Click Here for the previous version of the benchmark Introduction Several analytic frameworks have been announced in the last year. Among them are inexpensive data-warehousing solutions based on traditional Massively Parallel Processor (MPP) architectures (Redshift), systems which impose MPP-like execution engines on top of Hadoop (Impala, HAWQ), and systems which optimize MapReduce to improve per
CDH(Cloudera’s Distribution including Apache Hadoop)にApache Sparkが仲間入り 本日Clouderaから公開されたプレスリリース(英語)によると、ClouderaとDataBricksがパートナー提携し、CDHにApache Sparkがサポートされるようになるとのことです。 (更新)日本語のプレスリリースが出ています。 Cloudera、新たなパートナープログラムCloudera Connect:Innovatorsを発表 〜ハイスピードデータアナリティクスのためDatabricks社とタイアップし、Sparkをサポート〜 Apache SparkはMapReduceを使用せずに分散処理を行う仕組みです。詳しい資料(Spark/Shark)が @oza_x86さんから公開されています。 この資料をご覧になれば、下記は読む必要あ
One of the AMP Lab’s goals is to bring interactive performance, similar to that available in smaller-scale databases, to Big Data systems, while retaining the flexibility and scalability that makes them compelling. To this end, we have developed Shark, a large-scale data warehouse system for Spark designed to be compatible with Apache Hive. Our new tech report, Shark: SQL and Rich Analytics at Sca
Shark: Real-time queries and analytics for big data Shark is 100X faster than Hive for SQL, and 100X faster than Hadoop for machine-learning Hadoop’s strength is in batch processing, MapReduce isn’t particularly suited for interactive/adhoc queries. Real-time1 SQL queries (on Hadoop data) are usually performed using custom connectors to MPP databases. In practice this means having connectors betwe
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