile.csv<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sources.r1.positionFile = \/tmp\/flume-position_3.json<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\"># Describe the sink<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sinks.k1.topic = sensor_csv<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sinks.k1.brokerList = quickstart.cloudera:9092<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sinks.k1.batchSize = 1<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\"># Use a channel which buffers events in memory<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.channels.c1.type = memory<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.channels.c1.capacity = 100000<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.channels.c1.transactionCapacity = 10000<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\"># Bind the source and sink to the channel<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sources.r1.channels = c1<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">tier1.sinks.k1.channel = c1<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">#&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;&#8212;<\/span><\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-2521826 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2521826\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-d1040b3\" data-id=\"d1040b3\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c3ef726 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c3ef726\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>F\u00fcr die Einrichtung dieser Konfiguration nochmal herzlichen Dank an die Experten unserer Partnerfirma f\u00fcr Hadoop-Systeme, die Ultra Tendency GmbH (www.ultratendency.com), und hier speziell an Matthias Baumann, der uns mit seiner Hadoop-Expertise schon einige Mal weitergeholfen hat.<\/p><p>Damit liegt nun im Cloudera im HDFS-Filesystem die Datei sensor_csv vor, die im Sekundentakt neue Daten erh\u00e4lt. Um dieses CSV-File f\u00fcr SQL-Abfragen verf\u00fcgbar zu machen, wird in Hive folgendes Kommando abgesetzt:<\/p><p>CREATE EXTERNAL TABLE sapt90.zcssensorq (<br \/><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0 key varchar(6),<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0 time VARCHAR(8),<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0 value VARCHAR(4),<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0 sensor VARCHAR(20)<br \/><\/span>\u00a0 \u00a0 )<span style=\"font-size: 1rem;\"><br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">STORED BY &#8222;org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler&#8220;<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">WITH SERDEPROPERTIES (<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0&#8222;hbase.columns.mapping&#8220; =<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0&#8222;:key,default:time,default:value,default:sensor&#8220;<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 )<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 TBLPROPERTIES(&#8222;hbase.table.name&#8220; = &#8222;sensor_csv&#8220;)<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-1d38f1d\" data-id=\"1d38f1d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03f25e8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"03f25e8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"447\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-3-1024x447.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-2837\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-3-1024x447.png 1024w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-3-300x131.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-3-768x335.png 768w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-3.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-602ce5a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"602ce5a\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-bd0385e\" data-id=\"bd0385e\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f4ab4c0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f4ab4c0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Dieses Kommando erzeugt eine leere Tabellenh\u00fclle zcssensorq (in einem Schema mit dem Namen sapt90) mit 4 Spalten (key, time, value, sensor) und teilt dem System mit, dass der Inhalt dieser Tabelle sich in einer hbase-Tabelle mit dem Namen sensor_csv befindet. Auf diese Weise k\u00f6nnen nun im Hue-Service einfache Hive- oder Impala-Abfragen gestartet werden, z.B. select * from zcssensorq;:<\/p><p>Die Sensordaten der Fischertechnik-Fabrik werden damit kontinuierlich geschrieben und liegen als File bzw. als Tabelle im Hadoop System verf\u00fcgbar vor. Wie k\u00f6nnen diese Daten nun f\u00fcr ein Reporting verf\u00fcgbar gemacht werden? Darum geht es im n\u00e4chsten Teil dieses Blogs.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-99d76e8\" data-id=\"99d76e8\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5159637 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5159637\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"520\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-4-1024x520.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-2840\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-4-1024x520.png 1024w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-4-300x152.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-4-768x390.png 768w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-4.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-388b6a9 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"388b6a9\" data-element_type=\"section\" id=\"zugriff\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4aed9d3\" data-id=\"4aed9d3\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-596d765 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"596d765\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Zugriff von einer SAP HANA aus via Smart Data Integration (SDI) <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6d9376 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"a6d9376\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-913811d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"913811d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-1e5e985\" data-id=\"1e5e985\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15fd7a9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"15fd7a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>In den beiden vorherigen Teilen dieses Blogs habe ich beschrieben, wie die Fischertechnik-Fabriksimulation Daten in Form eines CSV-Files erzeugt und wie diese Daten in das Hadoop Cluster gelangen und dort sogar als Tabelle zur Verf\u00fcgung stehen. In diesem Teil geht es nun um die verschiedenen M\u00f6glichkeiten, wie nun \u00fcber den Inhalt dieser Tabelle berichtet werden kann.\u00a0<span style=\"font-size: 1rem;\">Es gibt zwei relativ einfache M\u00f6glichkeiten, wie die Daten dieser Hadoop-Tabelle f\u00fcr SAP Tools zur Verf\u00fcgung gestellt werden k\u00f6nnen:<\/span><\/p><p><b>1.<\/b> In einer HANA-Datenbank via SDA (Smart Data Access) bzw. SDI (Smart Data Integration). Die Daten k\u00f6nnen dann z.B. in einer SAP Analytics for Cloud konsumiert werden (hierzu ist dann kein SAP BW-System n\u00f6tig) oder in einem SAP BW-System konsumiert werden. <br \/><br \/><b>2.<\/b> Mit Hilfe der Middleware GLUE unserer Partnerfirma Datavard ist es sehr einfach, mit ABAP-Transaktionen Tabellen in Hadoop zu erzeugen, sie auszulesen oder Inhalte zwischen in Hadoop liegenden Tabellen und ABAP-Tabellen hin- oder herzuschieben. Dazu ist nicht zwingend eine HANA-Datenbank n\u00f6tig, aber ein ABAP-Application Server. Ich m\u00f6chte beide M\u00f6glichkeiten hier vorstellen.<\/p><h3 style=\"text-align: center;\"><b>SDA \/ SDI<\/b><\/h3><p>SDA \/ SDI SDA bzw. SDI sind von der SAP ausgelieferte Konnektor-Bibliotheken. Sie erm\u00f6glichen, eine remote-Datenbank anzuschliessen und zu den Tabellen dieser remote Datenbank virtuelle Links zu generieren. Auf diese virtuellen Links kann dann zugegriffen werden, als w\u00fcrde es sich um lokale Tabellen in der HANA Datenbank handeln. Die SDI-Adapter sind dabei technologisch weiter fortentwickelt und verf\u00fcgen \u00fcber zus\u00e4tzliche F\u00e4higkeiten im Vergleich zu den SDA-Adaptern. Z.T. sind sie z.B. f\u00e4hig, nur die Delta-\u00c4nderungen zu extrahieren, indem sie nicht die Tabellen, sondern die Changelogs auswerten. Ob und \u00fcber welche F\u00e4higkeiten die Adapter verf\u00fcgen, muss man im Einzelfalle pr\u00fcfen, z.B. im Hadoop-Fall verf\u00fcgen die Adapter \u00fcber diese Delta-F\u00e4higkeit nicht. Des Weiteren sind die SDI-Adapter im Gegensatz zu SDA zus\u00e4tzlich kostenpflichtig.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-ce8c782 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"ce8c782\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-646b7c1\" data-id=\"646b7c1\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-867600b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"867600b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Wir haben unsere HANA-Datenbank (HA4) zu Testzwecken sogar mit zwei verschiedenen SDI-Adapter angeschlossen, einmal \u00fcber den SDI-HiveAdapter und einmal \u00fcber den SDI-ImpalaAdapter.<\/p><p>Damit ist kann man nun leicht virtuelle Tabellenlinks (hier im Schema DATA_EXTERN) anlegen, mit deren Hilfe auf die Originaltabelle zugegriffen werden kann.<\/p><p>Dies funktioniert auch ganz wunderbar, wie z.B. folgende Abfrage zeigt:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-34f4673\" data-id=\"34f4673\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5df4061 elementor-arrows-position-outside elementor-pagination-position-outside elementor-widget 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data-e-action-hash=\"#elementor-action%3Aaction%3Dlightbox%26settings%3DeyJpZCI6Mjg1MiwidXJsIjoiaHR0cHM6XC9cL3d3dy5jdWJlc2Vydi5jb21cL3dwLWNvbnRlbnRcL3VwbG9hZHNcLzIwMTlcLzEwXC9zYXAtaGFuYS1ibG9nLTgucG5nIiwic2xpZGVzaG93IjoiNWRmNDA2MSJ9\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-8.png\"><figure class=\"swiper-slide-inner\"><img decoding=\"async\" class=\"swiper-slide-image\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-8.png\" alt=\"sap-hana-blog-8\" \/><\/figure><\/a><\/div>\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-swiper-button elementor-swiper-button-prev\" role=\"button\" tabindex=\"0\">\n\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-eicon-chevron-left\" viewBox=\"0 0 1000 1000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M646 125C629 125 613 133 604 142L308 442C296 454 292 471 292 487 292 504 296 521 308 533L604 854C617 867 629 875 646 875 663 875 679 871 692 858 704 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data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Visualisierung mittels CalculationView und SAP Analytics Cloud\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b95bda elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"0b95bda\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ac5d838 elementor-section-boxed elementor-section-height-default 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gescripteten (oder alternativ auch graphischen) CalculationView anzulegen, der die Meldungen der Motoren Q2, Q3 und Q4 in etwa wie folgt liest (am Beispiel Q2):<\/span><\/p><p><em>SELECT count(*) FROM &#8222;DATA_EXTERN&#8220;.&#8220;IMPALA_ZCSSENSORQ&#8220; where &#8222;sensor&#8220; = &#8218;Q2&#8216; and &#8222;value&#8220; = &#8218;1&#8216;; <\/em><\/p><p>Leider sind wir dabei aber gegen einen Bug im SAP-Adapter gelaufen, der Adapter produziert eine fehlerhafte Abfrage mit unsinnigen \u201eN\u201c-Literalen in der Query:<\/p><p><em>Could not execute &#8218;SELECT count(*) FROM &#8222;DATA_EXTERN&#8220;.&#8220;IMPALA_ZCSSENSORQ&#8220; where &#8222;sensor&#8220; = &#8218;Q2&#8216; and &#8222;value&#8220; = &#8218;1&#8220; in 89 ms 673 \u00b5s . SAP DBTech JDBC: [403]: internal error: Error opening the cursor for the remote database Failed to execute query [SELECT COUNT(*) FROM `sapt90`.`zcssensorq` `IMPALA_ZCSSENSORQ` WHERE (`IMPALA_ZCSSENSORQ`.`sensor` = N&#8217;Q2&#8242;) AND (`IMPALA_ZCSSENSORQ`.`value` = N&#8217;1&#8216;)]. for query &#8222;SELECT COUNT(*) FROM &#8222;&#8220;&#8220;sapt90&#8243;&#8220;.&#8220;&#8220;zcssensorq&#8220;&#8220;&#8220; &#8222;IMPALA_ZCSSENSORQ&#8220; WHERE &#8222;IMPALA_ZCSSENSORQ&#8220;.&#8220;sensor&#8220; = &#8218;Q2&#8216; AND &#8222;IMPALA_ZCSSENSORQ&#8220;.&#8220;value&#8220; = &#8218;1&#8216; &#8222;<\/em><\/p><p>Dieser Fehler im Impala-Adapter wird bereits im SAP-Hinweis \u201e2562391 &#8211; Keine SQL-Abfrage gegen eine virtuelle Impala-Tabelle mit Literalzeichenfolge in der WHERE-Bedingung\u201c beschrieben. Die L\u00f6sung besteht leider in keinem einfachen Patch, sondern der benutze SDI-Agent vom Release 1.0 muss durch eine 2.0-Installation ersetzt werden. Da vorhandene Verbindungen, die diesen Agenten benutzen, dabei verloren gehen und neu angelegt werden m\u00fcssen, wurde die Installation eines neuen 2.0-Agenten separat vorangetrieben, die Modellierung aber mit dem fehlerhaften 1.0-Agenten fortgesetzt, um doch m\u00f6glichst schnell einen funktionierenden Prototypen zu erhalten. Da nun gegen die Impala-Adapter keine WHERE-Bedingungen gefeuert werden d\u00fcrfen und doch Impala wegen der besseren Geschwindigkeit im Vergleich zu Hive verwendet werden sollte, wurde folgendes gemacht:<\/p><p><b>1.<\/b> Bereits auf der Hadoop-Seite wurde neben der Tabelle zcssensorq auch die Tabellen zcssensorq2, zcssensorq3 und zcssensorq4 gef\u00fcllt, und zwar nur f\u00fcr die Tabellenzeilen, bei denen der Sensorwert = 1 war. Die Tabellen enthalten also nur die Aktiv-Meldungen des entsprechenden Q-Sensors und sonst nichts. Damit m\u00fcssen nur die Zeilen der Tabelle gez\u00e4hlt werden ohne jede WHERE-Bedingung.<\/p><p><b>2.<\/b> Es wurde in der HANA ein CalculationView angelegt, der folgendes Z\u00e4hlen durchf\u00fchrt:<\/p><p>\u00a0\u00a0 tmp1 = <strong>select<\/strong> <strong>count<\/strong>( * ) <strong>as<\/strong> &#8222;COUNT_Q2&#8220; <strong>from<\/strong> \u00a0\u00a0 &#8222;DATA_EXTERN&#8220;.&#8220;IMPALA_ZCSSENSORQ2&#8243;;<br \/><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0tmp2 = <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">select<\/strong> <strong style=\"font-size: 1rem;\">count<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\">( * ) <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">as<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;COUNT_Q3&#8220; <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">from<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> \u00a0\u00a0 &#8222;DATA_EXTERN&#8220;.&#8220;IMPALA_ZCSSENSORQ3&#8243;;<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0tmp3 = <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">select<\/strong> <strong style=\"font-size: 1rem;\">count<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\">( * ) <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">as<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;COUNT_Q4&#8220; <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">from<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> \u00a0\u00a0 &#8222;DATA_EXTERN&#8220;.&#8220;IMPALA_ZCSSENSORQ4&#8243;;<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0var_out = <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">select<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;COUNT_Q2&#8220;, &#8222;COUNT_Q3&#8220;, &#8222;COUNT_Q4&#8220; <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">from<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> :tmp1, :tmp2, :tmp3;<\/span><\/p><p><span style=\"font-size: 1rem;\">Leider f\u00fchrt aber selbst dieses WHERE-freie Coding zu einem Abfragefehler aufgrund des Bugs im Impalaadapter. Grund ist, dass die HANA diese Abfrage optimiert und dabei dich wieder WHERE-Bedingungen entstehen. Als Workaround wurde das System gezwungen, diese Optimierung sein zu lassen und die Abarbeitung wirklich sequentiell vorzunehmen. Dies gelang durch die folgenden Befehle, die die entscheidenden Worte \u201eSEQUENTIAL EXECUTION\u201c enthalten:<\/span><\/p><p><strong>drop<\/strong> <strong>procedure<\/strong> &#8222;_SYS_BIC&#8220;.&#8220;pg.ccedw.sfb18\/ZTS1_CV_SFB_COUNTER_Q24\/proc&#8220;;<br \/><strong style=\"font-size: 1rem;\">create<\/strong> <strong style=\"font-size: 1rem;\">procedure<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;_SYS_BIC&#8220;.&#8220;pg.ccedw.sfb18\/ZTS1_CV_SFB_COUNTER_Q24\/proc&#8220; ( <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">OUT<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> var_out <br \/>_SYS_BIC&#8220;.&#8220;pg.ccedw.sfb18\/ZTS1_CV_SFB_COUNTER_Q24\/proc\/tabletype\/VAR_OUT&#8220; ) <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">language<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> sqlscript <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">sql<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> security definer reads <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">sql<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> data<br \/><\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">as<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0\/********* Begin Procedure Script ************\/<\/span><\/p><p>\u00a0<strong>BEGIN<\/strong> <b>SEQUENTIAL EXECUTION<\/b><br \/><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0tmp1 = <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">select<\/strong> <strong style=\"font-size: 1rem;\">count<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\">( * ) <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">as<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;COUNT_Q2&#8220; <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">from<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;DATA_EXTERN&#8220;.&#8220;IMPALA_ZCSSENSORQ2&#8243;;<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0tmp2 = <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">select<\/strong> <strong style=\"font-size: 1rem;\">count<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\">( * ) <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">as<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;COUNT_Q3&#8220; <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">from<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;DATA_EXTERN&#8220;.&#8220;IMPALA_ZCSSENSORQ3&#8243;;<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0tmp3 = <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">select<\/strong> <strong style=\"font-size: 1rem;\">count<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\">( * ) <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">as<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;COUNT_Q4&#8220; <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">from<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;DATA_EXTERN&#8220;.&#8220;IMPALA_ZCSSENSORQ4&#8243;;\u00a0 \u00a0<br \/><\/span><span style=\"font-size: 1rem;\">\u00a0 \u00a0 \u00a0var_out = <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">select<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> &#8222;COUNT_Q2&#8220;, &#8222;COUNT_Q3&#8220;, &#8222;COUNT_Q4&#8220; <\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">from<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> :tmp1, :tmp2, :tmp3;<br \/><\/span><strong style=\"font-size: 1rem;\">END<\/strong><span style=\"font-size: 1rem;\"> \/********* End Procedure Script ************\/<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-94d15c3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"94d15c3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-82fbf5f\" data-id=\"82fbf5f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f5f4b1c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f5f4b1c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Dieser Trick ist nat\u00fcrlich nur ein tempor\u00e4rer Workaround und z.B. nicht stabil gegen die erneute Aktivierung des CalculationViews. Als Notl\u00f6sung z\u00e4hlt aber nun dieser gescriptete CalculationView wie gew\u00fcnscht die Tabelleneintr\u00e4ge:<\/p><p><span style=\"font-size: 1rem;\">Die Dauer zwischen Ausl\u00f6sen des entsprechenden Motors und dem Hochz\u00e4hlen des Z\u00e4hlers betr\u00e4gt dabei ca. 4 Sekunden. Dieser View wurde nun in SAP Analytics for Cloud eingebunden. Leider gibt es dort keine Darstellung, die sich selbst\u00e4ndig periodisch aktualisiert, daher muss man leider aktuell immer wieder die Darstellung auffrischen, um die Ver\u00e4nderung der Z\u00e4hler zu sehen.<\/span><\/p><p>Insgesamt sieht die Architektur also folgendermassen aus: Sensordaten werden von den Steuerger\u00e4ten in ein CSV-File geschrieben, dieses wird via Kafka in Cloudera importiert, \u00fcber Adapter der HANA-Datenbank sind diese in einer HANA verf\u00fcgbar und SAP Analytics for Cloud bringt diese Daten zur Anzeige. In dieser Architektur ist kein SAP BW beteiligt. Im n\u00e4chsten Teil dieses Blogs werde ich noch darauf eingehen, wie es m\u00f6glich ist, solche Daten zwischen Hadoop und SAP BW einfach hin- und herzuschieben.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-97a707c\" data-id=\"97a707c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78694e3 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"78694e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"182\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-9.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-2855\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-9.png 1200w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-9-300x46.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-9-1024x155.png 1024w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/sap-hana-blog-9-768x116.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a09f05 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1a09f05\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/elementor\/thumbs\/sap-hana-blog-10-pqywepesjjqo1xf9g535avvzqzp426l5yewzix7ri8.png\" title=\"sap-hana-blog-10\" alt=\"sap-hana-blog-10\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-16184d8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"16184d8\" data-element_type=\"section\" id=\"hadoop\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-24e0c9f\" data-id=\"24e0c9f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-be50a51 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"be50a51\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Hadoop vom ABAP aus ansprechen: \ndie GLUE-Middleware von Datavard<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1508b71 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"1508b71\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-7566e61 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"7566e61\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cce939a\" data-id=\"cce939a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5831727 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5831727\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Im vorherigen Teil wurden Daten von Steuerger\u00e4ten in ein CSV-File geschrieben, dies wurde per Kafka in Hadoop importiert und via Hive-Adapter bzw. Impala-Adpater in einer HANA-Datenbank gelesen. Diese Adapter stellen eine komfortable M\u00f6glichkeit dar, um auf die Hadoop-Daten lesend zuzugreifen.\u00a0<span style=\"font-size: 1rem;\">Diese Adapter erm\u00f6glichen allerdings nicht einen schreibenden Zugriff auf die Tabellen. Will man z.B. Daten, die nicht mehr besonders wichtig sind, aber dennoch nicht gel\u00f6scht werden sollen (\u201ecold data\u201c) in das Hadoop verschieben, so geht das nicht \u00fcber diese Adapter.<\/span><\/p><p>Eine einfache M\u00f6glichkeit, Daten zwischen einem ABAP-System und Hadoop hin- oder herzuverschieben, bietet die Middleware GLUE, die von unserer Partnerfirma Datavard entwickelt und vertrieben wird. Sie bietet die M\u00f6glichkeit, vom ABAP aus Tabellen in Hadoop zu definieren (diese heissen dann GLUE-Tabellen) und zwar so \u00e4hnlich wie man das in der SE11 macht. Der Inhalt dieser Tabellen l\u00e4sst sich so einfach wie mit der SE16 anzeigen, und auch das Schreiben in diese Tabellen ist sehr einfach. Die GLUE-Software setzt einen Applikationsserver auf Linux voraus, es ist aber keine HANA-Datenbank zwingend vorausgesetzt, die Software funktioniert auch auf klassischen Datenbanken.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-d7416ac elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d7416ac\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-96e615b\" data-id=\"96e615b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7172e52 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7172e52\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Ein Beispiel: nach erfolgreichem Import per ABAP-Transportauftr\u00e4ge und nach entsprechender Konfiguration, steht die Transaktion \/DVD\/GLUE als zentraler Einstiegspunkt zur Verf\u00fcgung.<\/p><p>Im Data Dictionara l\u00e4sst sich z.B. eine Tabelle ZCSSENSOR definieren.<\/p><p>Nach Aktivierung findet sich diese Tabelle dann im Hadoop wieder.<\/p><p>Ebenso einfach kann der Inhalt dieser Tabelle im ABAP zur Anzeige gebracht werden.<\/p><p>Wie wurden nun diese Daten, die man hier sieht, in diese Tabelle gebracht? In \/DVD\/GLUE findet sich die Extraktor-Workbench. Hier kann man eine Art Transformation z.B. zwischen einer ABAP-Tabelle aus dem DDIC und einer GLUE-Tabelle definieren.<\/p><p>Zus\u00e4tzlich zu diesem Extraktor (er entspricht in etwa einer Transformation) wird eine Variante definiert (sie entspricht in etwa einem DTP). Diese Variante kann dann als Job eingeplant werden und f\u00fchrt dann den Datentransfer durch. Nach der Durchf\u00fchrung kann man im entsprechenden Job-Log sehen, wie der Transfer durchgef\u00fchrt wurde (hier am Beispiel der Tabelle zcssensorl).<\/p><p>Wie fr\u00fcher im Blog bereits erw\u00e4hnt, ben\u00f6tigt man im Allgemeinen nicht nur einen Austausch von Daten, sondern auch eine Orchestrierung von Ereignissen. GLUE bietet dabei die Steuerung zentral aus dem ABAP heraus an. Mit Hilfe des Script Editors k\u00f6nnen im ABAP Befehle an das Hadoop definiert werden.<\/p><p>Und diese Befehle dann auch aus dem ABAP heraus gestartet werden:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-57c41f2\" data-id=\"57c41f2\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04ce1c0 elementor-arrows-position-outside elementor-pagination-position-outside elementor-widget elementor-widget-image-carousel\" data-id=\"04ce1c0\" data-element_type=\"widget\" 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Dem Anwender er\u00f6ffnet sich damit die Hadoop-Welt, ohne dass er sich tief in die Einzelheiten dieser Technik einarbeiten muss.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-524eaf2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"524eaf2\" data-element_type=\"section\" id=\"blog\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2f95f52\" data-id=\"2f95f52\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-08f278e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"08f278e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Blog Artikel unserer Experten<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0565944 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"0565944\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-03d46b2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"03d46b2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d88d263\" data-id=\"d88d263\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dfbfc40 elementor-grid-4 elementor-grid-tablet-2 elementor-grid-mobile-1 elementor-posts--thumbnail-top elementor-widget elementor-widget-posts\" data-id=\"dfbfc40\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;classic_row_gap&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:20,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;classic_columns&quot;:&quot;4&quot;,&quot;classic_columns_tablet&quot;:&quot;2&quot;,&quot;classic_columns_mobile&quot;:&quot;1&quot;,&quot;classic_row_gap_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;classic_row_gap_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]}}\" data-widget_type=\"posts.classic\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-posts-container elementor-posts elementor-posts--skin-classic elementor-grid\">\n\t\t\t\t<article class=\"elementor-post elementor-grid-item post-852 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-iot tag-business-analytics-platform tag-hadoop tag-hana\">\n\t\t\t\t<a class=\"elementor-post__thumbnail__link\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-6-hadoop-vom-abap-aus-ansprechen-die-glue-middleware-von-datavard\/\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\t<div class=\"elementor-post__thumbnail\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"283\" height=\"300\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT6_1-283x300.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-855\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT6_1-283x300.png 283w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT6_1-768x813.png 768w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT6_1.png 848w\" sizes=\"(max-width: 283px) 100vw, 283px\" \/><\/div>\n\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__text\">\n\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-post__title\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-6-hadoop-vom-abap-aus-ansprechen-die-glue-middleware-von-datavard\/\" >\n\t\t\t\tDas Internet der Dinge, Big Data und eine Fischertechnik-Fabrik &#8211; Teil 6: Hadoop vom ABAP aus ansprechen: die GLUE-Middleware von Datavard\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h2>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__meta-data\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-author\">\n\t\t\tThorsten Stossmeister\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-date\">\n\t\t\t17. September 2019\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__excerpt\">\n\t\t\t<p>Im vorherigen Teil wurden Daten von Steuerger\u00e4ten in ein CSV-File geschrieben, dies wurde per Kafka in Hadoop importiert und via Hive-Adapter bzw. Impala-Adpater in einer HANA-Datenbank gelesen. Diese Adapter stellen eine komfortable M\u00f6glichkeit dar, um auf die Hadoop-Daten lesend zuzugreifen. Diese Adapter erm\u00f6glichen allerdings nicht<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<article class=\"elementor-post elementor-grid-item post-842 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-iot tag-business-analytics-platform tag-hadoop tag-hana\">\n\t\t\t\t<a class=\"elementor-post__thumbnail__link\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-5-visualisierung-mittels-calculationview-und-sap-cloud-for-analytics\/\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\t<div class=\"elementor-post__thumbnail\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"169\" height=\"300\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT5_2-169x300.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-848\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT5_2-169x300.png 169w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT5_2.png 414w\" sizes=\"(max-width: 169px) 100vw, 169px\" \/><\/div>\n\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__text\">\n\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-post__title\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-5-visualisierung-mittels-calculationview-und-sap-cloud-for-analytics\/\" >\n\t\t\t\tDas Internet der Dinge, Big Data und eine Fischertechnik-Fabrik &#8211; Teil 5: Visualisierung mittels CalculationView und SAP Cloud for Analytics\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h2>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__meta-data\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-author\">\n\t\t\tThorsten Stossmeister\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-date\">\n\t\t\t17. September 2019\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__excerpt\">\n\t\t\t<p>In den vorherigen Teilen dieses Blogs wurde gezeigt, wie die Sensordaten der Fabriksimulation schliesslich als Tabelle (genauer: als Tabellenlink) in der SAP HANA verf\u00fcgbar gemacht wurde. Der n\u00e4chste Schritt w\u00e4re nun beispielsweise in der HANA einen gescripteten (oder alternativ auch graphischen) CalculationView anzulegen, der die<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<article class=\"elementor-post elementor-grid-item post-826 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-iot tag-business-analytics-platform tag-hadoop tag-hana\">\n\t\t\t\t<a class=\"elementor-post__thumbnail__link\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-4-zugriff-von-einer-sap-hana-aus-via-smart-data-integration-sdi\/\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\t<div class=\"elementor-post__thumbnail\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"93\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT4_1-300x93.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-829\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT4_1-300x93.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT4_1-1024x316.png 1024w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT4_1-768x237.png 768w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT4_1.png 1198w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/div>\n\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__text\">\n\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-post__title\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-4-zugriff-von-einer-sap-hana-aus-via-smart-data-integration-sdi\/\" >\n\t\t\t\tDas Internet der Dinge, Big Data und eine Fischertechnik-Fabrik &#8211; Teil 4: Zugriff von einer SAP HANA aus via Smart Data Integration (SDI)\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h2>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__meta-data\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-author\">\n\t\t\tThorsten Stossmeister\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-date\">\n\t\t\t17. September 2019\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__excerpt\">\n\t\t\t<p>In den beiden vorherigen Teilen dieses Blogs habe ich beschrieben, wie die Fischertechnik-Fabriksimulation Daten in Form eines CSV-Files erzeugt und wie diese Daten in das Hadoop Cluster gelangen und dort sogar als Tabelle zur Verf\u00fcgung stehen. In diesem Teil geht es nun um die verschiedenen<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<article class=\"elementor-post elementor-grid-item post-804 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-iot tag-business-analytics-platform tag-hadoop tag-hana\">\n\t\t\t\t<a class=\"elementor-post__thumbnail__link\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-3-der-big-data-cluster\/\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\t<div class=\"elementor-post__thumbnail\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"161\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT_1-300x161.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-812\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT_1-300x161.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT_1-1024x551.png 1024w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT_1-768x413.png 768w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT_1.png 1199w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/div>\n\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__text\">\n\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-post__title\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-3-der-big-data-cluster\/\" >\n\t\t\t\tDas Internet der Dinge, Big Data und eine Fischertechnik-Fabrik &#8211; Teil 3: Der Big Data-Cluster\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h2>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__meta-data\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-author\">\n\t\t\tThorsten Stossmeister\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-date\">\n\t\t\t17. September 2019\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__excerpt\">\n\t\t\t<p>In den ersten beiden Teilen dieses Blogs haben wir die Fischertechnik Fabriksimulation gezeigt. Diese Fabriksimulation soll nun kontinuierlich Daten erzeugen, die einerseits in einem Big Data-Cluster landen sollen, andererseits mit Mitteln des SAP BW oder mit SAP Analytics for Cloud reportbar sein sollen. Als Big<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<article class=\"elementor-post elementor-grid-item post-794 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-iot tag-business-analytics-platform tag-hadoop tag-hana\">\n\t\t\t\t<a class=\"elementor-post__thumbnail__link\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-2-konsequenzen-fuer-die-architektur\/\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\t<div class=\"elementor-post__thumbnail\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"224\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/FisherTechnikFabrikSimulation-300x224.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-799\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/FisherTechnikFabrikSimulation-300x224.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/FisherTechnikFabrikSimulation.png 589w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/div>\n\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__text\">\n\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-post__title\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-2-konsequenzen-fuer-die-architektur\/\" >\n\t\t\t\tDas Internet der Dinge, Big Data und eine Fischertechnik-Fabrik &#8211; Teil 2: Konsequenzen f\u00fcr die Architektur\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h2>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__meta-data\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-author\">\n\t\t\tThorsten Stossmeister\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-date\">\n\t\t\t17. September 2019\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__excerpt\">\n\t\t\t<p>Im ersten Teil dieses Blogs habe ich die Herausforderungen benannt, die Big Data f\u00fcr ein Data Warehouse darstellt.F\u00fcr die Big Data-Architektur eines solchen EDW im konkreten Fall eines SAP BW on HANA oder SAP BW\/4HANA ergeben sich damit bereits einfache Schlussfolgerungen: Es ist nicht m\u00f6glich,<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<article class=\"elementor-post elementor-grid-item post-791 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-iot tag-business-analytics-platform tag-hadoop tag-hana\">\n\t\t\t\t<a class=\"elementor-post__thumbnail__link\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-1\/\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\t<div class=\"elementor-post__thumbnail\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"137\" src=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT_1a-300x137.png\" class=\"attachment-medium size-medium wp-image-823\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT_1a-300x137.png 300w, https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/IoT_1a.png 752w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/div>\n\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__text\">\n\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-post__title\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-1\/\" >\n\t\t\t\tDas Internet der Dinge, Big Data und eine Fischertechnik-Fabrik &#8211; Teil 1: Die Herausforderung\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h2>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__meta-data\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-author\">\n\t\t\tThorsten Stossmeister\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<span class=\"elementor-post-date\">\n\t\t\t17. September 2019\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__excerpt\">\n\t\t\t<p>Das Internet der Dinge (IoT) ist einer jener Begriffe, die sich inflation\u00e4r in Nachrichten, Vortr\u00e4gen und Ver\u00f6ffentlichungen finden und deren h\u00e4ufige Verwendung zum schnellen \u00dcberdruss beim geneigten Leser f\u00fchren. Die nat\u00fcrliche Reaktion auf das Auftreten solcher Modebegriffe ist das Abwarten, ob die Welle nicht genauso<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c6e1ca6 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"c6e1ca6\" data-element_type=\"section\" id=\"angebot\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-569e005\" data-id=\"569e005\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4a89c6 elementor-widget 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class=\"elementor-headline-plain-text elementor-headline-text-wrapper\">Wir freuen uns \u00fcber Ihre Nachricht.<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-28e48ed elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"28e48ed\" data-element_type=\"section\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-e258fb4\" data-id=\"e258fb4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25f5add 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Architektur Big Data-Cluster Zugriff aus SAP HANA Hadoop aus ABAP Blog Artikel Angebot Expert Call Die Herausforderung Das Internet der Dinge (IoT) ist einer jener Begriffe, die sich inflation\u00e4r in Nachrichten, Vortr\u00e4gen und &#8230; <a title=\"Das Internet der Dinge, Big Data und eine Fischertechnik-Fabrik &#8211; Teil 1: Die Herausforderung\" class=\"read-more\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-1\/\" aria-label=\"Mehr Informationen \u00fcber Das Internet der Dinge, Big Data und eine Fischertechnik-Fabrik &#8211; Teil 1: Die Herausforderung\">Weiterlesen 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