Apache Pinot

Identity

• Apache Pinotの公式サイトは、Pinotを「ユーザー向けおよびエージェント向けのリアルタイム分析のためのオープンソースの分散OLAPデータベース」と説明している。大規模データのフィルタ・集計でP90レイテンシが数十ミリ秒とし（結果はハードウェア等で変動すると注記）、Kafka・Pulsar・Kinesisからのストリーム取り込みと、Hadoop・Spark・S3からのバッチ取り込みを組み合わせられるとしている。ドキュメントは2026年6月5日にPinot 1.5.1に対して検証済みと記載されている（2026年10月時点）。検証待ち Apache Pinot
• Apache Software Foundationは2021年8月2日、Apache Pinotのトップレベルプロジェクト化を発表した。同発表によれば、Pinotは2013年にLinkedInで作られ、2015年にオープンソース化され、2018年10月にApacheインキュベーターに入った。LinkedInのエンジニアリング担当VPが「LinkedInでのリアルタイム分析のすべてにPinotを使っている」、Uberのエンジニアリングマネージャーが「数百のユースケースにスケールした」と述べたことが記されている。検証待ち The Apache Software Foundation Announces Apache® Pinot™ as a Top-Level Project

Capability

• Apache Pinotの公式サイトは、Pinotを「ユーザー向けおよびエージェント向けのリアルタイム分析のためのオープンソースの分散OLAPデータベース」と説明している。大規模データのフィルタ・集計でP90レイテンシが数十ミリ秒とし（結果はハードウェア等で変動すると注記）、Kafka・Pulsar・Kinesisからのストリーム取り込みと、Hadoop・Spark・S3からのバッチ取り込みを組み合わせられるとしている。ドキュメントは2026年6月5日にPinot 1.5.1に対して検証済みと記載されている（2026年10月時点）。検証待ち Apache Pinot
• GitHubのapache/pinotリポジトリはApache-2.0ライセンスで、機能として、タイムスタンプ・転置・Bloomフィルタなど差し替え可能なインデックス、アップサート、ファクト／ディメンション結合とファクト／ファクト結合、SQLインターフェース、水平スケーラビリティ、マルチテナンシーを挙げ、「LinkedInとUberのエンジニアによって作られた」と記し、ペタバイト規模のデータでP90レイテンシが数十ミリ秒、毎秒数十万の同時クエリを想定した設計だと説明している（性能は同リポジトリ自身の記述）。2026年10月時点で約6.2千スター、コミット数16,187件と表示されている。検証待ち apache/pinot: Apache Pinot - A realtime distributed OLAP datastore

Credibility

• Apache Software Foundationは2021年8月2日、Apache Pinotのトップレベルプロジェクト化を発表した。同発表によれば、Pinotは2013年にLinkedInで作られ、2015年にオープンソース化され、2018年10月にApacheインキュベーターに入った。LinkedInのエンジニアリング担当VPが「LinkedInでのリアルタイム分析のすべてにPinotを使っている」、Uberのエンジニアリングマネージャーが「数百のユースケースにスケールした」と述べたことが記されている。検証待ち The Apache Software Foundation Announces Apache® Pinot™ as a Top-Level Project
• InfoQは2021年6月28日の記事で、Pinotを「分散OLAPストア」と説明し、サイト向け（ユーザー向け）分析や、LinkedInのフィードランキング、Uber EatsのRestaurant Managerといった利用例を紹介した。一部の大規模クラスタでは毎秒100万件超のイベントを取り込み、毎秒数十万クエリをミリ秒台で処理するとしているが、ベンチマークの手法や条件は示されていない。著者はLinkedInのデータ基盤チームでの勤務経験があり、独立した第三者による検証ではない。検証待ち Building Latency Sensitive User Facing Analytics via Apache Pinot

Use Case

• InfoQは2021年6月28日の記事で、Pinotを「分散OLAPストア」と説明し、サイト向け（ユーザー向け）分析や、LinkedInのフィードランキング、Uber EatsのRestaurant Managerといった利用例を紹介した。一部の大規模クラスタでは毎秒100万件超のイベントを取り込み、毎秒数十万クエリをミリ秒台で処理するとしているが、ベンチマークの手法や条件は示されていない。著者はLinkedInのデータ基盤チームでの勤務経験があり、独立した第三者による検証ではない。検証待ち Building Latency Sensitive User Facing Analytics via Apache Pinot

Constraints / Current Status

• GitHubのapache/pinotリポジトリはApache-2.0ライセンスで、機能として、タイムスタンプ・転置・Bloomフィルタなど差し替え可能なインデックス、アップサート、ファクト／ディメンション結合とファクト／ファクト結合、SQLインターフェース、水平スケーラビリティ、マルチテナンシーを挙げ、「LinkedInとUberのエンジニアによって作られた」と記し、ペタバイト規模のデータでP90レイテンシが数十ミリ秒、毎秒数十万の同時クエリを想定した設計だと説明している（性能は同リポジトリ自身の記述）。2026年10月時点で約6.2千スター、コミット数16,187件と表示されている。検証待ち apache/pinot: Apache Pinot - A realtime distributed OLAP datastore
• StarTreeは自社サイトで、Apache Pinotをフルマネージドサービスとして拡張すると説明し、共同創業者にKishore Gopalakrishna（CEO）とXiang Fu（共同創業者）を挙げている。同ページはPinotが両創業者によってLinkedIn内で開発されたとし、2022年に4,700万ドルのシリーズB調達を記載している（同社の記述）。検証待ち Real-Time Data Analytics with Apache Pinot | StarTree

Key References

• リアルタイム分析基盤の候補としてApache Pinotを検討する理由は何ですか？
• Apache Pinotの来歴や採用実績を裏づける情報源には何がありますか？
• Apache Pinotとは何ですか？どんな用途の分析データベースですか？

Integrates With

• Apache Kafka— Apache Pinot公式サイトは、Kafkaなどのストリームからのリアルタイム取り込みに対応すると説明している。
• Apache Spark— Apache Pinot公式サイトは、Sparkなどからのバッチ取り込みに対応すると説明している。

Related

• StarTree— StarTreeはオープンソースのApache Pinotをフルマネージドサービスとして拡張して提供する企業である（公式Aboutページ）。
• Apache Druid— Apache Druidは「高性能なリアルタイム分析データベース」、Apache Pinotは「リアルタイム分析向けの分散OLAPデータベース」と、それぞれの公式サイトが同種の用途領域で説明している。
• LinkedIn— ASFの2021年8月2日付発表は、Pinotが2013年にLinkedInで作られたと記している。現在はApacheのトップレベルプロジェクトであり、LinkedInの製品ではない。