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HORTONWORKS DATA PLATFORM 3.0

DATOS HÍBRIDOS MÁS RÁPIDOS E INTELIGENTES

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Hybrid Data Architecture

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Hortonworks Data Platform (HDP®)

Hortonworks Data Platform (HDP®)

HDP es la única distribución de Apache™ Hadoop® de código abierto y lista para empresas basada en una arquitectura centralizada (YARN). HDP responde a las necesidades completas de los datos en espera, impulsa las aplicaciones en tiempo real de los clientes y ofrece un análisis robusto que acelera la toma de decisiones y la innovación.

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Información flexible, eficiente y adaptable a todos los entornos.

Hortonworks le brinda la flexibilidad de ejecutar la misma plataforma de código abierto líder en el sector para obtener información a partir de datos, tanto en el centro de datos como en la nube pública de su elección. Ya sea Microsoft Azure, Amazon Web Services o Google Cloud Platform, puede aprovechar la flexibilidad de la nube mientras ejecuta sus volúmenes de datos en sus instalaciones, de modo que se convierta en una empresa híbrida basada en datos. Con nuestra arquitectura de datos moderna y preparada para la empresa, tendrá la misma experiencia en el centro de datos que en la nube.

HDP Hybrid Architecture

Descargas de HDP

Pruebe las últimas características y funcionalidades y optimice HDP para un entorno de producción.

Complementos de HDP

Eche un vistazo a los complementos que le permitirán integrar las herramientas de BI más utilizadas.

Seguridad de la plataforma HDP

Compruebe el proceso que hemos puesto en marcha para garantizar la seguridad de HDP.

Piedra angular de la plataforma de datos de Hortonworks

YARN y el sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS) son los componentes esenciales de la plataforma de datos de Hortonworks (HDP) para datos en reposo. Aunque HDFS proporciona el almacenamiento de información rentable, escalable y tolerante a fallas para su data lake, YARN proporciona la arquitectura centralizada que le permite procesar simultáneamente múltiples cargas de trabajo. YARN proporciona la gestión de recursos y arquitectura conectable para habilitar una amplia variedad de métodos de acceso de datos.

Más información:

Gestión de datos

Retransmisión de datos, procesamiento y motores de análisis para una variedad de cargas de trabajo

La plataforma de datos de Hortonworks incluye una amplia gama de motores de procesamiento que le permiten interactuar con los mismos datos en múltiples formas, al mismo tiempo. Esto significa que las aplicaciones para análisis de macrodatos pueden interactuar con los datos de la mejor manera: del lote a SQL interactivo o acceso de baja latencia con NoSQL. Los casos de uso emergentes para la ciencia de datos, búsqueda y retransmisión también son compatibles con Apache Spark, Storm y Kafka.

Más información:

Acceso a datos

Cargar y administrar datos de acuerdo a la política

HDP extiende acceso a datos y gestión con herramientas poderosas para el manejo de datos e integración. Proporcionan un marco confiable, repetible y simple para administrar el flujo de datos dentro y fuera de Hadoop. Esta estructura de control, junto con un conjunto de herramientas para facilitar y automatizar la aplicación de esquemas y metadatos sobre las fuentes es fundamental para la integración exitosa de Hadoop en su arquitectura de datos modernos.

Hortonworks tiene relaciones de ingeniería con muchos proveedores líderes de gestión de datos para permitir que sus herramientas funcionen y se integren con HDP.

Más información:

Gobernanza e integración de los datos

Autenticación, autorización y protección de datos

La seguridad está entretejida e integrada en HDP en capas múltiples. Las características críticas para la autenticación, autorización, rendición de cuentas y protección de datos están disponibles para ayudar a asegurar HDP a través de estos requisitos claves. Coherente con este enfoque a lo largo de todas las capacidades de Hadoop empresarial, HDP también asegura que puede integrar y extender sus actuales soluciones de seguridad para proporcionar un marco único, consistente y seguro sobre su arquitectura de datos moderno.

Más información:

Seguridad

Tomar las conjeturas de funcionamiento Hadoop

Los equipos de operaciones despliegan, monitorean y administran un clúster de Hadoop dentro de su ecosistema más amplio de datos empresariales. Apache Ambari simplifica esta experiencia. Ambari es una plataforma de gestión de fuente abierta para el suministro, gestión, monitoreo y aseguramiento de la plataforma de datos de Hortonworks. Permite que Hadoop encaje perfectamente en su entorno empresarial.

Más información:

Operaciones

Proporcionar y administrar clústeres de Hadoop en cualquier entorno de nube

Cloudbreak, como parte de la plataforma de datos de Hortonworks y desarrollado por Apache Ambari, permite el suministro simplificado y gestión de clúster de Hadoop en cualquier ambiente de nube, incluyendo Servicios Web de Amazon, Microsoft Azure, plataforma en la nube de Google y OpenStack. Optimiza el uso de los recursos de la nube conforme cambian las cargas de trabajo.

Más información:

nube

What's New in Hortonworks Data Platform 3.0

administrador

Más rápida

  • La contenedorización proporciona un tiempo de implementación más rápido con un menor coste total de propiedad.
  • Es compatible con aplicaciones de terceros en contenedores docker así como en contenedores nativos de YARN.
  • La codificación de borrado aumenta la eficiencia del almacenamiento en un 50 %, lo que permite una replicación eficiente de los datos para reducir el coste total de propiedad.
  • La base de datos en tiempo real elimina la brecha de rendimiento entre las cargas de trabajo de baja latencia y de alto rendimiento con el fin de procesar más datos a un ritmo más rápido.
administrador

Más inteligente

  • La compatibilidad con la GPU acelera el tiempo de análisis para tomar decisiones más inteligentes.
  • Le ofrece computación de alto rendimiento para el aprendizaje automático empresarial y aplicaciones de aprendizaje profundo.
  • Vista previa de la tecnología TensorFlow en contenedores combinada con el uso en pooling de la GPU para facilitar el diseño, la construcción y la formación para obtener modelos de aprendizaje profundo.
  • El uso compartido de la GPU permite el intercambio de recursos de la GPU con más cargas de trabajo para aumentar la rentabilidad.
administrador

Híbrido

  • Aprovisionamiento automatizado de la nube para simplificar el despliegue de macrodatos y optimizar el uso de los recursos de la nube.
  • Soporte de almacenamiento en la nube para guardar cantidades infinitas de datos en su formato nativo, como ADLS, WASB, S3, GCS (vista previa de la tecnología).
  • Independiente de la nube: Cloudbreak proporciona un fácil aprovisionamiento de clústeres en la nube mediante la implementación de HDP en el proveedor de nube de su elección.
  • Conectores de servicio a la nube, como HBase y S3 (vista previa de la tecnología) y Spark con S3Guard, para un mejor rendimiento de las consultas.