Équipe,
Lors d’une visite récente de JMP avec nos amis de GE Power, il nous a été demandé de discuter des meilleurs moyens d’utiliser Hadoop avec JMP. Nous avions conseillé à Stan et Dan de recommander d'abord SAS Access / Integration pour Hadoop comme solution optimale offrant la meilleure vitesse et les options les plus pratiques, puis de mentionner le pilote ODBC Hortonworks pour Hadoop, car il a été testé avec succès en interne par certains degré pour une solution ODBC moins optimale.
JMP et Hadoop
Cependant, il semblerait que certaines équipes de GE Power aient trouvé un autre outil possible qui, selon elles, fonctionne bien pour intégrer les données Hadoop dans JMP.
Il provient de PivotalHD et le produit s'appelle HAWQ. Il est décrit comme un moteur d’accès SQL natif Hadoop ... voir le livre blanc ci-joint et le lien ci-dessous.
http://pivotal.io/big-data/pivotal-hdb
Envoyer cette information à Stan et Dan au moment où nous parlons afin qu'ils puissent vérifier et nous faire part de vos commentaires à ce sujet. Mais dans l’intervalle, je pensais aussi que je le partagerais avec le terrain au cas où vous en auriez également entendu parler par vos clients et que vous puissiez également entendre leurs réponses sur le fait qu’il s’agisse là d’un autre outil viable ou digne d’être à envisager dans le futur pour JMP. et Hadoop.
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Scott,
J'ai jeté un coup d'œil à la documentation.
À la base, il utilise toujours HDFS.
Nous pouvions donc toujours accéder via le moteur d'accès SAS ou un pilote ODBC.
Nous avons testé les deux options ci-dessus et les deux fonctionnent sans problème lors de l'accès à des données HDFS à partir de Cloudera Horton Works ou MapR ou des environnements HDFS similaires.
Meilleur,
Stan
