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Apache-Spark-
Integration

Der Apache Spark Connector für Riak synchronisiert Daten zwischen Spark und Riak automatisch. Dies kombiniert die In-Memory-Analyse von Apache Spark mit der Ausfallsicherheit und Produktpalette von Riak.

Schreiben wie Riak. Analysieren wie Spark.

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Moderne Big-Data-Anwendungen müssen Daten in Echtzeit verarbeiten, um Muster, Trends und Verknüpfungen aufzudecken. Der Apache Spark Connector für Riak überträgt Daten von Riak zu Spark und ermöglicht eine In-Memory-Analyse. Die Ergebnisse können zudem für die künftige Datenverarbeitung in Riak gespeichert werden.

Warum Apache Spark und Riak?

Apache Spark ist ein Analyse-Framework für Big Data. Riak wurde zur Speicherung von Big Data in einer verteilten NoSQL-Datenbank konzipiert, die auf massive Skalierbarkeit, Hochverfügbarkeit und Bedienerfreundlichkeit ausgelegt ist. Apache Spark ist in Riak integriert und bietet Echtzeitanalysen von Spark mit der Verfügbarkeit und Skalierbarkeit von Riak. Damit werden Echtzeitanalysen von unstrukturierten Daten möglich. Bevor Spark auf den Plan kam, konnte kein einziges Verarbeitungs-Framework mit der Last umgehen, die verteilte Systeme erfordern.

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FUNKTIONEN VON SPARK

SCHNELLE DATENBEWEGUNG

Ihre Riak-Daten profitieren von Spark.
Daten werden intelligent in Spark-Cluster geladen, um die Netzwerklast und den Bearbeitungsaufwand zu minimieren.

Write-Back auf Riak

Persistenz leicht gemacht.
Zwischen- und Endergebnisse für die Weiterverarbeitung durch Spark oder andere Big Data-Anwendungskomponenten zurück auf Riak KV schreiben.

Skalierbare Leistung

Geschwindigkeit ermöglichen.
Das Apache Spark-Add-on ist für die hohe Performanz, Echtzeit-Analyse und Riak KV-Persistenz von Big Data ausgelegt.

Unkomplizierte Anwendung

Kein Arbeitsaufwand.
Integration und Aktualisierung von Echtzeit-Analysen, Caching- und Such-Technologien, um das Design und den Betrieb von Big-Data-Anwendungen zu vereinfachen.