??? Kubernetes source https://github.com/dataux/dataux/pull/31

11/27/16 BigTable Data Source https://github.com/dataux/dataux/pull/30

11/10/16 обновление сетки до более новой версии, переработка gnats, apis etcd

9/8/16 новый балансировщик для более равномерного распределения нагрузки между узлами https://github.com/dataux/dataux/pull/26

8/28/16 масштабные улучшения схемы https://github.com/dataux/dataux/pull/25

8/14/16 Cassandra Data Source https://github.com/dataux/dataux/pull/21

6/27/16 Обновление типов данных для обеспечения работы с metabase, первый реальный вариант использования https://github.com/dataux/dataux/pull/17

04/27/16 Распределённая среда выполнения https://github.com/dataux/dataux/pull/16

v 0.13 Март 27-го 2016 г.

• Источник данных на основе облачных файлов (csv, json и т. д.) использует распределённый механизм запросов. Использует файлы Google Storage в качестве источника данных. Включает подключаемый сканер-парсер, поэтому можно легко добавить адаптер для пользовательских форматов файлов.
• Улучшение распределённого механизма выполнения с более чистыми механизмами запуска, остановки и завершения работы, включая улучшенную очистку, гарантирующую надлежащий слив каждой задачи.
• Улучшения QLBridge
  • Лучшее внутреннее планирование запросов к схеме, система (SHOW, DESCRIBE) с schemadb https://github.com/araddon/qlbridge/pull/68
    • анализ csv-файлов для определения типов
    • преобразование SHOW, DESCRIBE в операторы SELECT
    • лучший внутренний реестр источников данных

v 0.12 Февраль 2016 г.

• Распределённое выполнение запросов с использованием акторов и обмена сообщениями Nats.io.
• Для распределённых запросов потребовалась новая реализация планировщика запросов.
• Использование Metafora для планировщика задач https://github.com/lytics/metafora
• Использование Grid для примитивов распределённой работы https://github.com/lytics/grid:
  • акторы
  • обмен сообщениями/хеширование/кольца через Nats.io