Reseñas y detalles del producto de Druid

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 Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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 Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Druid es el mejor para análisis de baja latencia, ya que combina las mejores cualidades de un almacén de columnas y un índice invertido. Con los almacenes de columnas, el druid puede minimizar los costos de E/S para consultas analíticas.

Admite OLTP y OLAP.

Agregación en tiempo real.

Ingesta por lotes y en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. No hay tolerancia a fallos en la ruta de ejecución de consultas. Ej: Una sola consulta se procesa en cientos de nodos históricos: carece completamente de tolerancia a fallos en la ruta de ejecución de consultas.

2. Las subconsultas rezagadas en los nodos históricos toman mucho tiempo.

3. El relleno posterior toma mucho tiempo. Pero es comprensible, ya que actualizar el segmento antiguo y actualizarlo toma mucho tiempo. No lo consideraría una desventaja.

4. Como los Druid Brokers necesitan mantener la vista de todo el clúster en memoria, requieren significativamente más memoria y también causan muchas pausas de GC de JVM.

5. En el caso de consultas grandes, satura la capacidad de procesamiento de toda la capa histórica durante hasta decenas de segundos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es fácil integrarse con otros motores de bases de datos como MySQL. ¡Eso se llama que las características de integración son buenas! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Será incapaz de configurarse con algunas de las plataformas de análisis de datos como "Metatron." ¡Metatron utiliza una versión modificada de Druid! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La comunidad detrás de Druid y su documentación es excelente. La escala a la que Druid puede ingerir y consultar datos es impresionante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Solo las versiones recientes tienen soporte para uniones entre fuentes de datos. Algunos mensajes de registro podrían ser más detallados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fácil de usar, buena documentación, flexible, escalable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El rendimiento no siempre es predecible. Las especificaciones de ingestión pueden ser difíciles de crear y depurar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Capacidad de ingestión y consulta en tiempo real

Rendimiento de consulta en subsegundos

Almacén de datos basado en series temporales

Soporte de Slice N Dice

Compresión de datos Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Incapacidad para soportar datos anidados

Soporte parcial de unión

Configuración para ponerlo en marcha por primera vez Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1) Datos pre-agregados en dimensiones y métricas

2) Recuperación de resultados de datos/consultas a gran velocidad Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Gestionar el corredor/clúster si la carga es alta

Limitación en dimensiones dinámicas Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

es orientado a columnas y un almacén de datos distribuido de código abierto. es impresionante en la ingestión de una cantidad masiva de datos impulsados por eventos y proporciona consultas de baja latencia sobre los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

limitaciones con el escalado automático (escalar hacia arriba y hacia abajo de los servidores druid sobre la base de la demanda). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.