Blog | ClouderaSee why 96% of enterprises are expanding the use of AI agents Read the report
HadoopとS3 - Qiita
Distributed computing (Apache Hadoop, Spark, ...) Advent Calendar 2016の12/25分です。もともとYARNのApplication Timeline Server v2について書こうと思っていたのですが、気が変わってHadoopとS3の関係性について書いていこうと思います。もし期待していた方がいらっしゃったらごめんなさい。（ATSについては機会があればまた書きたいと思います。) 背景 S3について書こうとおもったのは、下記のような仕組みを作っている中でいろいろ思うところがあったからです。 システムがS3に吐き出す様々なログ、データやメトリクスをZepplinで可視化するための仕組みです。永続化したいデータはS3にしか置かず、SparkやZeppelinなどのコンポーネントはステートレスかつ拡張、もしくは別の計算フレームワ
Bioinformatics, Genomes, EC2, and Hadoop | Amazon Web Services
AWS News Blog Bioinformatics, Genomes, EC2, and Hadoop I think it is really interesting to see how breakthroughs and process improvements in one scientific or technical discipline can drive that discipline forward while also enabling progress in other seemingly unrelated disciplines. The Bioinformatics field is rife with examples of this pattern. Declining hardware costs, cloud computing, the abil
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（後編）～July Tech Festa 2013
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（後編）～July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日本人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 この記事は「Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～Japan Tech Festa 2013」の続きです。 データを解析する「Plazma」の仕組み データを解析するところでは「Plazma」と呼ぶ、Hadoopのエコシステムとカラムストアなどを組み合わせたものを用いています。
System Architectures for Personalization and Recommendation
by Xavier Amatriain and Justin Basilico In our previous posts about Netflix personalization, we highlighted the importance of using both data and algorithms to create the best possible experience for Netflix members. We also talked about the importance of enriching the interaction and engaging the user with the recommendation system. Today we’re exploring another important piece of the puzzle: how
The Netflix Tech Blog: Hadoop Platform as a Service in the Cloud
by Sriram Krishnan and Eva Tse, Cloud Big Data Platform Hadoop has become the de facto standard for managing and processing hundreds of terabytes to petabytes of data. At Netflix, our Hadoop-based data warehouse is petabyte-scale, and growing rapidly. However, with the big data explosion in recent times, even this is not very novel anymore. Our architecture, however, is unique as it enables us to
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