Ch rla T cnológica
Druid puede descubrir automáticamente nombres de columna y tipos de datos a medida que se ingieren datos , e incluso cuando cambia la fuente de datos , y almacenar el tipo de datos para la columna de cada dimensión con toda la optimización del segmento Druida , todo automáticamente . Esto significa que los desarrolladores obtienen toda la flexibilidad y facilidad de un formato de datos sin esquema sin ningún impacto en el rendimiento .
¿ Cuál es la importancia de que Druid ahora admita grandes uniones complejas durante la ingesta y cómo simplifica la preparación de datos y mejora las capacidades de Druid ?
Hay tanto importancia a corto plazo como implicaciones a largo plazo con la introducción arquitectónica de las uniones aleatorias . Para un contexto rápido , Druid ha admitido uniones desde la versión 0.18 , pero las capacidades de unión anteriores se limitaban a unir tablas que podían caber en la memoria para mantener una alta eficiencia de CPU para el rendimiento de las consultas .
Ahora que Druid admite combinaciones aleatorias en la ingesta , Druid puede unir grandes conjuntos de datos en la ingesta , lo que simplifica la preparación de datos , minimiza la dependencia de herramientas externas y aumenta las capacidades de Druid para la transformación de datos en la base de datos .
¿ Puede explicar las recientes actualizaciones y mejoras de productos realizadas en Imply Polaris , el servicio de base de datos en la nube para Apache Druid ?
Imply Polaris ha experimentado un tremendo crecimiento y adopción desde que se introdujo por primera vez en marzo de 2022 . Los equipos de
Imply Polaris ha experimentado un tremendo crecimiento y adopción desde que se introdujo por primera vez en marzo de 2022 .
desarrollo utilizan Polaris , ya que es el “ botón fácil ” para obtener todo el rendimiento druida sin tener que convertirse en un experto en él . Desde su disponibilidad inicial , el equipo de ingeniería de Imply continúa agregando mejoras de productos y características que mejoran la experiencia del desarrollador .
¿ Cómo optimiza Imply Polaris las operaciones de datos y ofrece un servicio de extremo a extremo desde la ingesta de flujos hasta la visualización de datos ?
Si bien Imply Polaris es un servicio en la nube para Apache Druid , adopta un enfoque más expansivo de su valor que simplemente nublar Druid .
Polaris maneja el tamaño , el escalado y las actualizaciones sin el esfuerzo operativo del software de código abierto autogestionado .
La ingesta de datos se hace muy simple , ya que admite la ingesta basada en push que permite que los datos de eventos se transmitan directamente a Polaris sin la necesidad de poner en marcha una nueva canalización de transmisión . Y para la visualización , Polaris incluye un marco robusto donde los desarrolladores pueden comenzar inmediatamente a visualizar los datos a medida que se ingieren en tiempo real y utilizar su API para incrustar visualizaciones fácilmente en sus aplicaciones . p
www . intelligentcio . com / latam-es INTELLIGENTCIO LATAM 77