HeatWave のLakehouse 機能を触ってみよう！ 自動化してみよう！ #HeatWavejp

「祝１周年 はじめてでもわかる！MySQL HeatWave 全体解剖 LT大会！！」
「HeatWave のLakehouse 機能を触ってみよう！ 自動化してみよう！ 」のセッション資料です。

https://heatwavejp.connpass.com/event/312177/

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1. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp HeatWave のLakehouse 機能を触ってみよう！ 自動化してみよう！ HeatWavejp Meetup #07 2024/04/11 CData Software Japan Kazuya Sugimoto -Lead Engineer
2. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp About Speaker CData Software Japan の Lead Engineer これまで300種類以上のAPIを見たり触ったりしている API中毒な人。 BBQが趣味なので、お肉に誘われてやってきました！ Twitter：@sugimomoto Facebook：sugimomoto Blog：https://www.cdatablog.jp/
3. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp 本日のお話
4. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp HeatWave のLakehouse を触ってみよう！ https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-announces-general-availability- mysql-heatwave-lakehouse-2023-07-20/
5. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp そもそもLakehouse とはなんぞや？ Datawarehouse Datalake Lakehouse データ ウェアハウスとは、POS トランザクション、マーケティン グ オートメーション、顧客管理 などの複数のソースからの構造化 データおよび半構造化データの分 析とレポート作成に使用される企 業システム https://cloud.google.com/learn/what-is-a-data-warehouse?hl=ja https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%82%AF https://www.hpe.com/jp/ja/what-is/data-lakehouse.html データレイクは構造化/非構造化 データやバイナリ等のファイル含 めたデータを一元的に格納する データリポジトリ。構造化データ （列と行）や、半構造化データ （CSV、ログ、JSON）、非構造 化データ（Eメール、ドキュメン ト、PDF）、バイナリデータ（画 像、音声、映像）などを含む。 データレイクの柔軟性と拡張性の メリットにデータウェアハウスの データ構造とデータ管理機能を組 み合わせた、ハイブリッドデータ 管理アーキテクチャー
6. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp そもそもLakehouse とはなんぞや？ 分散ファイルシステム 分散クエリ スキーマ・メタデータ 計算リソースとストレージの分離に加えて、テーブルの基盤（スキーマ・メタデータ）を実装 し、効率的かつ構造的なデータ処理およびACIDなどの機能をサポートするアーキテクチャ （※私なりの表現。以前からあるApache Sparkなどはこれに近いアプローチですよね）
7. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp Lakehouse のメリット ・データの主体はデータレイクに存在するため、柔軟性・拡張性が維持し やすい。データコストを削減。 ・データレイクからデータウェアハウスへのデータローディング・ETL/ELT 処 理の最小化。 ・データプール間での移動の必要をなくし、一元管理・データガバナンスを 確保しやすく。 ・複数のシステムにまたがったアクセスが不要にし、BIツールなどからもアク セスしやすく。 Lakehouse
8. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp HeatWave のLakehouse 機能 とは？ ・業界で初めて、データベース内データへのクエリと同等に高速なオブジェ クト・ストレージ内データに対するクエリ実行を実現 ・CSV、Parquet、他のデータベースからエクスポート・ファイルなど、オブ ジェクト・ストアのさまざまなファイル形式をサポートし、これらのファイルを MySQLデータベースのトランザクション・データと組み合わせることも可能 ・MySQLデータベースにデータをコピーすることなく、オブジェクト・ストア内 のファイルに対して直接クエリを実行 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle- announces-general-availability-mysql-heatwave-lakehouse- 2023-07-20/
9. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp HeatWave のLakehouse 機能の使い方・設定
10. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp ①HeatWave Lakehouse 構成時の注意点 ・MySQL.HeatWave.VM.Standardおよび HeatWave.512GB シェイプでのみサポート ・高可用性構成では利用不可 ・ポイントインタイムリカバリ不可 ・リードレプリカの使用不可
11. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp ②MySQL HeatWave レイクハウスを有効に 前述の設定を満たしていないと 有効化できないので要注意
12. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp ③オブジェクトストレージの準備 OCI上のMySQL HeatWaveは、Oracle Cloud Infrastructure に保存されている外部 データにアクセス可能。AWS 上の MySQL HeatWave は、AWS に保存されている外部 データにアクセス可能。 （※試しにOCI上のHeatWave でAmazon S3 のファイルにアクセスしようとしたら失敗） ファイルのアクセス権は事前認証されたURLを利用 する方法（認証Keyなどを含む）ないし、リソース プリンシパルを利用してDB自体がオブジェクトスト レージへのアクセスを許容するように構成する必要 がある https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/mys-hw-lakehouse-access-object- storage.html
13. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp ④データローディング 2種類のロード方法が選択できる # Auto Parallel Load 自動的にファイル構成を読み取って、Create Table 文を作りローディングしてくれる便利なアプ ローチ # 手動でのデータローディング Create Table 文を使って、手動でスキーマを構 成してローディング
14. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp ⑤Auto Parallel Load SET @db_list = '["test"]'; SET @ext_tables = ' [ { "db_name": "test", "tables": [ { "table_name": "sample", "dialect": { "format": "csv", "field_delimiter": ",", "record_delimiter": "¥¥n", "skip_rows": 1 }, "file": [ { "par": "https://objectstorage.ap-tokyo- 1.oraclecloud.com/p/XXXX/n/nrcg3afka3eo/b/bucket-cdatasync/o/Sample.csv" } ] } ] } ] '; SET @options = JSON_OBJECT('external_tables', CAST(@ext_tables AS JSON)); CALL sys.heatwave_load(@db_list, @options); 対象データのフォーマット、デリミタ、ファイルパスなどを指 定するだけでOK sys.heatwave_load をコールすることで、対象データ をスキャン、カラムの型を推定し、Create Table文の発 行、データのローディングをしてくれる
15. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp ⑤手動でのデータローディング CREATE TABLE sample ( id int NOT NULL, name VARCHAR(45) NULL, PRIMARY KEY (id)) ENGINE=lakehouse ENGINE_ATTRIBUTE='{ "file": [ { "par": "https://objectstorage.ap-tokyo- 1.oraclecloud.com/p/XXXX/n/nrcg3afka3eo/b/bucket-cdatasync/o/Sample.csv" } ], "dialect": { "format": "csv", "is_strict_mode": false, "field_delimiter": ",", "record_delimiter": "¥¥n" } } ‘; ALTER TABLE sample SECONDARY_ENGINE = RAPID; ALTER TABLE sample SECONDARY_LOAD; Create Table のパラメータとしてファイルパスやデータ フォーマットを指定
16. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp ⑥結果を確認してみる
17. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp データロード？ ファイルはどこにある？ https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/mys-hw- lakehouse-overview-data-storage.html ＞ソース データは Object Storage から読み取 られ、メモリに最適化された HeatWave 形式に 変換され、Object Storage の HeatWave 永続ストレージ レイヤーに保存されてから、 HeatWave クラスター メモリにロードされます。 このデータは、サービスのエンドユーザーによって 直接アクセスされることはありません。このメモリ最 適化された内部バージョンのデータは、 HeatWave クラスターで Lakehouse オプション が有効になっている限り保持されます。 ※そのためデータのリフレッシュをするには、再度 Drop・Createし直す必要がある模様
18. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp 自動化してみよう
19. © 2023 CData Software Inc. | www.cdata.com SaaSを中心とする400(API Profile含 む)を超えるデータソース 主要なデータレイク・データベース・ データウェアハウス CData Sync 400を超えるデータソースのデータをノーコードでデータベースにレプリケーション シンプルな設定 ETL/ELT 方式 高度な差分更新 柔軟なジョブ管理 ノーコード、3ステップで データ統合基盤を構築 標準SQLによるデータ抽出時 での変換、もしくは、データ ウェアハウスへの取り込み後 の変換どちらにも対応 CDC(ChangeDataCapture)な どの高度な差分更新メカニズ ムを搭載 処理負荷を軽減し、日々の ジョブ実行時間の短縮を実現 オブジェクト（テーブルや項目）、処理方式 （洗い替えor差分など）や条件（一部のレコー ドのみ）を指定したジョブ作成が可能 作成したジョブはスケジュール、および、Web APIやコマンドラインで実行可能
20. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp せっかくなので、自社製品でデータロードを自動化 CSVファイルを生成するジョブを実行後、Oracle オブ ジェクトストレージにファイルをアップロードするAPIリクエス トを実行
21. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp 変換クエリでテーブルを再ロード CSVファイルをアップロード後に変換クエリを発行し、 DROP TABLEからCREATE TABLE、ALTER TABLEを実行し、ファイルのリフレッシュを自動化！
22. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp おわりに
23. © 2024 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp まとめ・所感 # 触ってみて感じたHeatWave Lakehouse のポイント ・MySQL のエクスペリエンスを保ったまま、Lakehouse の良いところを 利用できる！ ・一度ロードしてしまえば、データストレージを意識せずに利用可能。ただ し、データのリフレッシュは要注意。 # 今後のHeatWave Lakehouse の気になるところ ・HeatWave 永続ストレージレイヤーに保存されずに利用できるように なると嬉しいな ・Delta LakeやIceberg などのLakeHouse 向けオープンフォーマット に対応してくれると嬉しいな