In-Hadoop-Dokumentendatenbank

MapR erweitert NoSQL-Datenbank um nativen JSON-Support

| Autor / Redakteur: Thomas Drilling / Nico Litzel

Schema des Open JSON Application Interface-API (OJAI) für JSON-Daten in Hadoop.
Schema des Open JSON Application Interface-API (OJAI) für JSON-Daten in Hadoop. (Bild: MapR)

MapR hat auf der Fachmesse Strata+Hadoop World in New York die erste In-Hadoop-Dokumentendatenbank mit JSON-Support vorgestellt. Eine Preview-Version, mit der sich skalierbare Echtzeitanwendungen entwickeln lassen, steht ab sofort zum Download bereit.

Mit der Erweiterung für die eigene NoSQL-Datenbank MapR-DB um eine native JSON-Unterstützung (JavaScript Object Notation) bietet das Unternehmen eigenen Angaben zufolge die erste In-Hadoop-Dokumentendatenbank an. Mit ihr sollen Entwickler skalierbare Anwendungen mit kontinuierlicher Echtzeitanalyse umgehend und umfassend bereitstellen können.

Mit der in New York vorgestellten Erweiterung profitieren Entwickler gleichermaßen von den Vorteilen einer Dokumentendatenbank und denen eines unternehmensweiten Frameworks wie Hadoop oder Spark, erklärt MapR. Dazu zählen Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit und integrierte Analysefunktionen. Mit der Erweiterung lassen sich eine ganze Reihe von Anwendungsszenarien umsetzen und weiter optimieren, etwa in Form einer Personalisierung von Online-Shops, der Optimierung des Online-Kauferlebnisses, der Risikominimierung, der Betrugsbekämpfung in Echtzeit sowie einer Produktivitätssteigerung oder Kostensenkung.

Eine Plattform für viele Szenarien

Die Hadoop-Distribution von MapR versteht sich als einheitliche Plattform, mit der sich analytische und operative Anwendungen entwickeln lassen – mit der neuen Datenbank mit nativem JSON-Support jetzt umso mehr.

MapR rechnet potenziellen Nutzern vor, dass der native JSON-Support in MapR-DB die Amortisierungszeit verkürze, da Entwickler theoretisch deutlich schneller mehr Anwendungen auf mehr Datentypen und mehr Datenquellen erstellen können sollen. In jedem Fall erlaube die MapR-Distribution mit der neuen MapR-DB-Erweiterung, Echtzeitdaten kontinuierlich zu analysieren. Gleichzeitig lasse sich ein Cluster-Wildwuchs vermeiden und Datensilos eliminieren. Somit senke die Lösung nach Ansicht der MapR-Entwicker auch die Kosten für das Datenmanagement.

OJAI-API

Die neue Datenbankerweiterung in MapR-DB unterstützt das, kurz OJAI. Das API wurde als allgemeine JSON-Zugriffsschicht für Datenbanken, Dateisysteme und Nachrichtenströme konzipiert und fungiert in MapR-DB als einheitliche und flexible Schnittstelle zur Big-Data-Verarbeitung.

MapR verspricht weniger Java Virtual Machines und damit weniger Overhead in der MapR-DB.
MapR verspricht weniger Java Virtual Machines und damit weniger Overhead in der MapR-DB. (Bild: MapR)

Anil Gadre, Senior Vice President Product Management bei MapR Technologies, kommentiert die Vorstellung der neuen Datenbank-Erweiterung so: „Mit MapR können Entwickler von Unternehmensanwendungen innovative und leistungsstarke Projekte realisieren, die vorher so kaum möglich waren. Wenn Entwickler eine NoSQL-Dokumentendatenbank tief in unsere Plattform integrieren, können sie unmittelbar neuartige Anwendungen erstellen, die eine extrem niedrige Latenz bei größter Flexibilität erfordern und unterschiedlichste Datentypen unterstützen – alles innerhalb eines einzigen Clusters.”

Download und Verfügbarkeit

MapR stellt Entwicklern, die MapR-DB ausprobieren möchten, eine Entwickler-Preview mit Beispielcode zum Herunterladen zur Verfügung.

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