Spring XD 1.1M1 unterstützt erstmals Apache Spark, Kafka und Redis

Redaktion JAXenter

Big Data ist mittlerweile fast schon ein alter Hut – zumindest der Begriff. Für viele aus diesem Umfeld ist er inzwischen zu unscharf, um die vielfältigen Anforderungen (Speicherung, Verarbeitung, Analyse), Business Cases und Technologien abzubilden, die unter diesem Etikett zusammengefasst werden.

Davon abgesehen sind die Datenmengen, mit denen Unternehmen heute zu tun haben, nicht mehr nur „big“, sondern extrem groß. „Extreme Data“ (XD), der Name eines Spring-Projekts, das letztes Jahr ins Leben gerufen wurde, scheint daher nur konsequent. Jetzt ist der erste Meilenstein der Version 1.1 erschienen, die erstmals Apache Spark, Kafka und Redis unterstützt. Spark-Anwendungen können nun als Batch-Jobs deployt und ausgeführt werden.

Darüber hinaus ist die Authentifizierung gegen einen LDAP-Server möglich. Als Alternative zu XML können Module jetzt mit @Configuration-Klassen erstellt werden.

Der erste Releasekandidat wird, wie Mark Pollack vom Spring-XD-Team außerdem ankündigt, einen Message Bus auf Basis von Kafka sowie Module enthalten, die das Stream-API des asynchronen Reactor-Frameworks verwenden. Das Beisteuern von Modulen soll dank Spring Boot einfacher werden.

Gleichzeitig erschienen ist das Maintenance-Release Spring XD 1.0.2., das Unterstützung für Apache Hadoop 2.5.1, Pivotal PHD 2.1 und Cloudera CDH 5.1.3 mitbringt. Links zu den Downloads befinden sich in der Ankündigung.

Das Projekt Spring XD basiert auf bewährten Spring-Lösungen wie Spring Integration, Spring Data und Spring Batch. Hinzu kommen immer mehr Klassiker aus dem Big-Data-Umfeld wie die oben erwähnten. Die Ziele und Basistechnologien von Spring XD hat Eberhard Wolff in einem JAXenter-Artikel erläutert.

 

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