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Hortonworks DataFlow (HDF)

Hortonworks DataFlow (HDF)

Hortonworks DataFlow (HDF) fournit la seule plateforme de bout en bout qui rassemble, organise, analyse et agit sur des données en temps réel, que ce soit sur site ou dans le cloud, et ce, à l'aide d'une interface graphique autorisant le glisser-déposer. HDF est une solution intégrée à Apache Nifi/MiNifi, Apache Kafka, Apache Storm et Druid.

La plateforme HDF d'analyse des données en temps réel inclut des systèmes de gestion des flux de données, de traitement des flux et des services d’entreprise.

Powering the future of data
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HDF 3.1 Platform
Kafka Storm NiFi minifi Ranger Ambari

Trois composants majeurs de Hortonworks DataFlow

administrateur

Gestion simple, sécurisée et fiable des flux de données 

Collectez et manipulez en toute sécurité et efficacité les flux Big Data de l'Internet des Objets tout en offrant en temps réel une gestion, un contrôle et une visibilité des opérations.

administrateur

Des informations immédiates et continues  

Créez en quelques minutes des applications d'analyse en temps réel pour capturer immédiatement des informations périssables sans avoir à écrire une seule ligne de code.

En savoir plus
administrateur

Gouvernance d'entreprise, sécurité et opérations 

Gérez l'écosystème HDF et HDP à l'aide d'un panneau de gestion complète pour le provisionnement, la surveillance et la gouvernance.

En savoir plus

Plateforme intégrée de collecte des données indépendamment de la source

HDF intègre pour la collecte de données des fonctionnalités complètes, indépendantes et intégrées avec plus de 220 processeurs. Les Big Data issues de l'Internet des Objets peuvent être collectées à partir de sources dynamiques et distribuées ayant des formats, des schémas, des protocoles, des tailles, des débits et des types différents, à l'instar des machines, appareils de géolocalisation, flux de clic, fichiers, réseaux sociaux, fichiers log et vidéos.

Plus d'informations : 

  • Comment la gestion en temps réel des flux de données indépendamment de la source facilite-t-elle le mouvement des données ?
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    Découvrez ce que HDF peut faire pour optimiser l'analyse des fichiers journaux en périphérie. En savoir plus
Collecte de données puissante

RÉPONSE EN TEMPS RÉEL AUX DONNÉES EN MOUVEMENT

Avec HDF, la collecte de données n’est plus un processus pénible. Vous pouvez gérer les données à la volée grâce à un panneau de contrôle graphique permettant de définir les sources, les flux associés et divisés, et de hiérarchiser les flux de données. HDF peut également ajouter des données contextuelles à vos flux afin de fournir des analyses et des informations plus complètes. La provenance des données et les pistes d'audit toujours disponibles assurent en temps réel la sécurité et la conformité de la gouvernance, ainsi que le dépannage si nécessaire. Intégré à Apache NiFi, MiNiFi, Kafka et Storm, HDF est prêt pour le traitement d'événements à fort volume en vue de réaliser des analyses et des actions immédiates. Kafka autorise différents débits de création et de distribution des données, tandis que Storm fournit une analyse des flux de données en temps réel et crée des renseignements immédiats à grande échelle.

Plus d'informations : 

  • Découvrez comment la gestion des flux de données via l'interface utilisateur graphique en temps réel d'Apache NiFi accroît l'efficacité opérationnelle.
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Gestion des flux de données en temps réel

SÉCURISATION TOTALE DE LA SOURCE À LA DESTINATION 

HDF sécurise le flux des données de bout en bout et leur acheminement de la source à la destination grâce à une autorisation utilisateur indépendante et à une chaîne de contrôle graphique détaillée en temps réel. Utilisez l'interface utilisateur graphique de HDF pour chiffrer des flux de données, les acheminer vers Kafka, configurer les mémoires tampons et gérer la congestion de sorte que les données puissent être hiérarchisées automatiquement et transférées en toute sécurité. HDF autorise l’accès aux données basé sur les rôles qui permet aux entreprises de partager automatiquement et de façon sécurisée certains éléments de données pertinentes. HDF peut déployer facilement des applications de gestion des flux et de lecture des données en temps réel dans un environnement Kerberos sans une trop grande charge opérationnelle.

Plus d'informations : 

  • Découvrez comment un accès granulaire aux données est plus efficace qu'un accès basé sur les rôles
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Sécurité de niveau entreprise

CRÉEZ DES APPLICATIONS D'ANALYSE EN TEMPS RÉEL SANS AUCUN CODE

HDF intègre Streaming Analytics Manager (SAM), un module complet d'analyse en temps réel qui permet de créer des applications qui exécutent la corrélation des événements, l'enrichissement des données, la correspondance de modèles complexes, les agrégations analytiques et qui lancent des alertes/notifications lorsque des informations sont découvertes. SAM facilite grandement la création d'outils d'analyse en temps réel pour les développeurs d'applications, les équipes DevOps et les analyses d'affaires souhaitant créer, développer, partager, analyser, déployer et gérer des applications en quelques minutes sans avoir à écrire une seule ligne de code. Les analystes utilisent des graphiques prédéfinis pour réaliser rapidement des analyses et créer des tableaux de bord, tandis que les équipes DevOps peuvent gérer et surveiller les performances des applications dès leur installation.

Developers can experiment in the creation of SAM apps using mock data and create unit tests for SAM Apps using the new SAM “Test Mode”. The new SAM Operations Module gives users the ability to easily test, debug, troubleshoot, and monitor the deployed applications, making the operations of a running application as easy as building the application.

Plus d'informations : 

OPÉRATIONS PLUS EFFICACES AVEC SCHEMA REGISTRY

HDF intègre, Schema Registry, un référentiel central de schémas qui permet aux applications d'analyse d’interagir simplement entre elles. Ainsi, les utilisateurs peuvent enregistrer, modifier ou récupérer des schémas pour les données dont ils ont besoin. Cet outil permet également de joindre simplement des schémas à chaque élément de données sans entraîner une surcharge du temps système, ce qui confère une grande efficacité opérationnelle. Grâce à la gestion des versions de schémas, les consommateurs et les producteurs de données peuvent évoluer à des rythmes différents. Et, grâce à la validation des schémas, la qualité des données est grandement améliorée. Un registre central des schémas fournit également une plus grande gouvernance de l'utilisation des données. Schema Registry est intégré avec Apache Nifi et HDF Streaming Analytics Manager.

Plus d'informations : 

APACHE NIFI REGISTRY

Apache NiFi Registry, a new Apache sub-project now included within HDF Enterprise Management Services, facilitates the development, management and portability of data flows. Core to its functionality is the ability to abstract data flow schemas and programs to enable users to track and monitor data flow changes at a more granular level. Data flow schemas are stored in a shared repository that allows for easy sharing on a global basis as well as versioning of schemas.

Through this, the export and import of data flows allow easy porting and enables smooth migration of data flows from one environment to another. The functionality significantly improves the storage, control, and management of versioned flows, further shortening the software development life cycle and accelerating application deployment to achieve faster time to value.

Nouveautés HDF

Speed up data flow management, development and operations

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Develop, manage and port data flows easily using Apache NiFi Registry

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Track and monitor data flow changes at a more granular level

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Share and version schemas using the shared repository for data flow schemas

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Export and import data flows easily from one environment to another

Increase developer productivity

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Improve streaming data operations in Hortonworks Streaming Analytics Manager (SAM)

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Create SAM apps or unit tests for SAM apps using the new SAM “Test Mode”

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Test, debug, troubleshoot, and monitor deployed applications with the new SAM Operations module

Experience tight integration with Kafka 1.0

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Install, configure, manage, upgrade, monitor, and secure Kafka 1.0 clusters with Ambari

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Enhance data governance and lineage by managing access control policies with Apache Ranger

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Leverage new processors in NiFi and SAM to use Kafka 1.0 features including message headers and transactions

Guides d'utilisation de HDF

Obtenez des notes de mise à jour HDF, ainsi que des guides de prise en main destinés aux utilisateurs et aux développeurs

Assistance

La meilleure assistance du secteur pour Apache NiFi, Kafka et Storm en entreprise. Contactez notre équipe d'experts qui vous guidera tout au long de votre projet.

Formation

Formation en conditions réelles dispensée, selon vos besoins, en présentiel ou à la demande par des experts des Big Data.