Swen Deobald
 - 24. April 2019

SAP Vora

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SAP Vora ist eine SQL-on-Hadoop-L├Âsung. Es wurde urspr├╝nglich als Gro├čdatenl├Âsung entwickelt, um eine OLAP-├Ąhnliche Umgebung f├╝r die Gro├čdatenanalyse bereitzustellen, sodass Unternehmen gro├če Datenmengen in ihr bestehendes BI-System integrieren k├Ânnen.

Definition

Vora ist ein Tool, das Sie auf allen Ihren Worker-Knoten in Ihrem bestehenden Hadoop-Cluster installieren k├Ânnen (CDH, HDP und MapR werden alle unterst├╝tzt, einschlie├člich der Installation ├╝ber ihre Cluster-Management-Tools). Dadurch wird auf jeder Maschine, die dauerhaft laufen soll, ein Prozess gestartet. F├╝r diesen Prozess gibt es keine einheitliche Namensgebung. Die Dokumentation nennt es V2Server, Vora Worker, Vora In-Memory Engine oder Vora Execution Engines.

Hadoop

Vora l├Ąuft als ein Dienst in der Hadoop-Umgebung und steigert die Leistung von Spark. Dar├╝ber hinaus kann Vora Daten von SAP HANA nach Spark lesen und Tabellen auch nach HANA zur├╝ckschreiben (bidirektional). Vor Vora war dies nicht m├Âglich. HANA-Daten mussten physisch in das verteilte Dateisystem (HDFS) von Hadoop ├╝bertragen werden, um die Analyse mit beiden Datenquellen durchzuf├╝hren.

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SAP HANA

W├Ąhrend SAP HANA allein eine hervorragende Plattform mit vielen verschiedenen Integrationsdiensten, Datenbanken und Anwendungen ist, ist es eine nicht verteilte Big Data-L├Âsung. Hier ist SAP Vora hingegen in der Lage, eine verteilte In-Memory-Verarbeitung durchzuf├╝hren und erweitert Hadoop und Spark um wichtige analytische In-Memory-Funktionen. Dank seiner verteilten Parallelit├Ąt k├Ânnen wir damit gro├če Datenszenarien bew├Ąltigen, bei denen SAP HANA allein zu restriktiv w├Ąre.

SAP HANA in Kombination mit SAP Vora bieten das perfekte Szenario f├╝r gro├če Datenmengen und Analysen: SAP HANA kann Transaktionsdaten und rohe, unstrukturierte SAP Vora-Daten speichern, die beide f├╝r analytische Zwecke mit den leistungsstarken Funktionen von SAP HANA kombiniert werden k├Ânnen.

Datenplatform

Die meisten Branchen laufen bereits auf sehr verteilten Datenlandschaften. Es kann von Hadoop oder einigen verteilten SQL-Datenbanken, SAP HANA, etc. ausgehen. Und die Kunden, die HANA nutzten, ├╝berlegten gleichzeitig, ihre Datenplattform um Petabyte an Daten zu erweitern. Sie haben ihre Unternehmensdaten, und dann haben sie diese neuartigen Datensignale, die in der Hadoop-Landschaft gespeichert sind. Sie m├╝ssen diese beiden kombinieren, um zu verstehen, was in sozialen Kreisen ihres Konsumumfeldes passiert, und das mit dem verbinden, was mit ihren Verkaufsstellen passiert.

Big-Data

Oder es k├Ânnte ein Echtzeit-Szenario sein, bei dem Unternehmensdaten und Big Data korreliert werden m├╝ssen. Ein einfaches Beispielszenario ist, dass das Unternehmen w├Ąhrend der Bearbeitung eines Kundenauftrags, Kunden auf der Grundlage ihrer Transaktionshistorie (z.B. f├╝r die letzten 30 Jahre) spezielle Rabatte gew├Ąhren m├Âchte. Die aktuellen Transaktionsdaten sind in Hana verf├╝gbar und die alten Daten werden nach Hadoop verschoben. Tats├Ąchlich muss die Analyse anhand von Daten durchgef├╝hrt werden, die durch Korrelation der j├╝ngsten Daten, die sich in Hana befinden, und der alten Daten, die sich in Hadoop befinden, erstellt wurden, und sie muss im Handumdrehen und schneller verarbeitet werden. Als In-Memory-Datenbank l├Ąuft Hana sehr viel schneller. SAP Vora ist auch eine In-Memory-query-Engine und kann auf Daten aus Hadoop zugreifen und einige davon schneller verarbeiten.

Datenverarbeitung

Die zu diesem Zeitpunkt bestehenden Produkte innerhalb von SAP erlauben es den Kunden nicht, diese Datenverarbeitung zu skalieren und auszuf├╝hren, wenn sie Daten haben, die auf Zehntausende von Knoten wachsen m├╝ssen. Obwohl Hadoop einen kosteng├╝nstigen Speicher f├╝r gro├če Datenmengen bot, z├Âgerten Unternehmen, diesen zu ├╝bernehmen, da es schwierig ist, mit den unstrukturierten Daten in den Datenseen umzugehen. Und das ist eines der Dinge, die Vora anbietet. SAP hat Vora entwickelt, um spezifische Gesch├Ąftsf├Ąlle mit gro├čen Datenmengen anzugehen.

Es gab auch andere Open-Source-Produkte auf dem Markt, aber einige der Kunden f├╝hlten sich nicht wohl dabei, sie in ihr Produktionssystem aufzunehmen. Und genau hier kam SAP ins Spiel und stellte Vora zur Verf├╝gung, mit dem Sie die Daten verarbeiten k├Ânnen, die sich innerhalb der Open-Source-Hadoop- und Apache Spark-Frameworks befinden.

Datenhierarchien

SAP Vora baut strukturierte Datenhierarchien f├╝r die unstrukturierten Daten in Hadoop auf und integriert sie mit Daten aus HANA, und ├╝ber die Apache Spark SQL-Schnittstelle erm├Âglicht es dann eine OLAP-artige In-Memory-Analyse der kombinierten Daten. Vora dient als Vermittler, wenn sich zwischen SAP HANA und Hadoop die Kompatibilit├Ątsfrage stellt. Spark ist nicht gut mit HANA Systems und HANA Clouds kompatibel, sodass SAP etwas entwickelt hat, das dem Spark-Framework folgt und auch HANA-Adapter f├╝r die Datenkonnektivit├Ąt hat. Normalerweise sind alle diese Daten in Hadoop unstrukturiert und SQL kann nicht sofort dar├╝ber hinaus ausgef├╝hrt werden. Und genau hier schafft Vora Mehrwert und k├Ânnte auch eine Br├╝cke zwischen HANA & Hadoop sein.

Zielgruppe

  • Datenwissenschaftler k├Ânnen neue Modellierungstechniken mit einer Kombination aus Gesch├Ąfts- und Hadoop-Daten ausprobieren, um Muster zu entdecken. Sie k├Ânnen dies tun, ohne Datenkopien in Datenseen zu duplizieren.
  • Business-Analysten k├Ânnen interaktive Abfragen sowohl f├╝r Gesch├Ąfts- als auch f├╝r Hadoop-Daten verwenden, um Ursachenanalysen durchzuf├╝hren und den Gesch├Ąftskontext besser zu verstehen.
  • Softwareentwickler k├Ânnen mit ihren vertrauten Programmierwerkzeugen eine Abfragemaschine in Anwendungen einsetzen, die sich ├╝ber Unternehmens- und Hadoop-Systeme erstrecken k├Ânnen.

Kernfunktionen

  • Eine offene Entwicklungsschnittstelle
  • Eine In-Memory-query-Engine, die auf dem Apache Spark Framework l├Ąuft.
  • Unterst├╝tzung f├╝r wichtige Hadoop-Distributionen.
  • Zusammengestellte Abfragen zur beschleunigten Verarbeitung ├╝ber Hadoop Distributed File System-Knoten hinweg.
  • Erweiterte Spark SQL-Semantik mit Hierarchien f├╝r OLAP- und Drill-Down-Analysen.
  • Verbesserte Mash-Up-Anwendungsprogrammierschnittstelle f├╝r einen einfacheren Zugriff auf Unternehmensanwendungsdaten f├╝r Workloads zum maschinellen Lernen.
  • Bietet eine bidirektionale Verbindung zwischen Hana und Hadoop.
  • Intuitive Benutzeroberfl├Ąche┬á„Vora Tools“ mit SQL-Zugriff auf gro├če Datenmengen und Drag-and-Drop zum Erstellen von Modellen.┬áMit einer Web-Benutzeroberfl├Ąche stehen BI-Analysten ├Ąhnliche Analyse-Umgebungen zur Verf├╝gung, so dass sie keine neuen Skriptsprachen wie Java, Python oder Scala erlernen m├╝ssen. Mit den Vora-Tools k├Ânnen Analysten Daten einfach mit dem Data Modeler importieren und analysieren und mit SQL abfragen. F├╝r Analysten, die nicht mit Terminal-Shell-Skripten oder Scripting-Sprachoptionen in Spark, aber mit der Erstellung von Datenmodellen in HANA vertraut sind, ben├Âtigt Vora daher keine Lernkurve.
  • Produktionsreife, skalierbare L├Âsung┬ámit unternehmensweiter Sicherheit und einfach zu bedienender Verwaltungskonsole.

Einsatzm├Âglichkeiten

SAP HANA VORA kann auf verschiedenen Plattformen wie Hortonworks, Cloudera, MAPR oder Amazon EMR eingesetzt werden. F├╝r den VORA-Entwickler 1.2 steht eine Probefahrt zur Verf├╝gung. In Hortonworks wird eine Probefahrt durchgef├╝hrt und der Zeppelin ist vorinstalliert. Jede Probefahrt dauert 3 Stunden ohne Geb├╝hren.

VORA developer 1.2 ist auch ├╝ber die SAP Cloud-Bibliothek verf├╝gbar. Die Nutzung von VORA ├╝ber AWS erfordert ein Amazon Web Service(AWS)-Konto mit einer Geb├╝hr von (.51 Cent pro Stunde). Beide Versionen werden mit Demo-Datens├Ątzen und Demo-Notebooks ausgeliefert, so dass Sie die Grundfunktionen von VORA testen k├Ânnen.

Vora 1.3

SAP hat Vora 1.3 im Dezember 2016 ver├Âffentlicht, das gegen├╝ber der Vorg├Ąngerversion 1.2 wesentliche Verbesserungen aufweist. Vora Modeler bietet eine Reihe neuer Funktionen, die mit Vora 1.3 eingef├╝hrt wurden, und wir decken hier nur die wichtigsten ab. Ab 1.3 k├Ânnen Sie auch HANA-Tabellen/Views aus Vora modeler aufrufen.

Erstellung des OLAP-Modells auf beiden Datenquellen. Das folgende Modell bringt Daten aus der HANA-Quelle und HDFS. Dies zeigt, wie Unternehmensdaten, die auf einem SAP-System oder Fremdsystem liegen, mit Data-See-Szenarien in Hadoop zusammengef├╝hrt bzw. kombiniert werden k├Ânnen. VORA bietet viel mehr Funktionen, die nicht funken k├Ânnen und VORA ist sehr leistungsf├Ąhig als die Verarbeitung von Ottomotoren.

Hierarchien aufbauen: Es kann eine stufenbasierte Hierarchie oder eine Eltern-Kind-Hierarchie erstellt werden. Das Erstellen von Hierarchien mit VORA modeler ist sehr einfach und bietet viele Funktionen zum Erstellen und Abfragen von Hierarchien auf jeder Ebene.

SAP VoraVora 1.4

Im M├Ąrz 2017, mit dem Release Version 1.4 wurde aus SAP ‚Hana‘ Vora SAP Vora. Die wichtigsten Verbesserungen sind:

Bis 1.3 gab es nur die relationale In-Memory-Unterst├╝tzung und 1.3 begann die Unterst├╝tzung mehrerer Engines. Version 1.4 hat die eigenst├Ąndige relationale In-Memory-Unterst├╝tzung entfernt und als Engine wieder hinzugef├╝gt. Mit Ausnahme der Plattenmaschine, die Daten zur Verarbeitung in den Speicher hebt und danach ablegt, speichern und speichern andere Motoren ihre Daten im Speicher.

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Vora Engines

VORA bietet verschiedene Engines auf einer Plattform an, auf der Sie verschiedene Datenquellen kombinieren k├Ânnen. Dadurch werden Komplikationen bei der Einrichtung einzelner Tools reduziert und die einfache ├ťbernahme der verarbeiteten Daten in SAP HANA erm├Âglicht.

Time Series Engines

Dieser Engine ist optimiert f├╝r die Speicherung und Analyse von Zeitreihendaten. Es unterst├╝tzt auch die Kompression von Zeitreihen, Partitionierung, das Abrufen von Histogrammen und vieles mehr.┬áDie Zeitreihen-Engine von VORA verarbeitet Daten mit Zeitstempeln wie sensor- oder transaktionsbasierten Daten (z.B. IoT, Weblog, Clickstream-Daten). Bei einer herk├Âmmlichen Datenbank kann die Verarbeitung von Zeitreihendaten aufgrund ihres Umfangs und der Geschwindigkeit der Daten schwierig sein. Diese Datentypen erfordern geeignete Kompressionsverfahren (Abb. 1), Partitionsschemata und Granularisierungsunterst├╝tzung. Mit der richtigen Komprimierungstechnik k├Ânnen Datenpunkte, die den Trend darstellen, oder Datenpunkte, die den Fehleranteil ├╝berschreiten, nur speicherplatzsparend aufgezeichnet werden, anstatt alle Datenpunkte aufzuzeichnen.┬á

Graph Engine

Bei einem verkn├╝pften Datensatz mit gro├čem Volumen kann die Speicherung der Daten in einer Grafik-Engine die Abfrageeffizienz erh├Âhen. Grafikmodelle k├Ânnen One-to-Many-Beziehungen auf einfachere Weise handhaben, indem sie Fremdschl├╝ssel in RDBMS in Beziehungen zwischen Knoten konvertieren. Dadurch wird die Komplexit├Ąt hinzugef├╝gten Tischen reduziert. Au├čerdem ben├Âtigt die Graph-Engine, wie die Document Store Engine, keine Kenntnis des Datentyps zum Einf├╝gen von Daten (schemafrei), was sie geeignet macht, neue Daten mit unterschiedlichen Strukturen in Echtzeit hinzuzuf├╝gen.

Document Store Engine

Genau wie MongoDB oder CouchDB kann die Document Store Engine von VORA dokumentenorientierte Daten aufnehmen. Dokumentenorientierte Datens├Ątze sind semi-strukturiert, d.h. Dokumente (analog zu einer Zeile im RDBMS) in derselben Sammlung (analog zu einer Tabelle im RDBMS) k├Ânnen unterschiedliche Felder aufweisen. In einer relationalen Datenbank m├╝ssen alle Zeilen einer Tabelle die gleiche Struktur haben und die Datentypen der einzelnen Attribute m├╝ssen vor dem Import der Daten zugeordnet werden. Bei der Document Store Engine gibt es jedoch kein vordefiniertes Tabellenschema f├╝r den Datenimport.

Disk Engine

Die Version 1.3 hatte die Einschr├Ąnkung, dass sie nur auf einem einzigen Knoten verf├╝gbar ist. Version 1.4 hat diese Einschr├Ąnkung aufgehoben, um den Datenzugriff zu beschleunigen und die Funktionen sind nun mit der relationalen In-Memory-Engine identisch. Wir k├Ânnen die Daten (die aus Datenquellen wie HDFS geladen werden) in diese Disk-Engine schieben. Die Plattenmaschine ist in der Tat ein s├Ąulenf├Ârmiger relationaler Speicher, das Abfragen von Daten aus einem optimierten Datenspeicher ist schneller als das Lesen und Interpretieren von Daten aus einer Datenquelle.

Unterschiede zu anderen SAP-Werkzeugen

SAP Vora erm├Âglicht die Verarbeitung der unternehmenseigenen „hei├čen“ Daten (strukturierte Daten, die sich in Datenbanken befinden) und „kalten“ gro├čen Daten (strukturierte/unstrukturierte Daten in Hadoop) f├╝r Echtzeit-Gesch├Ąftsanwendungen und -analysen, indem es einen ├ťberblick ├╝ber die Rohdaten auf Unternehmensniveau und auf eine sehr kosteng├╝nstige Weise bietet. Es erm├Âglicht die Kombination von Gesch├Ąftsdaten mit externen Datenquellen, indem es eingehende Daten von Kunden, Partnern und intelligenten Ger├Ąten in Unternehmensprozesse einf├╝gt und so dem Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen durch einen gr├Â├čeren Kontext zu treffen.

Das Wort HANA in „HANA Vora“ ist irref├╝hrend, da Vora eigentlich ein eigenst├Ąndiges Produkt ist, das nicht auf HANA angewiesen ist. Mit dem Release von Vora 1.4 im M├Ąrz 2017 hat SAP es offiziell von’SAP Hana Vora‘ in’SAP Vora‘ umbenannt.

Vora ist eine Erweiterung von Apache Spark und erm├Âglicht die Verarbeitung von Daten aus HDFS im Speicher. Auch SAP Vora verl├Ąsst sich nicht auf SAP HANA, und eines der wichtigsten Merkmale von Vora ist die gute Integration mit HANA. Es kann seine lokalen Tische mit Tischen von HANA verbinden oder umgekehrt. Es hilft, SAP HANA- und Hadoop-Daten zu korrelieren, um einen schnellen ├ťberblick zu erhalten und kontextbezogene Entscheidungen zu treffen, die entweder auf Hadoop oder in SAP HANA verarbeitet werden k├Ânnen.

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Hadoop-Infrastruktur

Das erste ist, dass Vora nativ auf Ihrem Hadoop-Knoten l├Ąuft, also ist es ein erstklassiger B├╝rger in dieser Hadoop-Infrastruktur. Das bedeutet, dass Sie die Hadoop-Administrationswerkzeuge verwenden, um Vora zu installieren und zu ├╝berwachen. Und auch Vora hat die Datenlokalit├Ąt, wo sich die einzelnen Datenst├╝cke ├╝ber diesen Hadoop-Knoten befinden. So kann es diese Vora-Sequel-Engine nutzen, um diese Daten schneller zu verarbeiten und die LLVM-Optimierung (Compiler Framework) zu verwenden, die in der Lage ist, die Daten viel schneller zu verarbeiten und dann die Daten zu verbinden, die von den verteilten Knoten kommen.

Erweiterte Funktionen

SAP Vora bietet f├╝r das Spark Execution Framework erweiterte Funktionen, wie z.B. Datenhierarchien, die eine Drill-Down-Verarbeitung von Rohdaten erm├Âglichen. Um die Verwendung der Daten im Gesch├Ąftsumfeld zu erleichtern, bietet Vora auch Funktionen wie W├Ąhrungsumrechnung, Mengeneinheitenumrechnung und zeitabh├Ąngige Hierarchien.

Verbesserter Smart Data Access

Vora bietet diese bidirektionale Konnektivit├Ąt durch die Verbesserung des Smart Data Access. Mit Smart Data Access konnten wir nur die Hadoop-Daten von HANA konsumieren. Aber mit Vora k├Ânnen Sie auch die SAP-Daten oder HANA-Daten von Hadoop oder Spark mit den M├Âglichkeiten von Vora ├╝bernehmen. Vor Vora, f├╝r „outside in“ (d.h. Benutzer kommt von Hadoop, Spark oder Vora und sie wollen Zugriff auf die Daten, die in meinem HANA-System gespeichert sind), war der einzige Weg, Zugang zu diesen SAP-Daten zu erhalten, ETL-Technologien zu verwenden, um die Daten von HANA physisch in Hadoop zu verschieben, und dann Ihre Datenwissenschaftler alle Algorithmen ausf├╝hren zu lassen, die sie auf Spark aufbauen.

Aber jetzt mit Vora k├Ânnen Sie dies als virtuelles Artefakt darstellen, was bedeutet, dass Sie sich keine Sorgen um Delta-Ladungen oder Datenkonsistenz machen m├╝ssen, da sich die Daten hier und da und wann neue Daten geladen werden. Die Daten werden nicht physisch zwischen den Systemen verschoben. Wenn du ETL gemacht hast, musstest du auch ETL-Datenmoment und Delta-Loads in Hadoop machen. Aber die Bereitstellung eines virtualisierten Zugriffs bedeutet, dass Sie sich um all diese Dinge keine Sorgen machen m├╝ssen.

Die Sicht ist immer f├╝r Vora oder Spark verf├╝gbar und kann die Daten bei der Aktualisierung der Daten auf der ERP-Seite oder auf der HANA-Seite verbrauchen. Es kann also eine S/4HANA-Anwendung sein, die eine ERP-Anwendung ist, oder ein SAP BW. Wenn Sie in einem BW-Szenario InfoCubes haben, die sich auf Ihrem HANA-System befinden, k├Ânnen Sie diese InfoCubes als Kalkulationssicht darstellen. Sobald Sie diese als Kalkulationsansicht darstellen, kann die Kalkulationsansicht von Vora ├╝ber die Datenquellen-API verwendet werden.

Spark-Controller

Weitere wesentliche Vorteile von Vora sind, dass es die bestehende ODBC- und JDBC-Konnektivit├Ąt durch den direkten Zugriff auf Hadoop und Spark ├╝ber HANA Vora mit dem Spark-Controller ersetzt. Wenn die ODBC-Treiber von Drittanbietern verwendet wurden, konnten die ODBC-Treiber manchmal zu Inkonsistenzen im Prozess des HANA-Index-Servers f├╝hren. Der Index-Server ist einer der Kernprozesse von HANA. Vora bietet eine tiefere Integration mit Hadoop, da die Engine nativ auf jedem der Hadoop- und Spark-Knoten l├Ąuft. Es gibt also eine enge Integration zwischen Spark und Vora, wo wir von der Vora-Seite aus einen eigenen SQL-Kontext erstellt haben.

Genau wie Sie den Spark SQL-Kontext haben, haben wir einen SAP SQL-Kontext bereitgestellt, der es Ihnen erm├Âglicht, mit der Vora SQL-Engine die Daten zu verarbeiten, die in HDFS, S3 oder einem der Datenformate gespeichert sind. Zuk├╝nftige Integrationen zu Hadoop und Spark von SAP HANA werden ├╝ber Vora gesteuert. Vora bietet Funktionen f├╝r den Datenverbrauch sowohl von Hadoop und Spark als auch von SAP HANA, wobei die verwendete Berechnung nativ verwendet wird, wobei es sich um eine CDS-Sicht oder einen BW-InfoCube handelt, der als Kalkulationssicht dargestellt werden kann. Damit wird die Plattform auch auf Datenwissenschaftler ausgedehnt.

Auch wenn sie aus dem Szenario „outside in“ kommen, k├Ânnen die Datenwissenschaftler SAP konsumieren, ohne diese Daten physisch in die Hadoop-Schicht laden zu m├╝ssen. Kunden, die SDA f├╝r die Verbindung mit Hadoop verwendet haben, k├Ânnen Smart Data Access und Spark Controller weiterhin verwenden. Aber wenn es um eine tiefere, optimierte Integration geht, dann empfehlen wir, sich mit SAP HANA Vora und seinen Angeboten zu befassen. Neben der HANA-Integration bietet Vora auch Berichte im OLAP-Stil ├╝ber Hadoop, indem es die Vorteile der Enterprise Analytics-Funktionen wie Hierarchien nutzt und die nativen Hadoop-Dateiformate wie Parquet und ORC unterst├╝tzt. Vora liefert auch Leistungsoptimierungen. Da es nativ im Hadoop-├ľkosystem l├Ąuft und Technologien wie LLVM-Funktionen nutzt, um SQL-Code in C-Code zu ├╝bersetzen oder zu konvertieren. Das ist es, was die Vora-Integrationskonnektivit├Ąt auf hohem Niveau ist.

Distributed-Computing-Framework

SAP HANA Vora bietet ein Distributed-Computing-Framework im Unternehmensma├čstab, um Ihre Daten zu beschleunigen, zu innovieren und zu vereinfachen. In der Lage, diese beiden zusammenzubringen, bietet Vora also diese Schicht auf Hadoop. Es erm├Âglicht Ihnen eine leistungsstarke und flexible Analytik im Hinblick auf Innovationen. Es erm├Âglicht es Ihnen, unternehmenstaugliche und fortschrittliche Analysefunktionen bereitzustellen. So in der Lage zu sein, diese Analysen auf Enterprise-Niveau zu liefern. Enterprise Grade Analytics bedeutet, nicht nur einfaches Reporting SQL dar├╝ber hinaus zu betreiben, sondern auch komplexe Funktionen einzubauen.

Sie k├Ânnen Vora verwenden, um Hadoop-Daten in HANA zu schreiben, aber „write to Hadoop“ ist eine Roadmap-Funktion, die f├╝r zuk├╝nftige Releases geplant ist.

Kostenlose Websession

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Swen Deobald

Swen Deobald

Mein Name ist Swen Deobald und ich bin begeisterter SAP Analytics Berater. Als Fachbereichsleiter von Compamind unterst├╝tze ich Sie mit meinem Team bei allen Fragen rund um SAP Analytics, Business Warehouse, BusinessObjects und der SAP Analytics Cloud.

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