2. Deploy and Analyze Anywhere
エクサバイトスケールのパフォーマンス
Unified architecture delivers frictionless data movement and
orchestration for thousands of concurrent users
In-Database分析機能の拡充
Applied Machine Learning, geospatial analytics, and more
クラウドおよびオープンソースとの連携強化
MSFT Azure cloud support, native Hadoop ORC and Parquet
readers enable data analysis-in-place, optimized Spark and
Kafka integration
Best-Fit
Engineering
妥協なきビッグデータ分析プラットフォームで
データ指向の組織を支援
HPE Vertica 8.0.0 “Frontloader” 概要
11. Vertica 8.1 新機能:フラッタンテーブル
11
I. 1ステップのロード
II. D, E, I, Rテーブルに更新があった場合、 refresh_column コマンドで一括更新可能
III. ディメンジョン(マスター)とファクトのカラムの関連付けは動的にOn/Offが可能
ディメンジョン(マスター)群 非正規化テーブル
+
16. ノードごとのカタログサイズを確認するSQLサンプル
SELECT node_name
,max(ts) AS ts
,max(catalog_size_in_MB) AS catlog_size_in_MB
FROM (
SELECT
node_name,trunc((dc_allocation_pool_statistics_by_second."time")::TIMESTAMP,
'SS'::VARCHAR(2)) AS ts
,sum((dc_allocation_pool_statistics_by_second.total_memory_max_value -
dc_allocation_pool_statistics_by_second.free_memory_min_value)) / (1024 * 1024) AS
catalog_size_in_MB
FROM dc_allocation_pool_statistics_by_second
GROUP BY 1,trunc((dc_allocation_pool_statistics_by_second."time")::TIMESTAMP,
'SS'::VARCHAR(2))
) foo
GROUP BY 1
ORDER BY 1;
16
17. Faster copy data load operations
– スレッド並列処理を各ノードで同時実行
– 最大3倍のパフォーマンス
17
Better performance for a lot of (50) small files
35. Server
• RHEL/CentOS 7.3
• Oracle Enterprise Linux (Compatible Mode) 7.3
• LVM Support on RHEL 6.8
Hadoop/Kafka
• HDP 2.5
• MapR 5.2
• Kafka 0.10
Client Drivers
• MS Windows Server 2016 for ADO.NET and ODBC drivers
UNIX
• AIX 7.1
• Mac OS X 10.12
サポートプラットフォーム– 追加
roadmap for enhancing traditional data warehouse capabilities
roadmap for a semantic design tier; system and solution auditing and health management to assure use-case SLA compliance; static and dynamic cost-based optimization, with the potential to span processing environments and data structures; management and orchestration of multiple processing engines; and elastic workload management and process distribution.