Syncfusion Big Data Platform 2.11.0.156

Windowsで完全なHadoop分散環境を構築
7月 21, 2016
新バージョン

機能

  • Hadoopクラスタを持つ生産環境を簡単に構築 - Windowsの最新バージョンを実行している市販のコンピューターで、あっという間にクラスタを作成できます。
  • 複数のクラスタの管理と監視 - 付属しているクラスタの管理システムは、複数のクラスタをサポートしています。 複数のクラスタを簡単に管理・監視できます。 必要なのはWebブラウザーだけです。
  • ジョブのステータスを一目で確認 - 付属しているモニタリングシステムには、クラスタの稼働状態が示されます。 クラスタのノード、およびクラスタで実行されているジョブの詳しい統計情報も見ることができます。
  • PySparkとScientificPythonに対応 - ScientificPythonスタックをサポートしており、Pythonパッケージの管理機能が組み込まれています。 一般的なパッケージが使いやすいインターフェイスとバンドルされており、必要に応じて更新したりパッケージを追加したりできます。 Sparkの大量のデータを可視化することができ、付属しているIPythonスタックには、豊富な可視化機能が含まれています。
  • Spark SQLでのキャッシュ - Sparkは、メモリ内データの処理に威力を発揮します。 クラスタ全体のメモリ内キャッシュにデータをロードすることにより、データの可視化と取得のパフォーマンスを向上します。 Cluster Managerを使えば、クリック数回でSpark Thriftサーバーにテーブルをキャッシュできます。
  • Oozieジョブの準備と管理 - Oozieは、Hadoopのジョブを管理するためのワークフロースケジューラシステムです。 Syncfusion Big Data Platformには、ジョブ送信用の使いやすいインターフェイスと、ジョブモニタリング用のダッシュボードが備わっています。
  • Sqoopジョブの準備と実行 - Sqoopは、リレーショナルデータベースからデータをHDFSに転送するツールです。 Syncfusion Big Data Platformには、Sqoopの使いやすいインターフェイスが備わっているので、ジョブの処理がさらに簡単になります。
  • Azure Automation - Microsoft Azure仮想化環境でHadoopクラスタを短時間で作成してデプロイできます。 Syncfusion Big Data Cluster Managerには、Microsoft Azureのリソース管理用の優れた機能が備わっています。必要に応じて仮想マシンをシャットダウン、再起動、破棄するオプションがあります。 Hadoopクラスタの仮想マシンの起動と停止をスケジュールすることもできます。
  • HBaseのサポート - Syncfusion Big Data Platformは、HBaseをサポートしています。 必要に応じてノードを増減し、大量のデータを保存・処理できるようになっています。 読み取りと書き込みも高速で行えます。 HBaseは、NoSQLストレージシステムとして急速に普及が進んでおり、Syncfusion Big Data Platformを使えばこれまで以上に簡単にデプロイできます。
  • 手作業での設定は一切なし - クラスタを構築するときに、手作業による構成はまったく必要ありません。 クラスタの構成も管理も自動的に行われます。
  • 前提条件の心配なし - 各ノードに必要なのは、小さなエージェントだけです。 その他に依存関係は一切ありません。 Cluster Managerでエージェントをインストールするだけで済みます。
  • Windows PowerShell/Active Directory環境でのエージェントの自動インストール - 小規模のクラスタには、エージェントを手動でインストールしても手間はかかりません。一方、多数のノードへの無人インストールを自動化できるスクリプトもあります。
  • あらゆる言語(C#も含む)で書かれたHadoopジョブを実行 - どのような言語で記述されたジョブでも実行できます。 Java、Pig、Hive、Python、Scalaはすべてサポートされています。 また、C#や他の.NETプラットフォームの言語も完全にサポートしています。
  • YARN対応クラスタ - YARNアプリケーションに対応しています。 MapReduceに限らず、YARN互換のどのようなアプリケーションシステムでも実行できます。  
  • C#からのHiveによるデータアクセス - Hadoopの分散ファイルシステム(HDFS)に保管されたデータに、C#のアプリケーションからHiveを介してアクセスできます。 さまざま状況を想定したC#のサンプルコードが多数用意されています。
  • HiveとHBaseのデータに即アクセス - ODBCドライバや他の拡張機能は必要ありません。 必要なものがすべて含まれています。
  • Apache Spark対応 - YARN上でSpark環境に完全にアクセスできます。 この新しい枠組で、膨大な量のデータをこれまで以上に高速で処理できます。
  • スケーリング自由自在 - 5個または10個のクラスタから始めて、規模を自由に変えられます。 ビジネスのニーズに合わせて、数千ものノードを持つHadoopに拡大できます。
  • 市販のハードウェアを利用 - 使用するハードウェアは、市販のデスクトップクラスで十分です。 必要に応じて、ワンランク上のハードウェアに変えていくことができます。
  • Azure、AWS、クラウドの仮想マシンで実行 - AzureやAWSの仮想マシンで実行する、独自のHadoopクラスタを構成できます。 独自のクラスタは、クラウドサービスのHadoopクラスタとは異なり、自分で直接制御できます。
Syncfusion Big Data Platform

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