P po T cnológico
O Druid pode descobrir automaticamente os nomes das colunas e os tipos de dados à medida que os dados são inseridos – e até mesmo à medida que a fonte de dados muda – e armazenar o tipo de dados para cada coluna de dimensão com todas as otimizações de segmento do Druid – tudo automaticamente . Isso significa que os desenvolvedores obtêm toda a flexibilidade e facilidade de um formato de dados sem esquema sem nenhum impacto de desempenho .
Qual é a importância do Druid agora suportar junções complexas e grandes durante a ingestão e como isso simplifica a preparação dos dados e aprimora as capacidades do Druid ?
Existem tanto significados a curto prazo quanto implicações a longo prazo com a introdução arquitetural de junções shuffle . Para contextualizar rapidamente , o Druid suporta junções desde a versão 0.18 , mas as capacidades de junção anteriores eram limitadas a juntar tabelas que poderiam caber na memória para manter alta eficiência de CPU para o desempenho das consultas .
Agora que o Druid suporta junções shuffle durante a ingestão , ele pode juntar grandes conjuntos de dados durante a ingestão , o que simplifica a preparação dos dados , reduz a dependência de ferramentas externas e adiciona às capacidades do Druid para a transformação de dados em banco de dados .
Você pode explicar as atualizações e melhorias recentes feitas no Imply Polaris , o serviço de banco de dados em nuvem para o Apache Druid ?
O Imply Polaris tem visto um crescimento e adoção tremendos desde que foi introduzido em março
O Imply Polaris tem visto um crescimento e adoção tremendos desde que foi introduzido em março de 2022 .
de 2022 . As equipes de desenvolvimento utilizam o Polaris como o “ botão fácil ” para obter todo o desempenho do Druid sem precisar se tornar especialistas nele . Desde sua disponibilidade inicial , a equipe de engenharia da Imply continua a adicionar aprimoramentos e recursos ao produto que melhoram a experiência do desenvolvedor .
Como o Imply Polaris otimiza as operações de dados e oferece um serviço completo , desde a ingestão de fluxo até a visualização dos dados ?
Enquanto o Imply Polaris é um serviço em nuvem para o Apache Druid , ele adota uma abordagem mais abrangente para seu valor do que simplesmente tornar o Druid em um serviço de nuvem . O Polaris lida com dimensionamento , escalabilidade e atualizações sem o esforço operacional de gerenciar o software de código aberto por conta própria .
A ingestão de dados é muito simples , pois ele suporta a ingestão baseada em push , que permite que os dados de eventos fluam diretamente para o Polaris , sem a necessidade de criar um novo pipeline de streaming . E para visualização , o Polaris inclui um framework robusto onde os desenvolvedores podem começar imediatamente a visualizar os dados à medida que são inseridos em tempo real e utilizar sua API para incorporar facilmente visualizações em suas aplicações . p
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