Подробнее о функционале Dremio и выгодах его использования

Что мы знаем о Dremio?

Dremio - это платформа “данные как услуга”, которая позволяет организациям быстро и легко получать доступ к своим данным, анализировать их и извлекать из них полезную информацию. Она была основана в 2015 году командой бывших инженеров MapR и Microsoft и базируется в Санта-Кларе, Калифорния.

Основным продуктом Dremio является механизм виртуализации данных, который подключается к различным источникам данных, включая базы данных, озера данных и облачные платформы хранения. Затем движок создает унифицированное представление данных, к которым можно получить доступ и запросить их с помощью SQL и других стандартных инструментов.

Одним из ключевых преимуществ Dremio является то, что он позволяет организациям проводить масштабный анализ данных без необходимости перемещать данные в центральное хранилище или нанимать команду специалистов по обработке данных. Dremio также предоставляет ряд расширенных функций, таких как возможности машинного обучения и ускорение обработки данных, чтобы помочь организациям получить максимальную отдачу от своих данных. В целом, Dremio - это мощная платформа для организаций, которые хотят быстро и легко получать информацию о своих данных.

Какие выгоды мы получаем от использования Dremio?

  1. Более быстрое получение информации: механизм виртуализации данных Dremio позволяет пользователям получать доступ к данным и запрашивать их в режиме реального времени, без необходимости перемещать или реплицировать данные. Это сокращает время, необходимое для получения аналитической информации на основе данных, и позволяет пользователям быстрее принимать решения.

  2. Экономичное управление данными: Dremio помогает организациям избежать затрат на традиционные решения для хранения данных, предоставляя масштабируемую облачную платформу, которая может подключаться к различным источникам данных.

  3. Упрощенное управление данными: Dremio предоставляет централизованную платформу для управления данными из различных источников, позволяя организациям поддерживать качество данных и стандарты управления.

  4. Аналитика самообслуживания: Интуитивно понятный интерфейс Dremio и простые в использовании инструменты позволяют бизнес-пользователям выполнять анализ данных, не прибегая к помощи ИТ-специалистов или аналитиков данных.

  5. Расширенные возможности аналитики: Dremio предоставляет расширенные возможности аналитики, такие как машинное обучение, ускорение обработки данных и поддержка неструктурированных данных, что позволяет организациям получать более глубокое представление о своих данных.

Подчеркивая эти преимущества, вы можете показать клиентам, как Dremio может помочь им раскрыть весь потенциал их данных и получить конкурентное преимущество в своей отрасли.

В чем суть механизма виртуализации данных?

Механизм виртуализации данных Dremio разработан для обеспечения единого представления данных, хранящихся в различных разрозненных источниках, таких как базы данных, озера данных и облачные платформы хранения. Механизм работает путем создания уровня логической абстракции над этими источниками данных, позволяя пользователям запрашивать данные так, как если бы они хранились в одном месте.

Вот шаги, которые предпринимает механизм виртуализации данных Dremio, чтобы обеспечить унифицированное представление:

  1. Подключение к источникам данных: Dremio подключается к различным источникам данных, таким как базы данных, озера данных и платформы облачного хранения, используя различные соединители.

  2. Обнаружение данных: После подключения механизм виртуализации данных Dremio анализирует метаданные источников данных, чтобы обнаружить таблицы, столбцы и взаимосвязи между ними.

  3. Создайте виртуальный набор данных: Движок Dremio создает виртуальный набор данных, комбинируя данные из нескольких источников на основе обнаруженных им взаимосвязей. Этот виртуальный набор данных отображается пользователям в виде единой таблицы, даже если он может состоять из данных из нескольких источников.

  4. Обработка запросов: Пользователи могут запрашивать виртуальный набор данных с помощью SQL или других стандартных инструментов, а движок Dremio выполнит запрос по базовым источникам данных. Движок Dremio использует оптимизатор запросов для оптимизации плана запроса, включая, по возможности, добавление фильтров и агрегаций к источникам данных.

  5. Кэширование и ускорение данных: Для повышения производительности запросов движок Dremio кэширует часто используемые данные и предоставляет функции ускорения обработки данных, такие как хранение столбчатых данных и обработка в памяти.

В целом, механизм виртуализации данных Dremio обеспечивает простой и эффективный способ доступа к данным из нескольких источников и их анализа, позволяя организациям принимать более быстрые и обоснованные решения.

Какую роль играет Apache Arrow в Dremio?

Arrow - это столбчатый формат данных в памяти с открытым исходным кодом, который обеспечивает стандартизированный способ представления данных, эффективный как для хранения, так и для обработки.

Механизм виртуализации данных Dremio использует Apache Arrow в качестве промежуточного формата для обработки данных и обмена ими между различными компонентами своей системы. При запросе данных движок Dremio преобразует данные из исходного формата в формат Arrow, что обеспечивает быструю и эффективную обработку в различных системах и на разных языках. Это преобразование в формат Arrow позволяет Dremio воспользоваться возможностями хранения и обработки столбчатых данных Arrow в памяти, что может повысить производительность запросов и сократить использование памяти.

Помимо использования Arrow в качестве промежуточного формата, Dremio также вносит свой вклад в разработку Apache Arrow и тесно сотрудничает с сообществом Arrow над улучшением его возможностей. Dremio внесла значительный вклад в разработку Arrow Flight, высокопроизводительного транспортного протокола для передачи данных Arrow, который обеспечивает эффективный обмен данными между различными системами.

В целом, Apache Arrow играет решающую роль в предоставлении Dremio возможности быстрой, эффективной и масштабируемой виртуализации данных для своих пользователей.

Подробнее про “Memory Caching”

Dremio включает в себя функцию кэширования, которая может повысить производительность запросов к данным за счет сохранения часто используемых данных в памяти. Когда данные кэшируются в памяти, к ним можно получить доступ намного быстрее, чем к данным, которые необходимо извлечь с диска или из сети.

Кэширование памяти в Dremio работает путем сохранения данных в памяти на узлах кластера Dremio. Эти данные автоматически удаляются из памяти, когда они больше не используются или при превышении лимитов памяти. Кэширование памяти Dremio также поддерживает секционирование данных, что позволяет распределять кэш по нескольким узлам кластера.
Кэширование памяти может обеспечить значительное повышение производительности для запросов, требующих доступа к часто используемым данным. Сохраняя эти данные в памяти, Dremio может сократить время, необходимое для извлечения данных с диска или из сети, что может привести к более быстрому выполнению запроса.

Однако важно отметить, что кэширование памяти не является “волшебной таблеткой” для повышения производительности запросов. Он эффективен только для запросов, которые обращаются к часто используемым данным, и для его эффективности может потребоваться значительный объем памяти. Кроме того, кэширование памяти может внести дополнительную сложность в кластер Dremio, поскольку требует тщательной настройки и мониторинга, чтобы гарантировать, что пределы памяти не превышены и что данные удаляются из кэша, когда они больше не используются.

В целом, кэширование памяти является полезной функцией Dremio, которая может повысить производительность запросов к часто используемым данным. Однако его следует использовать разумно и с тщательным мониторингом, чтобы гарантировать, что он обеспечивает ожидаемые преимущества в производительности без дополнительной сложности или использования ресурсов.

Как связаны между собой Reflections и Memory Caching?

Reflections (далее Отражения) и Memory Caching (далее Кэширование) - это обе функции Dremio, которые могут повысить производительность запросов, но они служат несколько иным целям.

Отражения в Dremio - это предварительно вычисленное представление данных, которое может быть использовано для ускорения выполнения запроса. Когда запрос выполняется, планировщик запросов Dremio оценивает, можно ли использовать отражение для удовлетворения запроса. Если подходящее отражение существует, Dremio будет использовать его для ускорения выполнения запроса.

С другой стороны, кэширование памяти - это функция, которая сохраняет часто используемые данные в памяти для повышения производительности запросов. При частом обращении к данным их можно кэшировать в памяти, чтобы сократить время, необходимое для извлечения их с диска или из сети.

Хотя отражения и кэширование памяти являются отдельными функциями, они могут работать вместе для повышения производительности запросов в определенных сценариях. В частности, Dremio может использовать кэширование памяти для хранения результатов запросов, которые полагаются на отражения. Когда запрос выполняется, Dremio проверяет, существует ли подходящее отражение, и если да, то он выполнит отражение и сохранит результаты в памяти. Последующие запросы, которые полагаются на то же отражение, могут затем использовать кэшированные результаты, что может значительно повысить производительность запроса.

Однако стоит отметить, что не все запросы подходят для кэширования. Запросы, которые включают, например, часто изменяющиеся данные, могут не воспользоваться кэшированием, поскольку кэшированные данные могут быстро устареть. Кроме того, кэширование больших объемов данных может потребовать значительных объемов памяти, что может оказаться невыполнимым для всех сред. Таким образом, важно тщательно оценить пригодность кэширования и отражений для конкретных случаев использования и сред.

5 Likes