Windows Azure es la plataforma de Microsoft de desarrollo para la nube que permite crear y ejecutar aplicaciones en la nube, lanzarlas en cuestión de minutos en lugar de meses y codificar en varios lenguajes y tecnologías, como .NET, Java o PHP. Azure proporciona la plataforma ideal para innovar, dejando de lado problemas de redundancia, ancho de banda o limitaciones del servidor.

Por otro lado, la gestión del ciclo de vida de desarrollo de una aplicación (ALM) es clave a la hora de identificar las variaciones que puedan hacer fracasar un desarrollo, donde la colaboración entre los distintos roles del ciclo de vida de desarrollo y el uso de las distintas metodologías: ágiles, scrum, CMMI,etc…son claves para el éxito de cada proyecto.

El objetivo de esta sesión es poner conocer los aspectos más importantes de ambas áreas y ver cómo se relacionan.

Agenda:

09:30 – 10:30 Introducción a la plataforma

10:15 – 11:00 Monitorización y diagnóstico

11:00 – 11:30 Café

11:30 – 13:00 Pruebas de rendimiento y optimización de aplicaciones

13:00 – 14:00 Comida

14:00 – 15:00 Introducción a Scrum

15:00 – 16:00 Metodologías ágiles con TFS

16:00 – 17:00 Gestión de fuentes, testeo unitario e integración continua

Dirección:

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática

Avd. Reina Mercedes sn.

Sevilla 41012

Ponentes:
Rodrigo Corral
Ibon Landa
Plain Concepts (http://www.plainconcepts.com)

Registro:

https://msevents.microsoft.com/CUI/EventDetail.aspx?EventID=1032511975&Culture=es-ES

Como ya hemos comentado en algún post anterior Hive es una infraestructura de data warehouse sobre Hadoop diseñada inicialmente para ser capaces de entender toda la información de Facebook. Ofrece una interface SQL (HiveQL) para ser capaz de manejar la información almacenada por Hadoop.

También en un post anterior vimos el add-in de Hive que ha desarrollado Microsoft y que permite conectarse a las tablas de Hive desde Excel, PowerPivot o PowerView.

En este post veremos un ejemplo muy sencillo de cómo crear una tabla de Hive y cómo usar HiveQL para consultar la información.

En este caso cargaré un weblog, que no es más que un fichero de texto. Para cargarlo, como ya vimos anteriormente, podemos hacerlo desde la consola de JavaScript con fs.put o por FTP.

Una vez cargado podemos usar la consola interactiva de Hive para lanzar comandos de HiveQL, el primero para crear la tabla asociada al fichero recién cargado: (El comando show tables nos permite ver las tablas existentes)

CREATE EXTERNAL TABLE weblog_sample (
evtdate STRING,
evttime STRING,
svrsitename STRING,
svrip STRING,
csmethod STRING,
csuristem STRING,
csuriquery STRING,
svrport INT,
csusername STRING,
cip STRING,
UserAgent STRING,
Referer STRING,
scstatus STRING,
scsubstatus STRING,
scwin32status STRING,
scbytes STRING,
csbytes STRING,
timetaken STRING
)
COMMENT ”This is a web log sample”
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED by ”32”
STORED AS TEXTFILE
LOCATION ”/user/ibonilm/weblog/”; (ruta del fichero)

Una vez creada tabla podemos lanzar consultas usando HiveQL, por ejemplo: (Tutorial de Hive)

select * from weblog_sample limit 10;

Y claro está, usando los add-ins que comentábamos en post anteriores, por ejemplo el de Excel.

Mediante la versión para profesionales de Office365 disponemos de un conjunto de herramientas listas para usar que facilitan la comunicación y la colaboración en las empresas. Desde la “Guía de inicio rápido de Office 365 para profesionales y pequeñas empresas” disponemos de una serie de recursos acerca de las funcionalidades que disponemos en Office365 en el plan P y cómo y utilizarlos para aprovechar mejor de las funcionalidades que nos proporciona Office365, como puedan ser: cómo utilizar Lync, mejorar el acceso al correo, calendario y contactos desde OWA; cómo mejorar la colaboración mediante SharePoint Online, cómo realizar la edición y visionado de documentos en línea (sin tener instalado ningún cliente) mediante las Office Web Apps.

Guía de inicio rápido

de Office 365 para profesionales y pequeñas empresas

• La experiencia web
• La experiencia de aplicaciones de escritorio
• La experiencia móvil
• Ayuda y comunidad de Office 365

Como ya hemos comentado en un post anterior, Sqoop es un framework open source que permite exportar e importar datos desde cualquier RDBMS y HDFS, y como no, el origen puede ser SQL Server o SQL Azure.

Estas acciones se puede realizar desde línea de comandos, conectándose directamente a la máquina de Hadoop por RDP.

Una vez conectados podemos abrir la consola de Hadoop para lanzar los comandos necesarios para importar datos desde una base de datos de SQL Azure.

Se establece la variable HIVE_HOME y se lanzan los comandos que queramos, ya está!

Importar desde SQL Azure a HDFS

binsqoop.cmd import –connect “jdbc:sqlserver://<servername>.database.windows.net:1433;database=<dbname>;user=<username>@<servername>;password=<password>” –table <from_table> –target-dir <to_hdfs_folder> –split-by <from_table_column>

Exportar desde HDFS a SQL Azure

binsqoop.cmd export –connect “jdbc:sqlserver://<servername>.database.windows.net:1433;database=<dbname>;user=<username>@<servername>;password=<password>” –table <to_table> –export-dir <from_hdfs_folder> –input-fields-terminated-by “<delimiter>”