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MapR bringt eigene Apache-Spark-Distribution auf den Markt

MapR hat sein Portfolio um eine Spark-Distribution erweitert. Die Distribution soll die Fähigkeiten des Frameworks mit der MapR-Plattform kombinieren.

Der auf Hadoop spezialisierte Softwareanbieter MapR Technologies hat auf dem Spark Summit in San Francisco angekündigt, eine eigene Apache-Spark-Distribution anzubieten. Die Big-Data-Anwendung soll die Fähigkeiten des Frameworks mit der MapR-Plattform kombinieren. Da weltweit immer mehr Unternehmen Spark einsetzen, möchte MapR die weitere Verbreitung von Spark erleichtern.

„Immer mehr unserer Kunden entscheiden sich für Spark als primäre Compute-Engine“, sagt Anoop Dawar, Vice President Product Management bei MapR Technologies. „Wir haben die neue Distribution entwickelt, um die Nutzung von Spark zu erleichtern. Entstanden ist eine integrierte Compute- und Storage-Engine für Analysen, Batch-Processing und die Echtzeit-Verarbeitung von Daten.“

In der MapR-Distribution enthalten ist die neueste Spark-Version. Das integrierte In-Memory-Processing für Big Data ermöglicht eine schnelle Anwendungsentwicklung und die Wiederverwendung von Code über Batch-, Interactive- und Streaming-Anwendungen hinweg.

Die Spark-Distribution von MapR ermöglicht Batch-Processing, maschinelles Lernen, prozedurales SQL und Graph Computing. Zum Angebot gehören außerdem verschiedene Features, wie zum Beispiel Web-Scale-Storage, hohe Verfügbarkeit, Mirroring, Snapshots, NFS, Integrated Security und Global Namespace, die den Einsatz im Unternehmen erleichern sollen. Die Distribution kann um Echtzeit-Streaming und Operational Analytics erweitert werden – mit MapR-Streams, MapR-DB und Hadoop als möglichen Add-ons.

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MapR Platform including Spark ist innerhalb der MapR Converged Community Edition und der MapR Converged Enterprise Edition ab sofort verfügbar. MapR kündigt zudem an, die Distribution als Quick Start Solution anzubieten, die vordefinierte Templates sowie Konfiguration und Installation beinhaltet.

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