Scaleout hServer

ScaleOut hServer es el primer motor Hadoop que trabaja en memoria para obtener trabajos map/reduce a velocidades imposibles hasta ahora.

Realiza Map/Reduce en segundos


El motor de map/reduce en memoria ejecuta trabajos Hadoop en segundos (o menos) incorporando un conjunto de tecnologías que no están disponibles en el hadoop estándar.

Evitando el batch scheduling de Hadoop, hServer puede arrancar tareas en milisegundos, el almacenamiento en memoria de los datos reduce los tiempos de acceso dramáticamente y el multi- reduce paralelo optimiza la consolidación de resultados.

¿No es Spark?


ScaleOut hServer está basado en la tecnología In Memory Data Grid que a diferencia de Spark permite trabajar en memoria con datos vivos que posibilita los sistemas de Inteligencia Operacional en Tiempo real.

ScaleOut hServer llega donde no llega Spark en prestaciones, escalabilidad, disponibilidad necesarias para un sistema critico en tiempo real.

Hasta 40 veces más rápido


Scaleout hServer ha demostrado en aplicaciones reales tiempos de 350 ms por ejecución frente a 15 segundos de Apache Hadoop en la misma tarea.

Compatibilidades


  • Stack Hadoop completo
  • Sin cambiar el código Hadoop
  • Certificado Cloudera y Hortonworks
  • Acceso directo a HDFS
  • Ejecuta Hive queries sobre YARN
  • Realiza Map/Reduce continuo
  • Realiza Map/Reduce con live data

ScaleOut hServer lleva los trabajos Map/Reduce a velocidades aptas para sistemas de Inteligencia Operacional capaces de dar resultados en segundos en vez de horas.

Scaleout hServer es la plataforma de referencia para Hadoop en Tiempo Real.

 

Computación en Memoria >>

No te líes...

¿Necesitas realizar análisis Hadoop y no quieres tener que ir a tomar un café cada vez que lo ejecutas?

Si necesitas esa información de inmediato y quieres ejecutar esos mismos algoritmos en segundos, tomar decisiones inmediatas, en tiempo real, tienes dos alternativas:

  • Implantar una arquitectura compleja de bases de datos en memoria, SPARK, re-programar todo el algoritmo, quizás utilizar otro lenguaje y otras APIs. Y rezar que funcione suficientemente rápido y eficientemente.
  • Sustituir Apache Hadoop por ScaleOut hServer. Y ya está! No tienes que cambiar nada, ni re-programar tu algoritmo, ni montar una compleja arquitectura. Simplemente sustituyes un Hadoop por otro, recompilas y lo lanzas sobre hServer. Y olvidate de ir a por un café, no te dará tiempo!

¡Pruébalo!

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Y si necesitas ayuda o más información, contacta con nosotros a través de nuestro formulario o en el teléfono 91-4066890.