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Versão 3.0

Destaques — TDP Datacenter

Plataforma

VersãoDestaques
TDP 3.0JupyterLab adicionado: ambiente interativo para análise de dados, notebooks e visualizações; suporte a múltiplas linguagens e extensões; interface moderna baseada em abas, integrando edição de código, execução e gráficos.
OpenMetadata adicionado: plataforma de governança e catálogo de dados; permite rastreabilidade (lineage), descoberta de dados e definição de qualidade; integração com diversos serviços do ecossistema (bancos, lakes, pipelines).

Tabela A. Destaques da plataforma TDP Datacenter

Componentes

Veja os destaques dos componentes atualizados:

ServiçoVersãoCategoriaRecurso/Destaque
Airflow2.10.5OrquestraçãoTarefas de limpeza garantidas mesmo com falha ou sucesso manual — evita vazamento de recursos.
Resolução de diversos bugs, inclusive em trigger rules mapeadas, validação de IDs, XCom com "/", event logs e muito mais.
Atualização de imagens do Chart Helm com versões mais recentes para Airflow, PgBouncer e exporters.
Delta Lake3.3.0Formato de tabela otimizadoIdentity Columns: geração automática de valores únicos para novas linhas (Python e Scala) — modos generatedAlwaysAs e generatedByDefaultAs.
VACUUM LITE: limpeza de arquivos obsoletos 5–10× mais rápida usando apenas o log transacional.
Row Tracking Backfill: habilita rastreamento de linha (row-level lineage) em tabelas existentes, incluindo metadados Row Id e Row Commit Version.
Version Checksums: somas de verificação por commit, reforçando consistência, performance e debugging.
UniForm ALTER: habilita o formato UniForm em tabelas existentes sem reescrever os dados.
Type Widening: suporte a alargamento de tipos em Delta Kernel (Java e Rust).
Druid32.0.0Análise em Tempo RealFoco em estabilidade e performance: mais de 341 commits de 52 colaboradores (~30% a mais que versões anteriores).
Migração para SQL padrão (ANSI SQL compliance): configurações legadas de tratamento de null removidas — comportamento ANSI SQL fixo.
Nova funcionalidade Projection: pré-cômputo de agregações para melhora significativa de performance em consultas.
Great Expectations1.3.5Qualidade de DadosNova funcionalidade: CheckpointFactory.add_or_update e suporte a strict_min/strict_max em ExpectTableRowCountToBeBetween.
Suporte a row_condition com datetimes em Pandas e Spark; agendamento de limpeza no BigQuery; parâmetro strict no tipo Window; garantia de run_id em ValidationDefinition.run.
HBase2.5.7Base de dados NoSQLSwitch para evitar reabertura de regiões ao editar tabelas — previne "storm" de RIT.
Comando isolate_regions no RegionMover — isola e realoca regiões de forma precisa e controlada.
Hive4.0.0Exploração e Análise de DadosSalto significativo: ~5 mil commits desde a versão 3.1.3.
Integração com Apache Iceberg: suporte aprimorado, incluindo compaction via OPTIMIZE TABLE.
Transações ACID e locking aprimorados; compaction para tabelas ACID e Iceberg.
Suporte a Docker: imagens oficiais no Docker Hub.
Otimizações de execução: anti-join, branch pruning, histograma de colunas, HPL/SQL, scheduled queries, materialized views e Tez/LLAP.
Replicação aprimorada para tabelas externas e ACID; suporte ao Apache Ozone como armazenamento escalável.
Recursos avançados: GeoSpatial nativo, Iceberg compaction, autenticação JWT no Metastore, SAML 2 no HiveServer2.
Iceberg1.8.0Table FormatsFim do suporte ao Spark 3.3 e Hive Runtime.
Deletion Vectors: nova spec, APIs e suporte na leitura/escrita.
Novos tipos: Variant e UnknownType.
Melhorias operacionais: fast append, remoção de specs não usados, procedures úteis no Spark.
Integração aprimorada com AWS/Azure; compatibilidade estendida com Spark, Flink e Hive.
Kafka3.4.1Streaming de DadosMigração do ZooKeeper para KRaft (versão inicial; não recomendada para produção) — sem downtime.
Novo campo generation no protocolo de consumo — auxilia gestão de reivindicações de partições.
Snapshots de metadata baseados em tempo (ex.: a cada hora); consumidores rack-aware para AZ local.
Kafka Streams (KIP-770 & KIP-837): atualização de configs e métricas; broadcast de registros de saída para todas as partições.
MirrorMaker2: lê todos os sincronizadores de offset ao iniciar; publica sincronizações durante commit; traduz offsets entre fluxos de replicação.
Corrigido vazamento de recurso em interceptadores.
NiFi1.28.1Gestão de Fluxos de DadosCorrigido registro de valores sensíveis de parâmetros em log de sincronização — não expostos mesmo com debug habilitado (1.28.1).
Proteção contra XSS: descrições de parâmetros corretamente neutralizadas (1.28.0).
Fim do suporte para NiFi 1.x (encerrado em 08/12/2024) — recomendada migração para a série 2.x.
Ozone1.4.1Armazenamento de Objetos EscalávelEvita race condition no datanode ao criar VERSION — aumenta confiabilidade operacional.
Logs do SCM refinados — reduz ruído e falsos erros ao lidar com sequence ID em containers fechados.
Reforço de segurança no S3 Gateway — endpoint de segredos restrito a administradores.
Spark3.5.3Computação DistribuídaTerceira atualização de manutenção da série 3.5 — foco em segurança e correções de bugs. Recomendado para ambientes que já utilizam a série 3.5.
Superset4.1.2Visualização de DadosNovos gráficos: Big Number com comparações temporais, Heatmap, Histograma e Sankey.
Catálogo dinâmico em bancos de dados conectados; UI de upload mais intuitiva com validações.
Filtros de tempo e macro Jinja para dinamismo em dashboards; melhorias de UX no SQL Lab e permissões.
Security fixes em 4.1.2: evita takeover de recursos e bypass de controle de acesso.
Apache Tez0.10.4Motor de Execução~28 correções e melhorias — observabilidade, estabilidade e segurança.
ZooKeeper3.8.4Coordenação DistribuídaLimite configurável de conexões/clientes por servidor.
zkCli: nova opção para aguardar conexão antes de executar comandos — evita falhas em ambientes instáveis.
Logs de inicialização com unidade de tempo; endereços de rede mais legíveis; mensagens de erro aprimoradas.

Tabela B. Destaques dos componentes TDP Datacenter