Apache Druid
Druid es un almacén de datos de análisis de código abierto para consultas de inteligencia empresarial (OLAP) sobre datos de eventos. Ofrece ingesta de datos (en tiempo real) con latencia baja, exploración de datos flexible y agregación de datos rápida.
Cómo funciona Druid
Druid es rápido porque convierte los datos en un formato de columnas altamente indexado que resulta ideal para los patrones de consultas OLAP habituales. Druid recibe consultas a través de Hive SQL, usando el conector de Druid a Hive incluido en HDP o a través de una API de REST nativa.
Finalidad 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.. |
Druid en el centro de atención
Cloudera se centra en ofrecer análisis rápidos y escalables que combinen perfectamente datos históricos y en tiempo real.
- Análisis en tiempo real: el conector de Druid y Hive te permite diseñar cubos OLAP usando SQL, o bien aprovechar los cubos de Druid que ya existen. También se puede aprovechar el potente respaldo SQL de Hive para llevar a cabo análisis profundos de los datos de Druid.
- Gestión: Apache Ambari facilita la implementación, la configuración, la supervisión y la gestión de clústeres de Druid.
- Seguridad: Druid ya es totalmente compatible con Kerberos y con Hadoop de forma segura. Además, Apache Ambari gestiona todo el trabajo pesado que conlleva proteger el clúster de Druid.
