혼합 소스 컴퓨팅：SPL 실제

다양한 데이터 소스, 즉 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 클라우드 스토리지, API, 파일 시스템 등으로 인해 혼합 데이터 소스 계산 문제가 발생합니다. 논리적 데이터 웨어하우스는 어느 정도 혼합 소스 계산을 지원할 수 있지만, 대규모 시나리오에만 적합할 정도로 무겁고 복잡합니다. SPL은 가볍고 실시간의 혼합 데이터 소스 계산 기능을 제공하여, 접근 가능한 모든 데이터 소스에서 혼합 소스 계산을 가능하게 합니다. SPL에는 네이티브 커넥터와 외부 커넥터의 두 가지 유형의 데이터 소스 커넥터가 있으며, 다양한 데이터 소스를 지원합니다. SPL은 데이터 소스의 네이티브 구문으로 데이터에 액세스하고 계산하는 것을 지원하고, 데이터 소스의 계산 능력이 부족할 경우 보완을 제공합니다. SPL에는 데이터 소스에서 데이터에 액세스하는 두 가지 유형의 데이터 개체, 즉 테이블 시퀀스와 커서가 있으며, 각각 인메모리 데이터 테이블과 스트리밍 데이터 테이블에 해당합니다. 논리적 데이터 웨어하우스와 달리 SPL은 사전 정의된 메타데이터를 요구하지 않고, 데이터 소스가 제공하는 방법으로 직접 데이터에 액세스합니다. SPL은 IDE에서 데이터 소스를 구성하고, 애플리케이션에서 애플리케이션과 통합하고 JDBC를 사용하여 SPL 스크립트를 호출하는 데 사용할 수 있습니다. SPL은 오픈 소스이고 다양한 데이터 소스를 지원하므로, 혼합 계산을 구현하는 것이 쉽습니다.