MapD開源GPU驅動的資料庫：能夠在一台多GPU伺服器上針對數十億個記錄執行亞秒級查詢

自五年多以前在麻省理工學院（MIT）上資料庫課程的同時開始開發MapD以來，我就一直夢想著讓這個項目成為開源項目。因而，我們的公司今天宣布開源MapD Core資料庫（https://www.mapd.com/products/core）及相關的可視化庫，並立即生效，我感到非常高興。

代碼採用Apache 2.0許可證，現放在Github上（https://github.com/mapd）。它擁有你安裝一套功能齊全的MapD Core資料庫所需要的一切，能夠在一台多GPU伺服器上針對數十億個記錄執行亞秒級查詢。我們的所有核心技術包含在今天發布的開源產品中，包括我們的分層緩存系統和低級虛擬機（LLVM）查詢編譯引擎。

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航班數據集：在時間軸上刷新氣泡圖和行圖

我們這麼做首先是出於我們堅信開源軟體具有強大的變革力量。無論是在Hadoop生態系統，還是在深度學習生態系統，開源都在帶來巨大的創新，這是專有軟體根本所無法企及的。

我本人一直期盼著這天早日到來。我的目標始終是讓MapD向全世界開放，但是一開始我猶豫這麼做，當時渴望代碼庫成熟起來。後來構建產品、擴大公司規模帶來了一系列不同的優先事項。

然而，我在最初與恩頤投資公司（NEA）的格雷格·帕帕多普羅斯（Greg Papadopoulos）和弗里斯特·巴斯克特（Forest Baskett）見過幾次面後，清楚地認識到：我們同樣堅信開源具有顛覆現狀的潛力，尤其是在數據分析領域。在我們最近融資2500萬美元的B輪融資活動中，恩頤投資是領投方。我們特別指出，雖然GPU加速的機器學習在蠶食這個世界，但是在GPU上運行的分析堆棧卻存在很大的缺口。幾乎整個GPU機器學習和深度學習堆棧是開源，但是沒有一個開源數據處理引擎與之相輔相成。這就是我們決意要填補的缺口。

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Tweets數據集：刷新時間軸，並在顯示行信息的Pointmap數據點上懸停

成為開源讓我們得以與這個生態系統的其他成員整合起來，如果我們作為一種封閉系統，那是根本不可能實現的。因此，在宣布開源的同時，我們今天還激動地宣布與Continuum Analytics和H2O.ai一起成立GPU開放分析項目（GOAI）組織。我們共同宣布了第一個項目：GPU數據框（GDF）。數據框讓用戶得以在GPU進程之間高效地交換數據，沒有拷貝數據或將數據轉移到CPU帶來的那種開銷。我們希望，這個項目為在GPU上搞一條開放的端到端管道邁出堅實的一步。

我們在次日開源了下列產品：

MapD Core開源資料庫――提供了採用Apache 2許可證的MapD Core資料庫的源代碼。代碼提供了多GPU加速SQL查詢所需要的一切。詳見https://github.com/mapd/mapd-core。

MapD可視化庫－－MapD提供開源Javascript庫，讓用戶可以構建自定義的、基於Web的可視化應用程序，MapD Core 資料庫支持這類應用程序。庫含有生成圖表、交叉過濾數據以及管理MapD Core資料庫連接的功能。圖表和交叉過濾這兩套庫基於廣受歡迎的DC.js Dimensional Charting項目。詳見https://github.com/mapd/mapd-charting。

我們同時發布了MapD Analytics Platform企業版，這個版本包含MapD Core資料庫、MapD Core GPU渲染引擎以及MapD Immerse可視化分析客戶軟體。它還包含開源版所沒有的分布式橫向擴展、高可用性（HA）、LDAP和ODBC等功能。我們的路線圖包括額外的功能（尤其是安全方面的功能），將來會添加到企業版中。

我們還提供了供人下載的社區版二進位代碼（https://www.mapd.com/products/downloads），包含MapD Core資料庫、我們的GPU渲染引擎以及採用非商業學術許可證的MapD Immerse可視化分析客戶軟體。

前方的道路以及努力打造社區讓我們極其激動和興奮。我們設立了一個社區論壇（https://community.mapd.com/），這是我們邁出的第一步――我們想要聽到大家的想法、評論和問題，無論是技術方面的還是其他方面的。

期待共同構建非常出色的產品。

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