Video: What Obama didn't say about Big Data Analytics...or SiSense 2024
În cursul anului 2010, Hadaptul a fost format ca un început al studenților de la Universitatea Yale și al unui profesor asistent de informatică. Profesorul Daniel Abadi și Kamil Bajda-Pawlikowski, un doctorat de la departamentul de informatică al Yale, lucrau la proiectul de cercetare HadoopDB.
După publicarea acestei lucrări, Justin Borgman, student la Școala de Management Yale, a devenit interesat de această lucrare. Mai târziu, el va colabora cu profesorul Abadi și Kamil Bajda-Pawlikowski pentru formarea lui Hadapt.
Strategia Hadapt este să se alăture Apache Hadoop cu o bază de date Shared-Nothing MPP pentru a crea o platformă de analiză adaptivă. Această abordare oferă o interfață standard SQL pe Hadoop și permite analiza pe date nestructurate, semistructurate și structurate pe același cluster.
Ca Apache Hive și alte tehnologii, Hadapt oferă o interfață JDBC / ODBC cunoscută pentru trimiterea de sarcini SQL sau MapReduce către cluster. Hadapt oferă un optimizator de interogări bazat pe costuri, care poate decide între o combinație de sarcini MapReduce și locuri de muncă MPP de bază de date pentru a îndeplini o interogare, sau lucrarea poate fi gestionată de baza de date MPP pentru un răspuns interactiv rapid.
Adăugând un cluster Apache Hadoop cu un cluster de baze de date MPP pentru a crea un sistem hibrid, Hadapt rezolvă timpul de răspuns al interogării și suportul parțial SQL (prin HiveQL) găsit în Apache Hive.
