欢迎大家赞助一杯啤酒🍺 我们准备了下酒菜:Formal mathematics/Isabelle/ML, Formal verification/Coq/ACL2, C++/F#/Lisp
Apache Druid
来自开放百科 - 灰狐
(版本间的差异)
小 (→链接) |
小 (→指南) |
||
第8行: | 第8行: | ||
==指南== | ==指南== | ||
+ | |||
+ | ==用户== | ||
+ | *[[Alibaba|阿里巴巴]] | ||
+ | *[[Tencent|腾讯]] | ||
+ | *知乎 | ||
+ | *[[Sina|新浪微博]] | ||
+ | *[[Airbnb]] | ||
+ | *[[Cisco]] | ||
+ | *[[eBay]] | ||
+ | *Paypal | ||
+ | *[[Netflix]] | ||
+ | *[[Yahoo]] | ||
+ | *[[Wikimedia]] | ||
+ | [http://druid.io/druid-powered.html >>>更多用户] | ||
==图集== | ==图集== |
2017年7月4日 (二) 01:22的版本
druid.io 是一个为OLAP设计的开源(Apache v2)事件流分析引擎。
druid.io 最初主要应用于广告市场的在线数据处理领域,可以让用户基于时间序列数据做任意和互动的分析。一些关键的功能包括低延迟事件处理、快速聚合、近似和精确的计算。
Druid.io 的核心是一个使用专门的节点来处理每个部分的问题自定义的数据存储。实时分析基于实时管理(JVM)节点来处理,最终数据会存储在历史节点中负责老的数据。代理节点直接查询实时和历史节点,给用户一个完整的事件信息。测试表明50万事件数据能够在一秒内处理完成,并且每秒处理能力可以达到100万的峰值,Druid作为在线广告处理、网络流量和其他的活动流的理想实时处理平台。
目录 |
安装
指南
用户
图集
链接
分享您的观点