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Fonctionnalités clés

Analyses rapides de données rapides

Kudu peut fournir des inserts et mises à jour, en plus de scans efficaces de colonnes, permettant ainsi à l'écosystème d'Apache Hadoop™ de faire face à de nouvelles charges de travail analytiques.

Architecture simplifiée

Kudu comble l'écart entre HDFS et Apache HBase, auparavant résolu avec des architectures hybrides complexes, soulageant ainsi le travail des architectes et développeurs.

Intégration de l’écosystème

Kudu a été spécialement conçue pour l'écosystème d'Hadoop, permettant ainsi à Apache Spark™, Apache Impala et MapReduce de traiter et analyser les données nativement. Par ailleurs, les tables de Kudu peuvent être reliées aux données dans HDFS ou HBase.


Utilisations courantes

Kudu est conçue pour exceller sur des applications qui nécessitent la combinaison de lectures/écritures aléatoires et la capacité à faire des scans analytiques rapides. Une fois combinée avec le vaste écosystème d'Hadoop, Kudu permet une multitude d'utilisations, notamment :

  • Des données de l'IoT et de séries chronologiques
  • Des analyses de données de machines
  • Des rapports en ligne

Voir une démo de Cloudera/Zoomdata Kudu


Intégration à travers l'écosystème

Conçue pour fonctionner avec l'écosystème d'Apache Hadoop, Kudu s'intègre solidement à Impala, Spark et MapReduce. Les données peuvent être transférées de sources en temps réel et traitées immédiatement à leur arrivée par n'importe quel moteur. L'intégration avec Impala de la BI et des analyses du SQL offre la possibilité de créer une base de entrepôts de données en open source et actualisable. L'intégration avec Spark offre un schéma simple pour les applications en temps réel.

Cloudera Data Warehouse

En savoir plus sur l’intégration de Kudu/Impala


Innovation continue de Cloudera en open source

Cloudera reste une force motrice de l'innovation au sein de l'écosystème d'Hadoop, notamment grâce à toutes les informations que nous fournit notre vaste base d'utilisateurs. Kudu est le résultat de l'écoute du besoin de ces utilisateurs de créer des architectures lambda pour offrir les fonctionnalités nécessaires à leurs applications. Avec Kudu, Cloudera a comblé ce fossé de longue date entre HDFS et HBase : le besoin d'analyses rapides de données rapides.

Cloudera lance Kudu

Cloudera fait don de Kudu à l'AFS

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