Apache Hudi, ein Tool zum Verwalten großer Datenströme, hat die Bewährungsphase im Apache Incubator abgeschlossen.

Mit Apache Samza lassen sich komplexe Daten-Pipelines aufbauen. Data-Mining-Tasks innerhalb der Verarbeitungskette fördern nebenbei manche Entdeckung zutage.

Das Programm "Cloudera Connect" soll Ressourcen und Gelder für die Vermarktung von ML-Analytics-Diensten auf Basis der Cloudera Data Platform bündeln.

Teradatas neuer CEO Oliver Ratzesberger hat einen gravierenden Richtungswechsel eingeläutet: Cloud-Dienste und Abonnements sollen die Lizenzerlöse ersetzen.

Arcadia bietet Echtzeitanalysen und KI-gestützte Business Intelligence als Cloud-nativen Service. Cloudera will sein Data Warehouse damit erweitern.

Der Key-Value-Store bietet außer der aktualisierten Java- und Hadoop-Basis neue APIs sowie vereinfachte Skripte für die Konfiguration.

Der ehemalige Hadoop-Riese stand bereits kurz vor dem Aus. HPE will mit dem Zukauf seine Datenplattform mit Fokus auf Machine Learning ausbauen.

Die Kollaborationsplattform für Data-Science-Projekte lässt sich ab Version 1.6 flexibel mit Entwicklungsumgebungen wie Jupyter, RStudio oder PyCharm nutzen.

Alle Produkte sollen unter Open-Source-Lizenzen gestellt, aber Subscriptions verbindlich werden. Bisher freie Versionen entfallen künftig.

Praxisorientierte Einführung in die Verarbeitung großer Datenmangen auf verteilten Systemen. Bei Buchung bis 22.7. gibt es 10% Frühbucherrabatt.

Für die Verarbeitung großer Datenmengen eignet sich das Hadoop-Ökosystem. Ein unabhängiger Provisionierungsmechanismus erhöht die Flexibilität im Cloud-Einsatz.

Ausbleibende Kaufaufträge sowie eine akute Finanzierungslücke könnten das Management von MapR Technologies zur Geschäftsaufgabe zwingen.

Die Cloudera Data Platform verspricht "API first", Service-Orientierung und hohe Rechenleistung bei ruhenden und bewegten Daten in der Cloud.

Ein 2-tägiges Seminar vermittelt die Einsatzgebiete des Hadoop-Framework zum Betrieb von skalierbarer, verteilt im Cluster arbeitender Software.

Das Big-Data-Framework bietet in der neuen Version vor allem Verbesserungen für langlebige und Deep-Learning-Anwendungen.

Auf dem Weg zu einer Enterprise Data Cloud sollen Hortonworks Data Platform (HDP) und Clouderas Distribution of Hadoop (CDH) zusammenwachsen.

Wie angekündigt haben die beiden Hadoop-Pioniere ihren Zusammenschluss unter dem Motto "Edge to AI" planmäßig zum Jahresbeginn 2019 abgeschlossen.

Einen kompakten Einstieg in das freie Big-Data-Workshop bietet ein zweitägiges Seminar am 19. und 20. Februar in Frankfurt am Main.

Das Stream-Processing-Framework gibt mit Temporal Tables eine Sicht auf den Tabelleninhalt zu einem bestimmten Zeitpunkt.

Das Clarity-Programm verbindet die MapR Data Platform 6.1 mit einem Serviceangebot zum Finden der richtigen Anwendung.

Die verteilte Schlüssel-Werte-Datenbank soll vor allem kleinere Dateien besser verarbeiten können als HDFS.

Die beiden Hadoop-Pioniere planen eine gemeinsame, auf Open-Source-Software aufgebaute Enterprise-Data-Cloud.

Die relationale Datenbank enthält in ihrer nächsten Ausgabe eine tiefergehende Unterstützung für die Verarbeitung sehr großer Datenmengen.

Bei dem Projekt TonY handelt es sich um ein Framework zum nativen Ausführen von TensorFlow auf Apache Hadoop.

Big Data mit Apache Hadoop ist Thema eines Workshops Ende Oktober in Nürnberg.

Mit der DSGVO müssen Unternehmen die Daten ihrer Kunden anonymisieren. Dafür bieten sich eine statische oder dynamische Maskierung an.

Um Sicherheit, Governance und operatives Datenmanagement übergreifend für lokale Cluster wie auch Data Lakes in der Cloud anbieten zu können, erweitert Hortonworks die Dataplane-Plattform um neue Service-Module.

Zahlreiche Fehlerbereinigungen und neue Funktionen sollen Hadoop 3.1 für Microservices und die Anbindung containerisierter Anwendungen optimieren. Für den produktiven Einsatz ist das Release jedoch noch nicht freigegeben.

Die Schnittstelle für Hadoop-Cluster gilt nun als reif für den produktiven Einsatz. Sie verbindet einen Proxy mit Diensten zur Authentifizierung und Clientschnittstellen. Einige Plattformen haben Knox bereits vor dem 1.0-Release an Bord genommen.

Eine Einführung in die Installation und Konfiguration von Hadoop bringt ein Seminar am 15./16. März in Hannover.