SAS añade soporte para Hadoop a Enterprise Data Integration Server

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El framework open source de Apache se une así a otras fuentes de datos como Oracle, DB2, SQL Server, Teradata y MySQL.

El proveedor de software de análisis SAS ha decidido ofrecer a sus clientes un mayor acceso a fuentes de Big Data con la actualización de su Enterprise Data Integration Server. ¿El motivo? Entre las novedades de la nueva solución destaca la integración de la popular arquitectura open source Hadoop

La herramienta desarrollada por Apache se une así a otras fuentes de datos compatibles con SAS, como Oracle, DB2, SQL Server, Teradata, Sybase, Netezza, EMC Greenplum y MySQL. Y permitirá no perder comba con el ritmo de innovación de las organizaciones, que están agregando a marchas forzadas esta herramienta basada en Java para el procesamiento de grandes conjuntos de datos en un entorno de computación distribuida.

Hadoop se está volviendo más importante a medida que más organizaciones evalúan sus capacidades y planean incrementar su despliegue”, comenta Jim Davis, vicepresidente senior y director de marketing de SAS. Por lo que “llevar SAS Analytics a Hadoop significa aprovechar las capacidades del procesamiento distribuido y ayudar a gestionar de forma eficaz su adopción”.

Además, la compañía ha explicado que su combinación con Hive permitirá simplicar las tareas de análisis en los casos de uso más comunes. Ciertas características como el editor visual o el revisor de sintaxis se extenderán a los comandos de esta infraestructura de data warehouse, así como de Pig, MapReduce y HDFS. Se aumentará la seguridad nativa de Hadoop con las disposiciones de datos de SAS, incluyendo autorización y procedencia. Y se soportarán distribuciones como Cloudera, HortonWorks y EMC Greenplum, entre otras características.

En opinión de Davis, “Hadoop carece de las herramientas idóneas para desarrollar y gestionar despliegues complejos”. Esto significa que la virtud está en la combinación, y que “el software de SAS para el análisis y la gestión de datos extensivos ayudará a las empresas a sacar el máximo partido a las implementaciones de Hadoop utilizando los mínimos recursos”.

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