Equipo,
Durante una visita reciente de JMP con nuestros amigos de GE Power, se nos pidió que discutiéramos las mejores maneras de usar Hadoop con JMP. Dimos el consejo previo de Stan y Dan de recomendar primero el acceso / integración de SAS para Hadoop como la solución óptima con la mejor velocidad y las opciones listas para usar, y luego mencionamos el controlador ODBC de Hortonworks para Hadoop, ya que se ha probado con éxito internamente para algunos Grado para una solución ODBC menos óptima.
JMP y Hadoop
Sin embargo, parecía que algunos equipos dentro de GE Power han encontrado otra posible herramienta que, según afirman, funciona bien con la obtención de datos Hadoop en JMP.
Es de PivotalHD y el producto se llama HAWQ. Se describe como un motor de acceso SQL nativo de Hadoop ... consulte el documento adjunto y el enlace a continuación.
http://pivotal.io/big-data/pivotal-hdb
Enviando esta información a Stan y Dan mientras hablamos para que puedan verificarla y brindarnos algunos comentarios al respecto. Pero mientras tanto, pensé que también lo compartiría con el campo en caso de que también lo haya escuchado de sus clientes y también pueda escuchar sus respuestas sobre si esta es otra opción de herramienta viable o valiosa para ser considerada en el futuro para JMP. y Hadoop.
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Scott,
Eché un vistazo rápido a la documentación.
En el núcleo todavía está utilizando HDFS.
Por lo tanto, aún podemos acceder a través del motor de acceso SAS o mediante un controlador ODBC.
Hemos probado ambas opciones anteriores y ambas funcionan sin problemas al acceder a datos HDFS desde Cloudera Horton Works o MapR o entornos HDFS similares.
Mejor,
Stan
