Platfora和Datameer的分佈

Question

我有興趣安裝Platfora和Datameer分析工具。我懷疑這兩個工具的文檔，我們看到現有的Hadoop發行版，他們給出了兼容性列表，包括CDH，HDP和MapR。 但我想在現有的普通Hadoop中安裝這些。即我已經通過逐個下載Apache Hadoop組件並準備好羣集來安裝Hadoop。

這些工具在這種情況下會起作用嗎？

Answer 1

是的，它的工作原理。只要您使用「最新的穩定」紗線，HDFS和Map Reduce版本 - Datameer將毫無問題地工作。除此之外的任何事情都沒有關係，因爲Datameer沒有使用Hive，Oozie或其他任何組件，而是在應用程序中預先打包了諸如tez，spark等內容，並且在紗線上運行它是透明的。截至今天，我們支持50個不同版本的Hadoop。

我顯然不能代表Platflora，但他們並不真正在Hadoop上運行本地好歹只是拉出來的數據的Hadoop到他們在額外的集羣上運行內存柱狀數據庫： +額外的膨脹的硬件（內存激烈） +結構化的數據僅因爲SQL（記得Hadoop的是建設成爲NO-SQL）只（ +小的數據，因爲在內存中） +沒有先進的分析技術如基於

HTH 斯特凡因爲SQL圖形分析（我的工作在Datameer）

Answer 2

您可以使用普通Apac安裝Platfora他通過選擇Hortonworks的HDP分發Hadoop - HDP分發的核心是純粹的Apache Hadoop。 （我在Platfora工作，我們支持許多不同的Hadoop發行版，但我們的許多開發實際上是使用普通的Apache Hadoop完成的）。

Platfora不僅將Hadoop集羣用於輸入數據，還通過生成本地MapReduce和Apache Spark作業來處理原始的大量結構化或半結構化輸入數據（JSON，XML，日誌文件，CSV，Avro，來自Hive的數據，其他處理管道和庫的輸出，您可以將其命名）。這可以很好地擴展，但對於分析問題的每一個變化，在您的工作流程中擁有更高的延遲框架（如MapReduce或Spark）會給您帶來很長的週轉時間 - 這對生產力不利。這就是爲什麼Platfora使用支持低延遲視覺發現前端的分佈式，擴展內存查詢引擎訪問這些中間結果的原因。這種端到端的方法使得通過交互式（次秒）視覺體驗可以很容易地在跨數據的PB中可視化和理解模式 - 類似於Tableau，但是原生Hadoop以及現代多線程的規模和複雜性，結構化數據。