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大規模なエンタープライズ Spark ビッグデータソリューション

Hortonworks は、企業向け配置のために Spark をお届けします

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概要



Hortonworks は Apache Spark のパワーを企業スケールで解き放ち、オープンな企業向け Hadoop ®の能力をひとつにまとめます。そして、Apache Spark のインメモリ分析能力により、組織的価値を最大化します。

Spark はプラットフォームの一部として優れている
Spark は YARNとの互換性があるとして認定された、Hortonworks Data Platform の一部です。メモリ/ CPU 集約的な Spark ベースのアプリケーションは、YARN 対応クラスタにある他のワークロードと共存できます。Spark には、外部データソースにとっての最上のサポートが備わっています。YARN のクラスタ上で直接動かすことが可能ですが、それこそ企業がデータ分析を行いたい場所です。このアプローチにより、Spark 専用のクラスタを作成、管理する必要がなくなり、1 つのクラスタでより効率的なリソースの利用が可能になります。

Spark には企業向けのセキュリティとガバナンスが必要
HDP プラットフォームの一環として、Spark はHDP スタックの他のコンポーネントと同じガバナンス、セキュリティ、管理に関するポリシーを利用しています。Spark はビッグデータエコシステムにおける最速のプロジェクトのひとつであり、ライブラリは異なる成熟度レベルに保たれています。Hortonworks は、Spark プロジェクトの各コンポーネントを調査、認証、認定、サポートします。このアプローチが、弊社のお客様に付加価値を提供するために重要なのです。

ノートブックで、Spark とデータサイエンスの使用と共有が容易に
ウェブベースのノートブックが、Hadoop と Spark にデータの採取、調査、可視化、共有、コラボレーションの能力をもたらします。Hortonworks は、Apache Zeppelin に多額の投資を行っており、Zeppelin にセキュリティ、安定性、R サポートと使い易さを追加して、本番用として準備する計画です。


Apache Spark と Hadoop を統合してお届けすることにより、弊社は Spark を中心に据えたアジャイルな分析ワークフローと、膨大なデータセットと Hadoop の経済性を同時に実現します。Hortonworks により、企業は業界最高のセキュリティ、ガバナンス、運用能力によって Apache Spark を配置できます。

Hortonworks が Spark で重視しているものとは?

Spark 1.6 のリリースに伴い、Hortonworks はお客様がデータサイエンスを加速し、シームレスなデータアクセスを維持し、コアの革新を推進するための一助となれるよう尽力します。

Spark はオープンな企業向け Hadoop の一部として、Spark をスケールする組織に力を与え、企業価値を高めます。

アドミニストレーター

データサイエンス・アクセラレーション

データサイエンスの生産性を向上させるために Apache Zeppelin を強化し、Spark のアルゴリズムとパッケージを追加で提供することで、重要なソリューションの開発が容易になります。

たとえば:プロジェクト・マゼラン - Apache Spark での地理空間分析では、このオープンソースのライブラリが地理空間分析のために使われていますが、地理空間クエリの作成を Spark 上で容易に作成し、地理空間データ処理の難題を大規模で解決しています。

アドミニストレーター

シームレスなデータアクセス

Spark SQL により、SQL と Data Frame API で構造化データにアクセスできる一方、デベロッパーが Spark Streaming を使用して、ライブデータストリームのスケーラブルかつハイスループットなストリーム処理を、無停止で容易に実現できるようにしています。

Hortonworks は、Spark と YARN、HDFS、Hive、HBase、ORCとの統合を強化し続けています。具体的には、新しい Data Source API を通じてデータアクセスをさらに最適化できると考えています。

アドミニストレーター

コアを革新する

RDD と HDFS Memory Tier との共有を実現

機械学習アルゴリズムを追加提供

Spark の企業向けセキュリティ、ガバナンス、運用、即応能力を強化

行動喚起

Spark の素晴らしい革新のすべてを知るには、

弊社の Apache Spark ページをご覧ください。

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大きな規模で Apache Spark を始めるには?

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