Amazon EMR รองรับ Apache Hadoop 2.7.1, Spark 1.6.0, Presto 0.130 และ Ganglia 3.7.2 แล้ว

Amazon EMR 4.3.0 สามารถใช้งาน Apache Hadoop 2.7.1, Spark 1.6.0, Presto 0.130 และ Ganglia 3.7.2 ได้แล้ว รวมถึงยังมี Presto 0.130 Sandbox รุ่นล่าสุดอีกด้วย

aws_banner

การอัพเกรดครั้งนี้ทำให้ Hadoop มีประสิทธิภาพดีขึ้น, Spark มีความสามารถเพิ่มเติมขึ้นในส่วนของการตรนวจสอบ Type Safety ในระหว่าง Compile-time ด้วยการใช้ Dataset API และยังรองรับการทำ Machine Learning ได้ดีขึ้นกว่าเดิมมาก, Presto 0.130 รองรับ S3 Server-side/Client-side Encryption ด้วยการใช้ PrestoS3Filesystem

ผู้ที่สนใจสามารถศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/ReleaseGuide/emr-whatsnew.html ทันที

บทความโดย http://www.awsusergroup.org/ และ https://www.techtalkthai.com ส่วนผู้ที่อยากศึกษาเรื่องราวเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Amazon Web Services ในไทยสามารถเข้าร่วมกลุ่มของ Bangkok AWS User Group ได้ทันทีที่ https://www.facebook.com/groups/awsusergroup/

ที่มา: https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2016/01/apache-hadoop-2-7-1-spark-1-6-0-presto-0-130-and-ganglia-3-7-2-now-available-on-amazon-emr/

About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

Sonar เข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัป AI Code Review ยกระดับระบบตรวจสอบโค้ดด้วย Agentic Reasoning

Sonar ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มตรวจสอบคุณภาพและความมั่นคงปลอดภัยของโค้ด ประกาศเข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัปผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ AI-native Code Review การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ Gitar เข้ากับเอนจินตรวจสอบโค้ดของ Sonar เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้นสำหรับทีม DevOps ในยุคที่ …

Huawei เปิดตัวสถาปัตยกรรมชิปใหม่ แก้ปัญหาคว่ำบาตรและข้อจำกัด Moore’s Law

Huawei Technologies ยักษ์ใหญ่ด้านอิเล็กทรอนิกส์จากจีนได้เปิดตัวเฟรมเวิร์กการออกแบบชิปใหม่ ซึ่งบริษัทระบุว่าจะช่วยลดช่องว่างในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์กับผู้นำระดับโลกอย่าง TSMC และ Nvidia ได้