Despliega Apache Gravitino con una instalación de un solo clic.
Lago de metadatos de código abierto que unifica catálogos, esquemas y tablas a través de Iceberg, Hive, MySQL y PostgreSQL detrás de una sola API.
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Todo lo que necesitas para empezar, en un solo lugar
Todos los planes se pagan por adelantado. La tarifa mensual refleja el precio total del plan dividido por la cantidad de meses.
Puedes pagar hasta en 12 cuotas
Todo lo que puedes crear con Apache Gravitino
Apache Gravitino es un lago de metadatos federado y geo-distribuido que ofrece a los equipos de datos un único lugar para gestionar tablas, esquemas, conjuntos de archivos, modelos y políticas de acceso a través de catálogos heterogéneos. A diferencia de un Hive Metastore tradicional, Gravitino federa los catálogos existentes sin copiar metadatos y los expone a través de una API REST unificada y una interfaz de usuario web moderna, para que motores como Trino, Spark, Flink y Doris puedan consultar la misma vista lógica.
Alojar Gravitino en tu propio VPS mantiene el linaje sensible, las definiciones de esquemas y las asignaciones de credenciales dentro de tu entorno y evita el costo recurrente de los servicios de metadatos gestionados. El punto final del catálogo REST de Iceberg incluido está listo para respaldar tablas de lakehouse de inmediato.
Funciones clave de Apache Gravitino
Lago de metadatos unificado
Federar catálogos de Iceberg, Hive, JDBC y sistemas de archivos detrás de una única API REST y un espacio de nombres de tres niveles metalake.catalog.schema.
Iceberg REST integrado
Incluye un punto final de catálogo REST de Iceberg en el puerto 9001 para que Spark, Flink y Trino puedan leer y escribir tablas de Iceberg sin un servicio externo.
Interfaz de usuario web moderna
Explora metalakes, catálogos, esquemas y tablas, edita propiedades e inspecciona el linaje desde una consola web integrada — no se requiere un contenedor adicional.
Compatibilidad multimotor
Los conectores de Trino, Spark, Flink, Doris y PyIceberg se comunican con Gravitino para que los mismos metadatos impulsen las cargas de trabajo de SQL, por lotes y de streaming.
Catálogos de conjuntos de archivos y modelos
Gestiona conjuntos de archivos no estructurados y metadatos de modelos de ML junto con tablas, lo que proporciona a las cargas de trabajo de IA y lakehouse un único plano de gobernanza.
¿Por qué ejecutar Apache Gravitino en Hostinger?
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