今天，Pivotal Software Inc. 宣布对其 Pivotal 大数据套件进行重大更新。 新的更新包括对 Pivotal HD Apache Hadoop 发行版的升级，Pivotal 声称其分析解决方案（包括 Pivotal Greenplum 数据库）的性能提高了 100 倍。 新的升级旨在帮助客户管理由移动、云、社交和物联网驱动的膨胀数据集，并以前所未有的速度、规模和灵活性处理这些数据集中最复杂的查询。
现代企业需要能够掌握大数据、敏捷方法和云原生应用程序。 这就是 Pivotal Big Data Suite 的用武之地。Big Data Suite 基于订阅模式并以开源软件为基础，旨在扩展和支持新的和现有的数据架构方法。 客户可以获得他们所需的所有数据处理、分析和应用程序功能，以便在单个套件中获得更好的洞察力。 Pivotal Big Data Suite 是开放、敏捷和云读取的，其组件可以部署在商品硬件、预认证设备、虚拟化和私有云实例以及公共云中
其中一项新更新是新的 Pivotal Query Optimizer，这是一种基于成本的高级大数据查询优化器。 新的优化器正在推动 Pivotal Greenplum 数据库和 Pivotal HAWQ 的性能提升。 另一个更新是 Pivotal HD 的第一个版本，它基于开放数据平台核心，包括对 Apache Hadoop 组件（包括 Apache Spark）的主要更新。 这为客户提供了 Hadoop 堆栈中更好的稳定性、管理、安全性、监控和数据处理功能，并使他们能够将更多业务关键型工作负载卸载到 Hadoop，降低成本，同时保持对政策和法规的合规性。
新的好处包括：
- Pivotal Greenplum 数据库和 Pivotal HAWQ
- 通过大幅增强的 Pivotal Query Optimizer 实现性能的重大飞跃，这是最先进的基于成本的大数据查询优化器。
- 能够以高性能处理大量不同的工作负载，使大型团队能够同时处理多个分析用例。
- 能够在不降低性能的情况下大规模处理大数据量。
- 增强的数据结构和数据管理能力
- 关键高清
- 现在基于由 Apache Hadoop 2.6 和 Apache Ambari 组成的标准化开放数据平台核心。
- 更新用于脚本和查询（Apache Pig 和 Apache Hive）、非关系数据库（Apache HBase）以及基本协调和工作流编排（Apache Zookeeper™ 和 Apache Oozie）的现有 Hadoop 组件。
- 添加 Apache Spark 核心和机器学习库。
- 添加额外的 Hadoop 组件以提高安全性（Apache Ranger（孵化）、Apache Knox）、监控（Nagios、Ganglia 以及 Apache Ambari）和数据处理（Apache Tez）。
可用性
新功能现已可用。
Amazon