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MapRの最新版「5.2.1」、Spark 2.1との連携を強化した「MapR Ecosystem Pack 3.0」がリリースSparkのセキュリティ機能強化、MapR-DBとHBaseへ接続対応、Hiveの高速化など

マップアール・テクノロジーズはビッグデータ解析に向けたデータ基盤の最新版「MapR 5.2.1」および「MapR Ecosystem Pack 3.0」をリリース。安定性、パフォーマンス、セキュリティ機能を強化した。

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 マップアール・テクノロジーズは2017年5月15日、ビッグデータ解析に向けたデータ基盤「MapRコンバージド・データ・プラットフォーム」の最新版「MapR 5.2.1」と、同基盤上で利用する際の互換性を保証したオープンソースソフトウェアを集めた「MapR Ecosystem Pack(MEP)」の最新版「MEP 3.0」の提供を開始すると発表した。

photo MapRコンバージド・データ・プラットフォーム

 MapRコンバージド・データ・プラットフォームは、大規模データの分散バッチ処理基盤の「Apache Hadoop」やデータのリアルタイム処理基盤「Apache Spark」、NoSQLデータベース「MapR-DB」、カラム型分散データベース「Apache HBase」、データ処理基盤「Apache Drill」、Hadoop向けのデータウェアハウス構築基盤「Apache Hive」、ストリーム処理基板「MapR Streams」などを含めたプラットフォーム。Apache Sparkは「2.1.0」にバージョンが上がり、主に安定性やセキュリティを強化。データ型API(Application Programming Interface)を安定化させ、前バージョンで発見された1200以上のバグが修正されている。この他、Spark ThriftサーバやHiveメタストアに接続する際の認証プロトコルとして、Kerberosに加えてMapR-SASLにも対応した。

 また、SparkとHBaseを接続するコネクターは、SparkでMapR-DBのバイナリテーブルに書き込めるように改善された。MapR-DBへの一括挿入や、Spark SQLでのMapR-DB検索が可能となっている。

 Apache Drillは「1.10」にバージョンが上がり、BI(Business Intelligence)ツールを最適化した他、エンドポイントのセキュリティや処理性能、操作性も改善されている。例えば、データ可視化ツール「Tableau」にネイティブ接続できるようにし、TEMPORARY TABLE AS(CTTAS)コマンドなどに対応。その他、前バージョンで見つかった約110個のバグも修正されている。

 Apache Hiveは「2.1.1」にバージョンが上がり、データタスクの処理速度が高められた。インタラクティブクエリの待ち時間を短縮し、バッチクエリの処理性能も向上させている。

 なお、MapR 5.2.1では、MapR Streamsに対応するアプリケーションをC言語またはPython言語で開発できる。それぞれ、「MapR Streams C Client」または「MapR Streams Python client」を利用し、どちらも、分散メッセージング基盤である「Apache Kafka」を利用する。

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