😎🔎Подборка полезных OLAP-сервисов для обработки Big Data
Apache Druid - движок OLAP в реальном времени. Он ориентирован на данные временных рядов, но может использоваться для любых данных. Он использует свой собственный столбчатый формат, который может сильно сжимать данные, и он имеет множество встроенных оптимизаций, таких как инвертированные индексы, кодирование текста, автоматическое сворачивание данных и многое другое.
Apache Pinot - предлагает меньшую задержку благодаря индексу Startree, который выполняет частичное предварительное вычисление, поэтому его можно использовать для приложений, ориентированных на пользователя (он использовался для получения лент LinkedIn). Здесь используется отсортированный индекс вместо инвертированного, который работает быстрее.
Apache Tajo - разработан для выполнения специальных запросов с малыми задержкой и масштабируемостью, онлайн-агрегирования и ETL для больших наборов данных, хранящихся в HDFS и других источниках данных. Он поддерживает интеграцию с Hive Metastore для доступа к общим схемам.
Solr - очень быстрая платформа корпоративного поиска с открытым исходным кодом, построенная на Apache Lucene. Solr является надежным, масштабируемым и отказоустойчивым инструментом, обеспечивая распределенное индексирование, репликацию и запросы с балансировкой нагрузки, автоматическое переключение при отказе и восстановление, централизованную настройку и многое другое
Presto - платформа от Facebook с открытым исходным кодом. Это распределенный механизм SQL-запросов для выполнения интерактивных аналитических запросов к источникам данных любого размера. Presto позволяет запрашивать данные там, где они находятся, включая Hive, Cassandra, реляционные базы данных и файловые системы. Она может выполнять запросы к большим наборам данных за секунды. Presto не зависит от Hadoop, но интегрируется с большинством его инструментов, особенно с Hive, для выполнения SQL-запросов.