La stabilité des logiciels est essentielle pour les grandes entreprises et le nouveau calendrier de mises à jour de la plateforme HDP, la distribution Hadoop d’Hortonworks, fait un grand pas dans cette direction. A partir de la version 2.4 de HDP, désormais disponible, l’éditeur américain adopte une approche à deux vitesses. Plus exactement, les composants principaux d’Apache Hadoop comme HDFS, MapReduce, YARN, de même que Apache Zookeeper, seront mis à jour tous les ans, alors que les services étendus qui tournent au-dessus de ces composants - dont Spark, Hive, HBase et Ambari – évolueront tout au long de l’année. « Nous pouvons apporter aux clients toutes les dernières innovations disponibles sans négliger la stabilité et la fiabilité du noyau », a déclaré dans un communiqué Tim Hall, vice-président de la gestion des produits chez Hortonworks, « Cela va modifier la façon dont les gens utilisent Hadoop ».

HDP 2.4 comprend Spark 1.6, Ambari 2.2 et SmartSense 1.2. « Nous sommes les premiers à annoncer l’ajout d'Apache Spark 1.6 dans notre distribution », a déclaré Rob Bearden, CEO de Hortonworks, dans un webcast accompagnant l'annonce faite mardi. Il a également annoncé une prévisualisation d'Apache Zeppelin, qui doit permettre aux utilisateurs d’effectuer des analyses dans leurs traitements Spark. « C’est un peu l’équivalent de Tableau pour Spark », a-t-il déclaré. La version 1.2 de DataFlow, attendue au cours du premier trimestre de cette année, sera dotée de capacités étendues d’analyse en continu. Le produit d’analyse des données en mouvement de Hortonworks supportera Apache Kafka et Apache Storm. HDF 1.2 prend également en charge l'intégration avec le protocole Kerberos pour la gestion de l'authentification centralisée dans toutes les applications.

Une collaboration avec Hewlett Packard Enterprise sur Spark

Enfin, Hortonworks a établi un partenariat avec Hewlett Packard Enterprise pour améliorer Spark, le moteur de traitement des big data. « Nous espérons que l’outil permettra à la communauté Spark d’effectuer ses analyses plus rapidement à partir d’ensembles de données beaucoup plus grands sans avoir à changer une seule ligne de code », a déclaré Martin Fink, vice-président exécutif, CTO de HPE et membre du conseil d’administration de Hortonworks.