Hunk 6.1可以更快速、更便捷地将Hadoop与NoSQL 数据存储中的原始非结构化数据转化为商业洞察。
Splunk于近日宣布推出面向Hadoop与NoSQL Data Stores的6.1版Hunk: Splunk Analytics for Hadoop and NoSQL Data Stores。Hunk 6.1可以更快速、更便捷地将Hadoop与NoSQL 数据存储中的原始非结构化数据转化为商业洞察。Hunk的升级报告显着缩短了报告时间，同时交互式仪表板可提供丰富的自助分析，而无需固定模式或移动数据。通过优化面向NoSQL及Apache Accumulo、Apache Cassandra、MongoDB与Neo4j等其他数据存储的资源库，Hunk 6.1拓展了除Hadoop之外的Hunk功能。下载Hunk的60天免费试用版，或者访问www.splunk.com/hunk了解更多信息。
Splunk产品营销副总裁Sanjay Mehta表示：“Hunk简化了Hadoop与NoSQL中海量数据的复杂分析工作。对于寻求以更快速、便捷的方式去释放大量历史数据价值的组织而言，Hunk堪称理想之选。其他方法均需要专业技能、固定模式、复杂规划或移动数据——这些方式无不浪费时间或错失良机。我们将Hunk的功能从Hadoop扩展至NoSQL数据库后，我们兴奋地看到NoSQL开发人员所能做的事情。”
Ventana Research副总裁兼研究总监Tony Cosentino表示：“尽管采用Hadoop与其他大数据存储持续增长，但我们的研究显示，源自这些项目的分析成果是有限的。凭借对更快分析与快速实现价值的专注，Hunk致力于改变这一现状。通过让除Hadoop之外的NoSQL开发人员获得相关分析能力，Splunk为大数据分析开启了更多机会。”
面向Hadoop与NoSQL的全功能分析平台
Hunk 6.1拥有多个重要的全新与升级的产品功能，帮助组织释放Hadoop与NoSQL数据存储中的商业价值：
Splunk Virtual Index技术：这个正在申请专利的功能将存储层与数据访问和分析层分离，便于 Hunk 以透明的方式将请求发送至不同的数据存储。
报表加速：无需移动数据即可透明化Hadoop内隐藏的搜索结果、缩短报告响应时间、提高性能。推动更高效的Hadoop资源利用——随着数据量的增加与请求量增多。
交互式仪表板与图表：通过新的仪表板编辑器快速定制仪表板，并通过图表叠加、缩放控制以及仪表板深入分析来增强分析体验。
嵌入式分析：将Hunk图表与仪表板嵌入到普通的第三方商业应用程序中。
优化资源库：可以让开发人员优化NoSQL以及Apache Accumulo、Apache Cassandra、MongoDB与Neo4j等其他数据存储中的数据，进而在Hunk内实现搜索、分析与可视化。
支持多种文件格式：自动访问文本文件、序列文件、Record Columnar文件（RCFile）、 Optimized Row Columnar（ORC）文件以及Parquet columnar文件。
Pass Through认证：能够通过 IT 分配的已验证凭据和角色提交 MapReduce 任务并安全访问 Hadoop 集群。
Hunk拥有的强大环境可以让开发人员利用他们已使用过或者熟悉的语言及框架来构建大数据应用。Hunk包括一个基于标准的网络框架、带有文档的REST API、Eclipse插件以及面向C#、Java、JavaScript、Python、PHP与Ruby等软件开发工具包 (SDK)。
全球组织与领先NoSQL厂商讨论Hunk
Hunk 6.1经过了Splunk客户以及多家领先NoSQL厂商的测试。主要特点包括报表加速、交互式仪表板与图表以及Pass Through认证等。
专门从事股票指数与大宗商品衍生品交易的领先私有公司Belvedere Trading基础设施团队领导Michael Saia表示：“Hunk一直是Belvedere Trading针对Hadoop空间的必要进入点。Hunk能够让我们以手写MapReduce任务所不能实现的方式进行交互式数据搜索与确认，尤其是对那些拥有更加强大的定量背景而非实际编程体验的个人而言更是如此。此外，Hunk整合了我们的Hadoop数据与我们已利用Splunk Enterprise收集的实时机器数据，极大地促进了我们对两者相关性的利用。”
全球媒介交付解决方案提供商Vantrix产品管理副总裁Mark Hopper表示：“对于服务与内容提供商而言，有效的媒体交付与流量管理需要综合平衡网络资源、终端用户体验与货币化机会。凭借简单但强大的用户界面，Hunk帮助Vantrix快速搜索、分析与可视化TB级移动网络使用数据，让我们能够向客户提供关于网络流量、客户使用行为及其体验质量的丰富洞察。我们之所以选择Hunk，是因为其可以原生运行在我们虚拟化的Hadoop平台之上，轻松适应我们的流量日志，给予我们灵活且高性能的自助模型，进而发现洞察，帮助改进我们客户的业务。随着我们在基于角色的安全控制下将Hunk推介给更多用户，我们非常高兴使用能比以往更快提供搜索结果的全新报告加速功能。”
MongoDB业务开发与营销副总裁Matt Asay表示：“Hunk与MongoDB的联姻可以让我们的共有客户以前所未有的速度了解与分析数据，其中强大的全新开箱即用功能是帮助组织在Hunk内搜索与可视化存储在MongoDB内的JSON文件，并根据任一属性进行索引。通过将来自两种环境的数据置于一组仪表板内，Hunk还能帮助众多既使用Hadoop进行复杂数据聚合又使用MongoDB进行文档存储的共有客户加强整合。”
Neo Technology首席执行官Emil Eifrem表示：“共有客户告诉我们，他们希望使用带有Neo4j的Hunk应用于电信运营分析，欺诈监测与物联网。Hunk将很快能让用户把Neo4j图形数据库中的关联数据汇聚在一起，并对照Hadoop中的日志数据进行查看，所有一切都来自单一的Hunk界面。通过结合Hunk强大的分析功能与Neo4j的图形性能，终端用户将受益于经过改善的运维智能。”
Sqrrl首席执行官Mark Terenzoni表示：“Sqrrl Enterprise与Hunk的结合为我们在美国国防部、智能社区及私人领域的共有客户开启了一扇大门，极大受益于对数十PB级或更大数量级数据的快速且无固定模式搜索、分析与可视化。通过整合Hunk基于角色的安全性、Sqrrl数据中心的安全性以及Apache Accumulo单元级安全性能，我们的共有客户能够安全地开启此前未触及的大数据潜力。"
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