Decideo - Actualités sur le Big Data, Business Intelligence, Data Science

Abonnez-vous gratuitement à Decideo !


Decideo

 


Talend et MapR annoncent la certification des solutions d’intégration et de qualité des Big Data de Talend


Rédigé par Communiqué de Talend le 21 Mars 2012

Des fonctionnalités étendues pour intégrer, streamer et nettoyer les données dans Hadoop



Talend, l’un des leaders mondiaux des solutions open source et MapR Technologies, Inc., éditeur de la distribution Apache Hadoop la plus avancée du marché, annoncent aujourd’hui que Talend Open Studio for Big Data, principale solution open source d’intégration des Big Data, a été certifiée pour une utilisation avec la distribution Hadoop de MapR, afin d’offrir aux utilisateurs d’Hadoop dans les entreprises des options d’intégration hautes performances.

Offerte sous licence Apache, Talend Open Studio for Big Data est une solution open source puissante et polyvalente, dédiée à l’intégration des Big Data et supportant en natif Hadoop. En tirant parti de l’architecture MapReduce d’Hadoop pour des traitements de données hautement distribués, Talend Open Studio for Big Data génère en natif du code Hadoop et exécute des transformations de données à l’intérieur même d’Hadoop pour assurer une performance maximale. Son environnement de développement graphique convivial améliore considérablement l’efficacité du design de jobs d’intégration de données.

Selon un rapport récent de Forrester Research : « Le concept de Big Data regroupe toutes les étapes nécessaires pour traiter et analyser rapidement de très gros volumes de données structurées, non structurées ou semi-structurées. Même si Hadoop offre une plate-forme de données puissante pour traiter ces gros volumes de données à des fins d’analyse, le transfert de ces données dans la plate-forme Hadoop n’est pas toujours aisé. La plupart des ETL du marché s’enrichissent pour intégrer Hadoop et assurer le déplacement de gros volumes de données, issus de bases de données et de data warehouses ». [1]

Talend Open Studio for Big Data établit une passerelle entre Hadoop et le reste du système d’information, grâce à la gamme de connecteurs la plus étendue du marché –à la fois pour Hadoop et pour de nombreuses autres plates-formes de données et systèmes informatiques. Parmi les connecteurs Hadoop inclus dans Talend Open Studio for Big Data et certifiés pour une utilisation avec la distribution Hadoop de MapR, figurent :

· HDFS (Hadoop Distributed File System), pour charger et extraire des données depuis Hadoop, en mode batch ou streaming.
· NFS, pour charger, extraire et transférer des données, en utilisant l’accès haute performance de MapR.
· HBase, pour charger, extraire et transformer des données dans une base de données orientée colonnes d’Hadoop.
· Pig (génération de Pig Latin) et Hive (génération de HiveQL), pour traiter des données Hadoop sur place en tirant parti de la puissance du cluster MapR.
· Sqoop, pour développer des liens directs Hadoop vers des bases de données, sans programmation.

La distribution MapR est également fournie dans EMC Greenplum MR Edition et Cisco UCS.

Pour assurer la connectivité d’Hadoop avec le reste du système d’information, Talend Open Studio for Big Data fournit en outre un éventail inégalé de connecteurs pour :

· Bases de données, telles qu’Oracle, MS SQL Server, MySQL, DB2, PostgreSQL, Teradata, Vertica, EMC Greenplum, Infobright, etc.
· Systèmes ERP/CRM, tels que SAP, MS Dynamics, Salesforce.com, etc.
· Plates-formes sociales, SaaS et Cloud, dont Amazon Web Services, NetSuite, Marketo, Google, Twitter, etc.
· Fichiers – structurés, poly-structurés et semi-structurés, fichiers plats, XML, etc.
· Systèmes mainframe & middleware, fichiers Cobol, etc.

« Nous sommes heureux d’annoncer la certification de la solution de Talend avec la distribution MapR » déclare Alan Geary, senior director of business development chez MapR. « Les entreprises doivent être capables d’intégrer Hadoop avec le reste de leurs systèmes d’information afin de tirer le meilleur parti des Big Data, tout en améliorant leur rentabilité et leur avantage concurrentiel. Talend les aide à y parvenir. »

Talend Open Studio for Big Data est un composant essentiel de Talend Platform for Big Data, qui permet aux entreprises d’accroître leur productivité en déployant des solutions de ‘big data’ en quelques heures plutôt que plusieurs semaines, voire plusieurs mois. Talend Platform for Big Data intègre aisément des données de tous types – structurées, semi structurées et non structurées – et maximise les ressources de l’entreprise en dissimulant la complexité technique des outils et technologies de Big Data. Talend Platform for Big Data est compatible avec toutes les distributions Apache Hadoop.

« MapR fournit l’une des principales distributions Hadoop et nous sommes fiers de collaborer avec ses équipes » commente Fabrice Bonan, co-fondateur et COO de Talend. « Talend Open Studio for Big Data a pour vocation de démocratiser le déploiement d’Hadoop, en aidant les entreprises à tirer de précieuses informations de leurs Big Data. En offrant un support certifié de distributions Hadoop, Talend contribue à sa démocratisation et à son intégration dans l’entreprise, tout en fournissant des options puissantes pour gérer et analyser les Big Data. »




Nouveau commentaire :
Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.


Twitter
Rss
LinkedIn
Facebook
Apple Podcast
App Store
Google Play Store