Spark云服务进展 (Databricks Runtime 3.0)

Databricks是spark商业孵化公司,主要做的工作是在AWS上提供SaaS化的spark服务。最近在databricks博客上公布了做的一些有意思的进展:

Databricks把这个称为Runtime artifact,包括Apache Spark和其他软件,如Scala,Python,DBIO和DBES。

以前,云上的版本和spark是同一个版本,Databricks准备和spark版本解耦出来,单独命名版本号,Databricks Runtime3.0配套spark 2.2。

相比spark,Databricks Runtime显著区别是:

  1. 使用DBIO提高性能: Databricks I / O模块或DBIO利用垂直集成的堆栈来显着提高Spark在云中的性能。这个组件的作用是spark垂直集成S3,提高性能和支持事物。
  2. DBES更强大的安全性: Databricks企业安全或DBES模块增加了静态和运动中的数据加密功能,细粒度数据访问控制和审计功能,以满足标准合规性(例如HIPAA,SOC2)和最严格的安全性对大型企业的要求。
  3. 显着降低运营复杂性:通过自动扩展计算资源和本地存储等功能,我们将Spark放在“自动驾驶仪”上,显着降低了运营复杂性和管理成本。
  4. 快速发布和早期访问新功能:与上游开源版本相比,Databricks的SaaS产品可以更快的发布周期,为我们的客户提供在开源版本中尚不可用的最新功能和错误修复。

相关博客:https://databricks.com/blog/2017/05/24/databricks-runtime-3-0-beta-delivers-enterprise-grade-apache-spark.html?utm_campaign=Databricks%20newsletter&utm_source=hs_email&utm_medium=email&utm_content=52589187&_hsenc=p2ANqtz--fpyaZ-Uf5AsJjJFjlmNbmLM1AhThXVAjmiB2Bs6QW5-oUsCj33orPZYangsTF3l6GqOsBC3B2ggwxE_q2JYL7IgFRQw&_hsmi=52590058

原文发布于微信公众号 - 大数据和云计算技术(jiezhu2007)

原文发表时间:2017-06-01

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