Apache Drill

소프트웨어 스크린 샷:
Apache Drill
소프트웨어 정보:
버전: 1.4.0 업데이트
업로드 날짜: 9 Feb 16
라이센스: 무료
인기: 206

Rating: nan/5 (Total Votes: 0)

아파치 드릴은 개발자가 10,000 서버까지 조회하고 초 이내에 쿼리 데이터의 페타 바이트를 처리 할 수​​ 있도록하기 위해 만들어졌습니다.

드릴 서버와 기타 추가 기술에 돈을 지출 할 필요없이 대용량 데이터 분석 및 검색 엔진을 실행하기위한 오픈 소스 솔루션을 제공하는 구글의 드레 멜 패키지에 아파치의 응답입니다.

전체 시스템을 염두에 성능, 확장 성 및 확장 성 인프라 설계되었습니다

이 릴리스의 새로운 기능입니다 : 있습니다.

UDP 멀티 캐스트에 종속. 드릴은 이제 여러 서브넷 또는 멀티 홈 구성과 클러스터뿐만 아니라, EC2에서 작업 할 수 있습니다
디렉토리 구조를 기반으로 자동 파티션 치기
새로운 중첩 된 데이터 기능 : KVGEN 및 평평
패스트 & quot; 스키마 & quot; 반환. BI 툴을 사용할 때 더 좋은 경험을 제공한다
하이브 0.13 메타 스토어 지원
JSON 데이터에 대한 쿼리에 대한 성능 향상

이 버전 1.3.0의 새로운 기능입니다 : UDP 멀티 캐스트에

이 아니 의존성. 드릴은 이제 여러 서브넷 또는 멀티 홈 구성과 클러스터뿐만 아니라, EC2에서 작업 할 수 있습니다
디렉토리 구조를 기반으로 자동 파티션 치기
새로운 중첩 된 데이터 기능 : KVGEN 및 평평
패스트 & quot; 스키마 & quot; 반환. BI 툴을 사용할 때 더 좋은 경험을 제공한다
하이브 0.13 메타 스토어 지원
JSON 데이터에 대한 쿼리에 대한 성능 향상

버전 1.0의 새로운 기능입니다 : UDP 멀티 캐스트에

이 아니 의존성. 드릴은 이제 여러 서브넷 또는 멀티 홈 구성과 클러스터뿐만 아니라, EC2에서 작업 할 수 있습니다
디렉토리 구조를 기반으로 자동 파티션 치기
새로운 중첩 된 데이터 기능 : KVGEN 및 평평
패스트 & quot; 스키마 & quot; 반환. BI 툴을 사용할 때 더 좋은 경험을 제공한다
하이브 0.13 메타 스토어 지원
JSON 데이터에 대한 쿼리에 대한 성능 향상

이 버전 0.9.0의 새로운 기능입니다 : UDP 멀티 캐스트에

이 아니 의존성. 드릴은 이제 여러 서브넷 또는 멀티 홈 구성과 클러스터뿐만 아니라, EC2에서 작업 할 수 있습니다
디렉토리 구조를 기반으로 자동 파티션 치기
새로운 중첩 된 데이터 기능 : KVGEN 및 평평
패스트 & quot; 스키마 & quot; 반환. BI 툴을 사용할 때 더 좋은 경험을 제공한다
하이브 0.13 메타 스토어 지원
JSON 데이터에 대한 쿼리에 대한 성능 향상

이 버전 0.8.0의 새로운 기능입니다 : UDP 멀티 캐스트에

이 아니 의존성. 드릴은 이제 여러 서브넷 또는 멀티 홈 구성과 클러스터뿐만 아니라, EC2에서 작업 할 수 있습니다
디렉토리 구조를 기반으로 자동 파티션 치기
새로운 중첩 된 데이터 기능 : KVGEN 및 평평
패스트 & quot; 스키마 & quot; 반환. BI 툴을 사용할 때 더 좋은 경험을 제공한다
하이브 0.13 메타 스토어 지원
JSON 데이터에 대한 쿼리에 대한 성능 향상

이 버전 0.7.0의 새로운 기능입니다 : UDP 멀티 캐스트에

이 아니 의존성. 드릴은 이제 여러 서브넷 또는 멀티 홈 구성과 클러스터뿐만 아니라, EC2에서 작업 할 수 있습니다
디렉토리 구조를 기반으로 자동 파티션 치기
새로운 중첩 된 데이터 기능 : KVGEN 및 평평
패스트 & quot; 스키마 & quot; 반환. BI 툴을 사용할 때 더 좋은 경험을 제공한다
하이브 0.13 메타 스토어 지원
JSON 데이터에 대한 쿼리에 대한 성능 향상

유사한 소프트웨어

sqlparse
sqlparse

12 May 15

Danpu
Danpu

13 May 15

mongo-connector
mongo-connector

22 Jul 15

EJDB
EJDB

4 Jun 15

개발자의 기타 소프트웨어 Apache Software Foundation

코멘트 Apache Drill

댓글을 찾을 수 없습니다
코멘트를 추가
이미지를 켜십시오!
카테고리별로 검색