Aller au contenu
Hyperfluid 2.0 est disponible console.hyperfluid.cloud/signup
Lakehouse fédéré

Toutes vos sources, une seule requête SQL.

Supprimez les silos organisationnels

Réunissez vos sources de données dispersées derrière un moteur d'analyse unique. Construit sur Trino et Apache Iceberg, Data Hub fédère votre PostgreSQL géré et vos tables Iceberg posées sur le stockage objet S3 en une seule base requêtable, et s'alimente via les connecteurs de données ouvertes, Google Drive et Courriel.

Interface Data Hub Hyperfluid : moteur SQL et catalogues de sources connectées

Spécifications

Fédération
PostgreSQL géré, Iceberg sur S3
Moteur SQL
Trino distribué
Ingestion
Données ouvertes, Google Drive, Courriel
Cross-source
Jointures multi-sources
Stockage
Buckets S3 créés depuis la console
Médaillon
Schémas Iceberg bronze, silver, gold
Dataset Branching
Feuille de route

Cas d'usage

Analytics cross-source

Joindre votre PostgreSQL géré avec vos tables Iceberg dans une seule requête

Plusieurs sources, une seule requête SQL

Calcul de KPIs complexes

Analytique avancée sur jeux de données distribués

Sans pipeline ETL à maintenir

Lakehouse unifié

Données ouvertes vers Iceberg, fichiers Google Drive et pièces jointes de courriel vers S3 : les connecteurs alimentent votre lakehouse requêtable

Sans code d'ingestion à écrire

En action

La jointure impossible

Un analyste doit croiser les données clients stockées dans PostgreSQL avec les événements produit stockés en tables Iceberg

  1. Déclarer le catalogue PostgreSQL géré et le catalogue Iceberg dans le moteur SQL
  2. Écrire une seule requête SQL qui joint les deux sources
  3. SELECT * FROM postgres.customers JOIN iceberg.events...
  4. Lire les résultats sans copier ni déplacer les données

Un croisement multi-sources sans extraction préalable ni copie intermédiaire

Le reporting consolidé

Une équipe finance consolide son reporting mensuel à partir de sa base PostgreSQL et de ses tables Iceberg

  1. Fédérer la base PostgreSQL gérée et le catalogue Iceberg dans le moteur SQL Trino
  2. Écrire dans l'éditeur SQL une requête qui couvre les deux sources
  3. Le moteur Trino distribue le calcul sur le cluster
  4. Sauvegarder la requête et la rejouer à chaque clôture

Un reporting consolidé, interrogeable en SQL, sans pipeline à maintenir

Le lakehouse alimenté depuis la console

Une équipe data alimente son lakehouse avec des jeux de données ouvertes et collecte ses fichiers métier depuis Google Drive et une boîte de courriel

  1. Créer les buckets S3 du lakehouse et un catalogue Iceberg depuis la console
  2. Importer une source de données ouvertes vers une table Iceberg de ce catalogue, en ponctuel ou en quotidien
  3. Brancher les connecteurs Google Drive et courriel IMAP pour déposer fichiers et pièces jointes dans les buckets
  4. Interroger les tables Iceberg en SQL standard depuis l'éditeur de la console

Un lakehouse alimenté depuis la console, sans code d'ingestion à écrire

Propulsé par des standards ouverts

Moteur SQL

Trino

Moteur SQL distribué et sans état. Requêtez vos sources connectées avec du SQL standard, sans déplacer vos données.

Format de table

Apache Iceberg

Format de table open source pour les lacs de données : transactions ACID, évolution de schéma, compaction et expiration des instantanés pilotées depuis la console.

Connecteurs

Fédération multi-sources

PostgreSQL
Base gérée, lecture seule
Apache Iceberg
Tables lakehouse
S3
Stockage objet, exposé via Iceberg
MySQL
Bases relationnelles (à venir)
MongoDB
NoSQL (à venir)
Elasticsearch
Recherche (à venir)

Connecteurs d'ingestion

Données ouvertes
23 sources publiques, ingestion ponctuelle ou quotidienne vers vos tables Iceberg
Google Drive
Synchronisation de fichiers vers vos buckets S3, avec extraction de texte optionnelle
Courriel
Pièces jointes d'une boîte IMAP déposées dans vos buckets S3

Données ouvertes, fichiers et courriels alimentent vos tables Iceberg et vos buckets S3 sans pipeline à écrire. D'autres sources de fédération arrivent bientôt.

Avantages clés

  • Requêtez vos sources connectées en SQL standard
  • Pas d'ETL requis : analysez sur place
  • Calcul distribué, adapté aux gros volumes
  • Apache Iceberg pour les transactions ACID

Prêt à unifier vos sources de données?

Découvrez comment Data Hub peut éliminer vos silos de données.