MapR (HPE Ezmeral)

Plataforma de dados convergente com sistema de arquivos nativo

Enterprise High Performance

MapR, agora parte da HPE Ezmeral Data Fabric, é uma plataforma de dados convergente que oferece um sistema de arquivos distribuído nativo (MapR-FS) com performance superior ao HDFS tradicional. Combina analytics, operacional e streaming em uma única plataforma unificada.

Status da Distribuição
HPE Ezmeral
Adquirida pela HPE em 2019

🔧 Especificações Técnicas

Sistema de Arquivos MapR-FS (nativo)
Versão Spark 2.4.x, 3.1.x
Deployment On-premise, Cloud, Edge
Database MapR-DB (NoSQL nativo)
Streaming MapR Event Store
Replicação Multi-master, Global
APIs POSIX, NFS, HDFS

⚡ Recursos Principais

🚀 Performance Superior

MapR-FS oferece performance até 5x superior ao HDFS com acesso POSIX nativo.

🔄 Convergência de Workloads

Suporta analytics, operacional e streaming na mesma plataforma unificada.

🌍 Replicação Global

Replicação multi-master entre datacenters com consistência eventual.

🛡️ Segurança Avançada

Encryption wire-level, ACLs granulares e auditoria completa.

🏗️ Componentes Principais

MapR-FS

Sistema de arquivos distribuído nativo

  • • POSIX compliance
  • • NFS access
  • • Random read/write
  • • No NameNode
Core
MapR-DB

Database NoSQL integrado

  • • JSON documents
  • • HBase API
  • • ACID transactions
  • • Real-time updates
Database
Event Store

Streaming platform nativo

  • • Kafka API
  • • Global replication
  • • Persistent streams
  • • Multi-tenancy
Streaming

🔄 Evolução para HPE Ezmeral

📈 HPE Ezmeral Data Fabric
  • Unified Platform: Analytics, ML e edge computing
  • Kubernetes Native: Container orchestration
  • Multi-cloud: Deploy em qualquer cloud
  • Edge Computing: Processamento distribuído
  • AI/ML Pipeline: MLOps integrado
🎯 Foco Atual
  • Enterprise Customers: Grandes corporações
  • Mission Critical: Workloads críticos
  • Hybrid Cloud: On-premise + cloud
  • AI/ML Workloads: Machine learning em escala
  • Edge Analytics: IoT e edge computing

🎯 Casos de Uso Ideais

✅ Recomendado para:
  • Aplicações que precisam de alta performance
  • Workloads operacionais em tempo real
  • Ambientes multi-datacenter
  • Aplicações que precisam de POSIX
  • Convergência de analytics e operacional
  • Edge computing e IoT
  • Aplicações mission-critical
  • Ambientes com compliance rigoroso
❌ Não recomendado para:
  • Startups com orçamento limitado
  • Projetos de prototipagem
  • Workloads simples de batch
  • Equipes sem expertise em MapR
  • Ambientes que precisam de 100% open source
  • Projetos de curto prazo

⚡ Comparação de Performance

Métrica MapR-FS HDFS Vantagem
Throughput 2-5x superior Baseline MapR
Random I/O Nativo Limitado MapR
Small Files Otimizado Problemático MapR
Metadata Distribuído NameNode MapR
NFS Access Nativo Gateway MapR

💰 Modelo de Preços

Community Edition

Para desenvolvimento e testes

  • MapR-FS básico
  • Até 3 nós
  • Suporte da comunidade
  • Sem recursos enterprise
Gratuito
Enterprise

Para ambientes de produção

  • Todos os recursos
  • MapR-DB incluído
  • Event Store incluído
  • Suporte 24/7
Licença por nó
HPE Ezmeral

Plataforma completa

  • Data Fabric completo
  • Kubernetes integration
  • ML/AI capabilities
  • Professional services
Contato HPE

🛠️ Suporte e Serviços

Suporte HPE
  • 24/7/365 support
  • Dedicated support engineers
  • Remote troubleshooting
  • Escalation to R&D
Professional Services
  • Architecture design
  • Implementation services
  • Migration assistance
  • Performance tuning
Treinamento
  • MapR certification program
  • On-site training
  • Virtual learning paths
  • Best practices workshops

🔄 Migração e Futuro

📋 Status Atual
  • MapR Legacy: Suporte até 2024
  • HPE Ezmeral: Evolução da plataforma
  • Migration Path: Para HPE Ezmeral Data Fabric
  • New Customers: Direcionados para Ezmeral
🎯 Alternativas
  • HPE Ezmeral: Evolução natural
  • Cloudera: Enterprise similar
  • Databricks: Para analytics
  • Confluent: Para streaming

🚀 Como Começar

1. HPE Contact

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2. Assessment

Avaliação de workloads e requisitos

Consulting
3. POC

Proof of concept com dados reais

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4. Implementation

Deploy com professional services

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