Hadapt und Hadoop

Hadapt wurde von zwei Yale University Studenten als Start-up gebildet und ein Assistent Professor für Informatik Ende des Jahres 2010. Professor Daniel Abadi und Kamil Bajda-Pawlikowski, Doktorand aus Abteilung Yale Informatik, hatte sich auf dem Forschungsprojekt HadoopDB gearbeitet.

Danach Papier veröffentlicht wurde, Justin Borgman, ein Schüler von der Yale School of Management, wurde in das Werk. Er würde später mit Professor Abadi und Kamil Bajda-Pawlikowski ein Team Hadapt zu bilden.

Die Hadapt Strategie ist Apache Hadoop mit einem Shared-Nothing-MPP-Datenbank zu erstellen, eine adaptive Analyse-Plattform zu verbinden. Dieser Ansatz bietet eine Standard-SQL-Schnittstelle auf Hadoop und ermöglicht Analysen über unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten auf demselben Cluster.

Wie Apache Hive und andere Technologien, bietet Hadapt eine vertraute JDBC / ODBC-Schnittstelle für die SQL oder MapReduce Jobs an den Cluster. Hadapt bietet eine kostenbasierte Abfrage-Optimierer, die zwischen einer Kombination von MapReduce Jobs und MPP-Datenbank-Jobs zu erfüllen, eine Abfrage, oder der Auftrag kann behandelt werden durch die MPP-Datenbank für eine schnelle interaktive Antwort entscheiden kann.

Durch den Beitritt eines Apache-Hadoop-Cluster mit einem MPP-Datenbank-Cluster ein Hybridsystem, Hadapt löst die Abfrage-Antwortzeit und Teil SQL-Unterstützung (über HiveQL) gefunden in Apache Hive zu erstellen.