Druid Bewertungen & Produktdetails

1. Pre-aggregate capability which allows to pre-calculate aggregations and save aggregates in segments. Thus, reduces compute and storage costs.

2. Druid UI (0.14+) which has many improvements and allows creating ingestion_specs via UI

3. REST interface for druid_broker for communication, makes it easy to integrate with microservices

4. Druid is a NoSQL DB still it has SQL query support and BAs/Analysts are comfortable using SQL to query Druid

5. Data Security options - Basic HTTP Auth and LDAP supported Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1. Complex Architecture - Steep learning curve and has 6 core services which makes deployment & management of Druid cluster complex

2. Memory intensive Historical services - Druid services are quite memory intensive and requires high compute+memory cloud instances.

3. Indexing support - Druid supports only 1 indexing (Inverted Index) which limits the idea of optimizing datasources as per usecase Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Druid ist erstaunlich schnell und hat eingebaute Konnektoren für die meisten der beliebten Datenquellen. Es unterstützt eine Vielzahl von Dashboards, was Druid zu einer perfekten Wahl für jede Echtzeit-Streaming-Anwendung macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Druid stellt Abfragen nativ im Json-Format, was für einen SQL-Benutzer schwer zu verstehen ist.

Rollover-Abfragen sind nicht dynamisch. Beispiel - Wenn man für eine bestimmte Zeit von einem Tag zu einer bestimmten Zeit eines anderen Tages zusammenfassen möchte, könnte das nicht möglich sein.

Das Web-GUI ist auch nicht so benutzerfreundlich für einen Geschäftsanwender.

Fehlende operationsfreundliche Cluster-Manager-Konsole.

Druid benötigt einen dedizierten Server und kann vorhandene Hadoop-Ressourcen nicht nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Druid ist am besten für Analysen mit niedriger Latenz geeignet, da es die besten Eigenschaften eines Spaltenspeichers und der invertierten Indizierung kombiniert. Mit Spaltenspeichern kann Druid die I/O-Kosten für analytische Abfragen minimieren.

Es unterstützt OLTP und OLAP.

Echtzeitaggregation.

Batch- und Echtzeiteinführung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1. Keine Fehlertoleranz im Abfrageausführungspfad. Beispiel: Eine einzelne Abfrage wird auf Hunderten von historischen Knoten verarbeitet — es fehlt vollständig an Fehlertoleranz im Abfrageausführungspfad.

2. Langsame Teilabfragen auf den historischen Knoten benötigen viel Zeit.

3. Das Nachfüllen benötigt viel Zeit. Aber es ist verständlich, da das Aktualisieren alter Segmente viel Zeit in Anspruch nimmt. Ich würde es nicht als Nachteil betrachten.

4. Da Druid-Broker den Überblick über den gesamten Cluster im Speicher behalten müssen, erfordert dies erheblich mehr Speicher und verursacht viele JVM-GC-Pausen.

5. Bei großen Abfragen wird die Verarbeitungskapazität der gesamten historischen Schicht für bis zu mehrere zehn Sekunden ausgelastet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Gemeinschaft hinter Druid und seiner Dokumentation ist großartig. Der Umfang, in dem Druid Daten aufnehmen und abfragen kann, ist beeindruckend. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nur neuere Versionen unterstützen Joins zwischen Datenquellen. Einige Protokollnachrichten könnten ausführlicher sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

It excellently supports horizontal scalability, The deep storage functionality improves data resilience and makes it easy to add a new node. Since the data is partitioned by time out of the box, time-based queries perform exceedingly well. It can ingest a large amount of data very quickly. It has multiple plugins to suffice your need and it can integrate with many cloud infrastructure out of the box. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Need to provide better features to accommodate multi-tenants. Updates to existing data are currently supported by rebuilding the corresponding time segment entirely from the true source, Instead, it should support tenant id based updates. Same-day updates are a little bit tricky and need to iron it out.

One of the places we use it to calculate demographic-based suppression of data and it is slow in that particular scenario. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache Druid works very well if you need basic aggregations across immutable time series data. It has some really useful approximations such as HyperLogLog for fast cardinality estimations that converge to exact counts for small datasets. It also now supports Druid Sql as a query language which doesn't have the steep learning curve native Druid query language requires. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache Druid becomes hard to use and very inefficient when your data is 1) updated 2) ingested out of order (based on timestamp) or 3) requires joins. Unfortunately this greatly limits the number of use-cases that Druid readily supports. Tooling can be built around it to support things like out of order ingestion but it makes Druid very inefficient.

Druid also has inherent bottlenecks in its design: each cluster can have only one coordinator and one overlord. We found that this made it impossible to scale a single cluster out to meet our needs. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfach zu verwenden, gute Dokumentation, flexibel, skalierbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Leistung ist nicht immer vorhersehbar. Aufnahmespezifikationen können schwierig zu erstellen und zu debuggen sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Echtzeit-Datenaufnahme und Abfragefähigkeit

Abfrageleistung im Sub-Sekundenbereich

Zeitreihenbasierter Datenspeicher

Slice-and-Dice-Unterstützung

Datenkompression Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Unfähigkeit, verschachtelte Daten zu unterstützen

Teilweise Unterstützung von Joins

Einrichtung, um es zum ersten Mal hochzufahren Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1) Vorgefertigte Daten in Dimensionen und Metriken

2) Blitzschnelle Daten-/Abfrageergebnisabfrage Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verwaltung des Brokers/Clusters bei hoher Auslastung

Einschränkung in dynamischen Dimensionen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

es ist spaltenorientiert und ein Open-Source-verteiltes Datenspeicher. Es ist großartig beim Aufnehmen massiver Mengen an ereignisgesteuerten Daten und bietet Abfragen mit niedriger Latenz auf den Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einschränkungen bei der automatischen Skalierung (Hoch- und Herunterskalierung der Druid-Server auf Basis der Nachfrage). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.