Microsoft anuncia disponibilidade geral do Apache Spark para Azure HDInsight

A Microsoft anunciou hoje a disponibilidade geral do Apache Spark v1.6.1 para Azure HDInsight. A Microsoft destacou que o Spark para HDInsight ganhou adoção rápida desde o período de visualização pública e agora é 50% de todos os novos clusters HDInsight implantados. A Microsoft também está anunciando melhorias na disponibilidade, escalabilidade e produtividade de nosso serviço Spark gerenciado.

Recursos do Spark para Azure HDInsight:

• Para alta disponibilidade, A Microsoft trabalhou com a Hortonworks para adicionar recursos ao gerenciador de recursos YARN e co-liderou “Projeto Lívio” com Cloudera e outras organizações para criar um serviço web REST de código aberto licenciado pelo Apache para gerenciar contextos de longa execução do Spark e enviar trabalhos do Spark. Esse novo recurso foi projetado para tornar o Spark um back-end mais robusto para executar notebooks interativos e permitir que outros aplicativos aproveitem o Spark para suas cargas de trabalho interativas. Ao garantir alta disponibilidade com o Spark, agora oferecemos a mais alta garantia para o Spark no mercado com um acordo de nível de serviço de 99.9%.
• Para garantir que o Spark funcione em escala, estamos anunciando a integração entre o Spark e Loja do Azure Data Lake. Isso permitirá que o Spark armazene e processe dados de qualquer tamanho construído em um repositório projetado para a nuvem para capturar dados de qualquer tamanho, tipo e velocidade sem forçar alterações em seu aplicativo à medida que os dados são dimensionados.
• Para proteger o Spark, estamos habilitando o acesso a dados baseado em função no nível de armazenamento por meio da integração do Spark e do Data Lake Store.
• Para o engenheiro de dados e desenvolvedores, introduzimos integração com o IDE IntelliJ. Isso permite que os desenvolvedores codifiquem com suporte de autoria nativa para Scala e Java, testes locais, depuração remota e a capacidade de enviar aplicativos Spark para a nuvem do Azure.
• Para cientistas de dados, apresentamos soluções prontas para uso integração com notebooks Jupyter (iPython) permitindo que você crie narrativas que combinam código, equações estatísticas e visualizações que contam uma história sobre os dados. Esse ambiente é ideal para extrair dados de qualquer fonte e construir modelos de ML de forma iterativa enquanto escreve consultas exploratórias para visualizar e entender as propriedades dos dados. Tornamos isso possível trabalhando com a comunidade Jupyter OSS para aprimorar o kernel para permitir a execução do Spark por meio de um endpoint REST. Como resultado, os notebooks Jupyter agora estão acessíveis no HDInsight pronto para uso.
• Para os analistas de negócios, oferecemos integração com o Power BI juntamente com outras ferramentas de BI como Quadro, SAP Lumira e QlikView. Isso permite que você crie visualizações interativas sobre dados de qualquer tamanho. Além dos painéis tradicionais, o Power BI oferece um conector de streaming que possui integração com o Spark, permitindo que você publique eventos em tempo real do Spark Streaming diretamente no Power BI.

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