混合ソース・コンピューティング：SPL 実践

混合データソース計算の問題は、関係データベース、NoSQLデータベース、クラウドストレージ、API、ファイルシステムなど、多様なデータソースの存在によって生じます。論理データウェアハウスは、一定程度、混合ソース計算を支援できますが、重く複雑であり、大規模シナリオでのみ適切です。SPLは、軽量かつリアルタイムの混合データソース計算能力を提供し、任意のアクセス可能なデータソースでの混合ソース計算を可能にします。SPLには、ネイティブコネクタと外部コネクタの2種類のデータソースコネクタがあり、広範囲のデータソースをサポートしています。SPLは、データソースのネイティブシンタックスを使用してデータにアクセスし、計算することをサポートし、不足している場合は補完を提供します。SPLには、データソースからのデータアクセス用の2種類のデータオブジェクトがあり、table sequenceとcursorで、それぞれインメモリーデータテーブルとストリーミングデータテーブルに対応しています。論理データウェアハウスとは異なり、SPLは、事前に定義されたメタデータを必要とせず、データソースが提供するメソッドを使用して直接データにアクセスします。SPLは、IDEでデータソースの設定や、アプリケーションとの統合、JDBCを使用したSPLスクリプトの呼び出しに使用できます。SPLはオープンソースであり、広範囲のデータソースをサポートしているため、混合計算の実装が容易です。