旨在消除大量繁重的数据工程任务，MapR今天更新了其的Hadoop分布包括Apache钻0.5。
钻是分布式的ANSI SQL查询引擎自助服务数据探索一个开源的 - 谷歌的的Dremel系统的开源版本，用于交互式查询大型数据集，其中的权力了BigQuery服务。Apache的钻项目的既定目标是使其能够扩展到1万台服务器以上，而在几秒钟内处理的记录数据的PB级和万亿。
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钻取查询引擎提供做以下的能力：
- 浏览原生格式的数据(包括拼花、JSON文件和HBase表)，不需要数据库管理员(DBA)干预。
- 分析来自NoSQL数据存储(如MongoDB和在线REST api)的进化和半结构化/嵌套数据。
- 创建同时结合不同Hadoop数据源(如文件、HBase表和Hive表)的查询。
- 重用现有的SQL技能集、BI工具和Apache Hive部署。
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MapR首席营销官杰克•诺里斯表示:“我们对此感到兴奋，因为它真的开启了hadoop上sql的新时代。”“专注于Hadoop上不需要IT参与的自助数据探索。”
由于Drill提供了直接在各种格式上运行SQL查询的功能，因此可以使用它在实时数据到达时进行探测，而无需花费数周时间准备和管理模式以及设置ETL任务。通过这种方式，它可以跨多个数据源提供即时的、自服务的数据搜索。
451 research的数据平台和分析研究主管马特·阿斯莱特(Matt Aslett)说:“企业希望向拥有现有SQL分析技能的更广泛的用户提供访问存储在Hadoop和NoSQL数据库中的数据的机会。”“Apache Drill能够提供对Hadoop数据的访问，而不需要集中式模式，而且NoSQL数据集具有复杂的数据结构，包括嵌套和重复字段，这使它有别于Hadoop上的sql的传统方法。”
“其他的sql -on hadoop解决方案，不管是Hive还是Tez，都依赖于固定的模式，”Norris补充道。“不管你是在谈论MapReduce、Hive还是其他hadoop上的sql解决方案，都需要这个中间人来做建模、数据转换和支持分析的管道。”Drill不需要等待数据生成过程就能发现数据，这给你带来了速度和灵活性的优势。”
MapR是包装钻与MapR 4.0.1，也在今天发布。Hadoop发行版的新版本为包括操作应用程序、交互式查询和流处理在内的用例扩展了实时功能。
新版本包括多个批处理框架，包括MapReduce 1。x和2。x(纱线基础)，以及Spark(0.9和1.0.2)。它还支持五种hadoop上的sql技术:Hive(0.11、0.12、0.13)、Drill(0.5)、SparkSQL(1.0.2)、Impala(1.3.1)，以及与HP Vertica的认证集成。它增加了对HBase(0.94.21, 0.98.4)和MapR-DB NoSQL技术的支持，以及Mahout(0.8, 0.9)、MLLib(0.9, 1.0.2)和GraphX三种机器学习和图形库的支持。
托尔Olavsrud覆盖IT安全性，大数据，开源，微软工具和服务器的CIO.com。按照雷神在Twitter@ThorOlavsrud。按照一切从CIO.com的Twitter@CIOonline,脸谱网,谷歌+和LinkedIn。
这篇文章名为“MapR旨在将hadoop上的sql提升到一个新的水平”，最初发表于首席信息官 。