Video: Analyzing Multi-structured Data with Hadoop 2024
Hadapt, 2010'da geç bir süre önce iki Yale Üniversitesi öğrencisi ve bilgisayar bilimleri asistanı olarak kuruldu. Profesör Daniel Abadi ve Kamil Bajda-Pawlikowski, Yale bilgisayar bilimleri bölümünden bir doktora öğrencisi, araştırma projesi HadoopDB üzerinde çalışıyordu.
Bu yazı yayınlandıktan sonra, Yale School of Management'dan bir öğrenci olan Justin Borgman bu çalışmaya ilgi duydu. Daha sonra Prof. Abadi ve Kamil Bajda-Pawlikowski ile Hadapt'ı kurmak üzere bir araya gelecekti.
Hadapt stratejisi, uyarlanabilir bir analitik platform oluşturmak için Apache Hadoop'u Paylaşılan-Hiçbir MPP veritabanı ile birleştirmektir. Bu yaklaşım, Hadoop'ta standart bir SQL arabirimi sağlar ve aynı kümede yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış veriler arasında analize olanak tanır.
Apache Hive ve diğer teknolojiler gibi Hadapt, küme SQL veya MapReduce işleri göndermek için tanıdık bir JDBC / ODBC arabirimi sağlar. Hadapt, bir sorguyu yerine getirmek için MapReduce işleri ve MPP veritabanı işleri arasında birleşime karar verebilen veya hızlı etkileşimli yanıt için MPP veritabanı tarafından işlenebilecek bir maliyet tabanlı sorgu iyileştirici sağlıyor.
Hadapt bir hibrid sistem oluşturmak için bir MPP veritabanı kümesiyle bir Apache Hadoop kümesine katılarak, sorgu yanıt süresini ve (HiveQL yoluyla) Apache Hive'da bulunan kısmi SQL desteğini çözdü.
