Hadapt et Hadoop
Vers la fin de l'année 2010, Hadapt a été formé comme une start-up par deux étudiants de l'Université de Yale et professeur adjoint de science informatique. Professeur Daniel Abadi et Kamil Bajda-Pawlikowski, un étudiant au doctorat du département d'informatique de Yale, ont travaillé sur le projet de recherche HadoopDB.
Après ce document a été publié, Justin Borgman, un étudiant de la Yale School of Management, est devenu intéressé par le travail. Plus tard, il équipe avec le professeur Abadi et Kamil Bajda-Pawlikowski pour former Hadapt.
La stratégie Hadapt est de rejoindre Hadoop avec une base de données partagée Rien MPP pour créer une plate-forme d'analyse adaptative. Cette approche fournit une interface SQL standard sur Hadoop et permet l'analyse à travers les données non structurées, semi-structurées et structurées sur le même cluster.
Comme Apache Hive et d'autres technologies, Hadapt fournit une interface de JDBC / ODBC SQL familière pour soumettre ou MapReduce emplois à la grappe. Hadapt fournit un optimiseur de requêtes basé sur les coûts, qui peuvent choisir entre une combinaison d'emplois MapReduce et les emplois de base de données MPP pour remplir une requête, ou le travail peut être traitée par la base de données député de réponse rapide et interactif.
En rejoignant un cluster Hadoop avec un cluster de base de données MPP pour créer un système hybride, Hadapt résout le temps de réponse de requête et le soutien de SQL partielle (via HiveQL) trouvé dans Apache Hive.
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