Spring für Big Data: Spring XD 1.1 veröffentlicht

Version 1.1 von Spring XD wartet mit einer Fülle neuer Features auf: Unter anderem ist nun eine Streamverarbeitung mir Reactor, RxJava, Spark Streaming und Python möglich. Spark-Anwendungen und Scoop-Jobs können ab sofort auch als Batch-Jobs deployt und ausgeführt werden.

Darüber hinaus ist nun die rollenbasierte Autorisierung von REST-Endpunkten sowie die Authentifizierung gegen einen LDAP-Server möglich. Als Alternative zu XML können Module jetzt mit @Configuration-Klassen erstellt werden. Wenn Spring XD auf YARN läuft, ist zudem ein Container-Gruppenmanagement möglich.

Alle weiteren Neuerungen werden in einem ausführlichen Post auf dem Spring-Blog vorgestellt.

Über Spring XD

Spring XD ist die Kurzform für Spring Extreme Data. Die Big Data-Lösung aus dem Hause Pivotal
basiert auf bestehenden Technologien wie Spring Integration, Spring Data und Spring Batch und erweitert diese um eine Konfigurations-DSL, eine Container-Lösung und um Anbindungen an Big-Data-Projekte wie Hadoop. Das Tool soll bei der Aufnahme und dem Export von großen Datenmengen unterstützen und Analysen erleichtern. Eine gute Einführung in Spring XD liefert der JAXenter-Artikel “Spring XD für Big Data” von Eberhard Wolff.

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