我很高兴地宣布，Spring for Apache Hadoop 项目的第二个里程碑版本 (1.0.0.M2) 已经发布。在这篇博文中，我想快速介绍 M2 版本中的主要新功能。

HBase DAO 支持

Spring Framework 中最通用和强大的功能之一是数据访问对象（或 DAO）支持。在 Spring for Hadoop 1.0.0 M2 中，为 HBase 添加了相同的功能。流行的模板和回调模式的用户应该会感到宾至如归，因为框架会处理表查找、资源清理和异常转换，让开发人员专注于真正重要的事情。有关更多信息，请参阅 API 和参考文档。顺便说一句，我们还在分发包中包含了一个新的示例，hbase-crud，以帮助您立即开始。

Cascading Taps

在 M2 中，我们通过Taps for Spring Framework 和 Spring Integration 资源，扩展了与 Cascading 库的集成。Spring Integration 适配器的丰富性（无论是入站还是出站），例如 File、TCP、Twitter、FTP、RSS（仅举几例）现在可用于 Cascading（及其扩展，例如 Cascalog 或 Scalding）。我们才刚刚开始 - 期待更多关于这方面的新闻。

Hadoop 安全

使用 M2，从 vanilla Hadoop 安装（例如开发机器）迁移到完全 Kerberos 安全的 Hadoop 集群是透明的。文件系统、Map/Reduce 和 Pig 组件都具有安全意识，在正确的凭据下执行并支持用户模拟。有关更多信息，请参阅专用章节。

增强的 vanilla Map/Reduce 支持

从一开始，Spring for Apache Hadoop 就为 Map/Reduce 作业提供了广泛的支持 - 无论是 vanilla 还是传统的 Java Map/Reduce，streaming 还是 tooling。在 M2 中，我们添加了对 Hadoop 通用选项的 支持，从而使作业配置（无论是通过单独命名资源还是通过模式匹配）变得非常简单。此外，我们还增强了基于 jar 的作业的引导 - 作业可以完全从 jar 中加载，而无需类位于类路径中。这些类（及其依赖项）不会泄露到应用程序中，从而避免了各种版本冲突和依赖项蔓延。工具声明已得到改进，可以自动读取 Jar 元数据及其 Main-Class，从而为 Hadoop shell 提供了一个强大、完全托管的替代方案jar调用。

两个新的示例

最后但并非最不重要的一点是，在分发包中添加了两个新示例hbase-crud，我之前提到过，展示了声明式和程序化的 HBase 支持，以及pig-scripting，演示了 JVM 和 Pig 脚本：前者在 HDFS 中进行数据准备，后者进行数据分析。管道中还有更多示例，如果您想看到任何特定的示例，请告诉我们。

我希望您喜欢这个新的里程碑版本。继续，获取 1.0.0 M2，试用一下，让我们知道您的想法！

其他新闻：Serengeti 项目

就新版本而言，Spring for Apache Hadoop 1.0.0 M2 并不是 Hadoop 方面的唯一新闻。今天，VMware 揭开了 Serengeti 项目的帷幕，用于虚拟化和高可用性 Hadoop。请参阅 Richard McDougall 的 博客文章，了解其背后的动机、当前状态和路线图。