MapR은 Kubernetes와 긴밀한 통합을 제공합니다.

맵R 수년간 변화를 거듭해 왔습니다. 데이터 플랫폼 그 이상의 존재가 되다 하둡 파일 시스템, 데이터베이스, 스트리밍 플랫폼 등과 같은 고유한 혁신에 중점을 두고 배포합니다. 하둡과 실 그들은 무대 뒤에서 실행되어 왔으며 구현 세부 사항이었고 플랫폼에서 강조된 기술에서 물러났습니다.

오늘날 MapR은 Hadoop 독립적인 접근 방식을 한 단계 더 발전시켜 마케팅 강조에서 아키텍처 현실로 발전시키고 있습니다. 회사는 다음의 구현을 발표합니다. 아파치 스파크 그리고 아파치 드릴 이제 직접 실행할 수 있습니다. 쿠버네티스 (K8s), Hadoop과 독립적입니다. 게다가, 맵R-XD, 회사의 파일 시스템은 K8s 영구 볼륨, 를 통해 CSI(클라우드 스토리지 인터페이스) 플러그인.

K8s를 위한 키스

단순한 K8s 호환성 제공을 넘어, MapR은 K8s 운영자 및 MapR의 제공을 통해 고객의 경험을 단순화하는 데 도움을 주기 위해 노력하고 있습니다. "테넌트"라고 하는 더 높은 수준의 추상화입니다. 후자는 전체 앱을 배포하고 특정 사용자/그룹을 앱과 연결하는 더 쉬운 방법을 제공하도록 설계되었습니다. Kubernetes 네임스페이스, 포드 및 운영자를 추상화합니다.

구현은 온프레미스 Kubernetes 클러스터 또는 클라우드에 있는 클러스터에서 작동합니다. 클라우드 공급자의 IaaS 가상 머신에서 실행하든 관리형 Kubernetes 서비스(예: Kubernetes용 Amazon Elastic Container Service, Azure Kubernetes 서비스 또는 구글 쿠버네티스 엔진). 스토리지 구현은 VM 디스크 또는 클라우드 스토리지 서비스 전반에 걸쳐 구현될 수 있지만 MapR은 후자가 훨씬 더 비쌀 수 있다고 말합니다.

이 MapR 제품은 ~ 아니다 전체 MapR 플랫폼의 K8s 호환 구현을 나타내지만 그럼에도 불구하고 가장 널리 사용되는 BI, 데이터 엔지니어링 및 기계 학습 워크로드를 K8s에서 직접 실행할 수 있습니다. 또한 회사는 K8s 기본 배포 모델에 더 많은 데이터 플랫폼 구성 요소를 가져올 것으로 예상합니다.

하둡의 후퇴

합병으로 클라우데라 그리고 호튼웍스 한편으로는 MapR이 Hadoop과 독립적인 고속 차선을 향해 질주하고 있는 것을 보면 확실히 Hadoop이 코끼리 발을 딛고 있는 것처럼 느껴집니다. Spark, 클라우드 개체 저장소 및 Kubernetes는 Hadoop 구성 요소에 직접적으로 도전했습니다. 맵리듀스, HDFS 및 YARN입니다. 한편, 다음과 같은 클라우드 Hadoop 서비스는 아마존 EMR, 마이크로소프트 HD인사이트 그리고 구글 클라우드 데이터프로크 Spark를 실행하는 플랫폼을 포함하여 여전히 인기가 있습니다.

Hadoop의 종말에 대한 소문은 크게 과장되었을 수 있지만, 이는 정확히 8년 전처럼 떠들썩했던 빅 데이터 마법의 강장제와 비약은 아닙니다. 빅 데이터가 여기에 있고 머신 러닝도 마찬가지입니다. 그러나 작업을 수행하는 기술을 배포하고 구현하는 데 있어서 옵션의 다양성과 경쟁이 점점 더 치열해지고 있습니다.