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Alla fine del 2010, Hadapt è stato creato come start-up da due studenti della Yale University e un assistente professore di informatica. Il professor Daniel Abadi e Kamil Bajda-Pawlikowski, uno studente di dottorato del dipartimento di informatica di Yale, hanno lavorato al progetto di ricerca HadoopDB.
Dopo la pubblicazione di questo articolo, Justin Borgman, uno studente della Yale School of Management, si interessò al lavoro. In seguito collaborò con il professor Abadi e Kamil Bajda-Pawlikowski per formare Hadapt.
La strategia di Hadapt è quella di unirsi ad Apache Hadoop con un database MPP Shared-Nothing per creare una piattaforma di analisi adattiva. Questo approccio fornisce un'interfaccia SQL standard su Hadoop e consente l'analisi di dati non strutturati, semistrutturati e strutturati nello stesso cluster.
Come Apache Hive e altre tecnologie, Hadapt fornisce un'interfaccia JDBC / ODBC familiare per l'invio di lavori SQL o MapReduce al cluster. Hadapt fornisce un ottimizzatore di query basato sui costi, che può decidere tra una combinazione di lavori MapReduce e lavori di database MPP per soddisfare una query, oppure il lavoro può essere gestito dal database MPP per una rapida risposta interattiva.
Unendosi a un cluster Apache Hadoop con un cluster di database MPP per creare un sistema ibrido, Hadapt risolve il tempo di risposta alla query e il supporto SQL parziale (tramite HiveQL) trovato in Apache Hive.
