Elasticsearch at Makuake 第12回 Elasticsearch 勉強会に登壇したときの資料です!
![Reading drill](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/aadea8553b7184c945d7e20f41bc1f65f2c6b30f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Freadingdrill-150424081741-conversion-gate01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
はじめに Apache Drill 1.0がリリースされました! Drill 1.0 Released Apache Drillは、NoSQL向けのSQLクエリエンジンで、ファイルシステム上のJSON/CSV/Parquetなどのファイル、Hiveソース、HBase、MongoDBなどに直接SQLクエリを投げることが出来ます。 何はともあれ、触ってみないとどんなモノなのかわかりません。早速試してみました! やってみた 試した環境はEC2(on Amazon Linux 2015.03)です。 セットアップ Drillの動作にはJDK 7が必要になりますので、インストールされていることを確認します。 $ java -version java version "1.7.0_79" OpenJDK Runtime Environment (amzn-2.5.5.1.59.amzn1-x86_64
このエントリはSpark, SQL on Hadoop etc. Advent Calendar 2014 - Qiitaの13日目の記事です。 Apache Drillとは SQL分散クエリエンジンです。 標準SQLサポートや様々なデータソースへの接続などの特徴があります。 今回は特徴の一つである”スキーマレスデータに対するSQLクエリ”を実行してみます。 Drillについて詳しくは こちらを参照ください。 環境準備 MapRのSandBox版を使います。 インストール方法は下記を参考にして下さい。 Drillは下記バージョンがインストールされてました。 mapr-drill.noarch 0.5.0.275270-1 @/mapr-drill-0.5.0.275270-1.noarch JSON形式のサンプルデータは下記を使用します。 Aggregation with the Zip
Apache Drillは、急成長しているオープンソースプロジェクトの1つであり、その月毎のリリースに伴い、このコミュニティも飛躍的に進歩しています。最新のDrill 0.6リリースも、このプロジェクトにとって重要なマイルストーンでした。今回のリリースでは、(現在既に対応済みのファイルシステム、HBase、および、Hiveソースに加え) MongoDBに直接SQLクエリを行えるようになる等、重要な強化や、数多くのパフォーマンスおよびSQL関連の改善が行われ、パワーアップしました。 この記事では、Drillの主な使用法の1つである、SQLを使用してHadoop/NoSQLシステムに送られてくる生データを調査・分析する方法を簡単にご紹介したいと思います。 “ちょっと待って、それって普通に出回っているどのSQL-on-Hadoopシステムでもやっていることじゃないかって?” その通りです。 です
この記事は Hadoop アドベントカレンダー 2013の16日目の記事です。 Apache Drill 概要 Apache Drill は Google Dremel に触発されて開発されたオープンソースプロジェクトで、2012年8月に Apache Incubator として提案されました。大規模データに対し、バッチ処理ではなく、インタラクティブなクエリの実行を可能にするという意味では、ImpalaやStinger、Presto といったプロジェクトと同様の大きな目的を持っていますが、SQL 2003 完全準拠、パーサや処理実行部分を Pluggable にして幅広いクエリ言語やデータソースに対応、JSON/Avro のようなネストデータに対応、スキーマはオプショナルでスキーマレスなデータに対応、といったところなど、より柔軟で拡張性の高いフレームワークを目指しているのが他のプロジェクト
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