Hadoop-Distribution für NoSQL- und Big-Data-Analysen von MapR Solider Unterbau für Hadoop

Unternehmen brauchen bei Filesystemen Eigenschaften wie Mandantenfähigkeit oder Hochverfügbarkeit, die HDFS (Hadoop Distributed Filesystem) bis heute nicht besitzt. Das Start-up MapR macht sich nun diese Marktlücke zunutze.

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Fujitsu

Datenanalysen in der Cloud sind für viele Unternehmen tabu. Die Vorstellung, ihre Dateninputs oder gar die Ergebnisse könnten in fremde Hände geraten, lässt sie davor zurückschrecken. Andererseits sind leistungsstarke Big-Data-Analyseumgebungen nach wie vor sehr teuer – für viele Unternehmen zu teuer – und damit eigentlich ein ideales Feld der gemeinsamen Infrastrukturnutzung.

Doch Eigenschaften wie Mandantenfähigkeit, um die Daten unterschiedlicher Kunden sicher auseinanderzuhalten, Snapshots und Hochverfügbarkeit, um Datenverluste sicher zu vermeiden oder schnelle Inline-Deduplizierung, um die Datenvolumina ohne Zeitverluste so kompakt wie möglich zu halten, gibt es als Open Source schlicht nicht. Die freie Programmierer-Community tut sich anscheinend recht schwer damit, derart komplexe Funktionen zu realisieren.

Solche Situationen sind der ideale Einstiegspunkt für Marktneulinge, in diesem Fall MapR. Das Unternehmen wurde 2009 gegründet, beschäftigt inzwischen 150 Mitarbeiter, davon zwei in Deutschland, und wird von Venture Capital finanziert. Erst im März konnte MapR die letzte Finanzierungsrunde mit 30 Millionen US-Dollar abschließen. Insgesamt hat das Unternehmen 59 Millionen US-Dollar erhalten.

Filesystem und Verwaltungsfunktionen

MapR hat eine eigene Hadoop-Distribution für NoSQL- und Big-Data-Analysen entwickelt. Sie besteht aus einem geschützten, proprietären Filesystem und Verwaltungsfunktionen. Während der „Oberbau“ des Hadoop-Systems dank entsprechender Schnittstellen mit seinen vielfältigen Projekten für alle möglichen Zwecke weiterhin verwendbar ist wie bisher, sorgt der von MapR runderneuerte Hadoop-Unterbau dafür, dass Big Data für Cloud-Anbieter oder Unternehmen, die ihre eigene Private Cloud bauen wollen, endlich zu einer realistischen Option wird.

Hadoop für Profis

Denn das Start-up MapR hat in seine Software all das integriert, was Profis verlangen: angefangen bei Point-in-Time-Snapshots über Hochverfügbarkeit, Disaster Recovery und Inline-Deduplizierung bis hin zu Mandantenfähigkeit und Funktionen zur Datensicherung. Gerade die beiden letztgenannten Themen dürften, sofern befriedigend gelöst, für die Kunden der zukünftigen Big-Data-Cloud-Provider ein wichtiges Argument sein, ihre Analysen doch einem Dienstleister anzuvertrauen.

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