Apache Druid
Druid est un magasin de données d'analyse open-source conçu pour les requêtes de business intelligence (OLAP) réalisées sur des données d'événement. Cet outil offre une ingestion à faible latence (temps réel), une exploration flexible, ainsi qu'une agrégation rapide des données.
Comment fonctionne Druid
Druid est rapide car les données sont converties dans un format en colonnes fortement indexé idéal pour les requêtes OLAP les plus courantes. Druid est appelé via Hive SQL, grâce au connecteur Druid - Hive ou à une API REST intégrée.
Objectif de Druid
| Feature | Description |
|---|---|
| Sub-Second Queries | Druid delivers sub-second queries, even when you have terabytes of data and dozens of dimensions. |
| Real-Time Data Ingestion | Druid makes real-time a reality. Query data seconds after it arrives. Native integration with Apache Kafka makes it simple to enable real-time analytics. |
| Integrated with Apache Hive | Build OLAP cubes and run sub-second SQL queries using any Hive-compatible tool. |
| Apache Ambari Integration | Apache Ambari makes deploying, configuring and monitoring Druid a breeze.. |
Concentration sur Druid
Cloudera se concentre sur la mise à disposition rapide d'analyses évolutives qui combinent données temps réel et données historiques.
- Analyses en temps réel : le connecteur Druid / Hive vous permet de construire des cubes OLAP en utilisant SQL ou de consulter des cubes Druid existants. Vous bénéficiez également de la puissante prise en charge SQL offerte par Hive pour réaliser des analyses détaillées de vos données Druid.
- Gestion : Apache Ambari facilite le déploiement, la configuration, la surveillance et la gestion des clusters Druid.
- Sécurité : Druid prend désormais en charge Kerberos et la version sécurisée de Hadoop, tandis qu'Apache Ambari se charge du gros du travail de sécurisation de votre cluster Druid.
