グーグル、分散処理のためにデザインされた言語「Sawzall」をオープンソースで公開
グーグルは、同社内でパラレルデータ処理に利用している言語「Sawzall」を、「Szl」というプロジェクト名のオープンソースとして公開しました。 書籍「Googleを支える技術」によると、Sawzallは分散処理のためにデザインされたDSL（Domain Specific Language）で、特定の用途に限っては非常に容易に処理を記述できるようになっているインタープリタ型のプログラミング言語。GFS（Google File System）とMapReduceを基盤とし、MapReduceをより簡単に実行できるものと説明されています。 なぜSawzallはオープンソースとして公開されたのか？ グーグルは2003年8月に、論文「Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall」を発表し、これによってSawzallという言語がグーグルに
Googleの並列ログ解析向け言語「Sawzall」が公開されたので使ってみた | Preferred Research Blog
最近光麺にハマっている太田です。 グーグル、分散処理のためにデザインされた言語「Sawzall」をオープンソースで公開 ? Publickeyで紹介されている、並列ログ解析向け言語「Sawzall」を試してみました。動かし方のドキュメントが少なかったので、紹介エントリを書いてみます。 プロジェクトページ ドキュメント Sawzallについては、5年前に論文が発表されており一部概要を知ることは出来ましたが、先日実装がオープンソースで公開されました。論文の第一著者はUNIXやPlan9の開発者で知られるRob Pike氏です。 Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall MapReduceのOSS実装として「Hadoop」が良く知られていますが、Hadoop向けの言語としてはHiveやPig等が有名です。 Hive: MapRed
グーグルが構築した大規模システムの現実、そしてデザインパターン（1）～MapReduce編
グーグルが「Evolution and Future Directions of Large-Scale Storage and Computation Systems at Google」（グーグルにおける、大規模ストレージとコンピュテーションの進化と将来の方向性）という講演を、6月に行われたACM（米国計算機学会）主催のクラウドコンピューティングのシンポジウム「ACM Symposium on Cloud Computing 2010」で行っています。 グーグルはどのようにして大規模分散システムを構築してきたのか、そして、そこからどのようなことを学んだのかが語られていますし、後半では大規模分散システムのデザインパターンという、非常に興味深いノウハウも公開している、非常に情報量の多い講演です。 その講演の内容を、全部で4つの記事、MapReduce編、BigTable編、教訓編、デザイン
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
クックパッドとHadoop - クックパッド開発者ブログ
はじめまして。今年の5月に入社した勝間@さがすチームです。 入社してからは、なかなか大変なことも多いですが、最近はお酒好きが集まって月曜から飲み合う 「勝間会」なるものも発足して、仕事面でも仕事以外の面でも密度の高い毎日を過ごしています！ さて、僕は「さがす」チーム所属ということで、普段はレシピを「さがす」ユーザの満足度を上げるために、 クックパッドの検索まわりについて、いろいろな開発を行っています。 一方で、ユーザの「さがす欲求」について深く知るために、大規模なデータ解析を行い、欲求の分析を行う機会も増えてきました。 ところが、クックパッドのログは膨大な数があるので、一口のデータ解析と言っても通常のバッチ処理だと間に合わないため、 分散処理環境の必要性が高まってきました。 そこで、まずは手軽に試せる分散処理の王道ということで、最近ではHadoopを使ったデータ解析環境を整備しています。
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
HTTPベースによるMapReduceフレームワーク·HTTPMR MOONGIFT
大規模なデータを分散処理するための技術と言えばMapReduceだ。通常の企業では難しい、数万台のネットワークコンピューティングを駆使したデータ処理を可能にするGoogleの根幹をささせる一技術になっている。 処理の一覧 そんなMapReduceはオープンソースで実装されるものもあるが、本格的に実装するにはハードウェアやインフラの存在が必要になる。だが、これを使えばハードウェアも無用でMapReduceを体感できる。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはHTTPMR、Google App Engine上で動作するMapReduce実装だ。 HTTPMRはGoogle App Engine上で動作するライブラリで、HTTPベースでMapReduceのように分散処理を行えるようになる。リクエストはランダムに選ばれたコンピュータ上で実行される。各リクエストは数秒でタイムアウトするようになっ
Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム：CodeZine
はじめに この連載では、大規模分散計算フレームワーク「Hadoop」と、その上につくられた大規模分散データベース「hBase」の仕組みと簡単なサンプルアプリケーションを紹介します。HadoopとhBaseは、Googleの基盤ソフトウェアのオープンソースクローンです。機能やコンセプトについては、Googleが発表している学術論文に依っています。 これらの学術論文によると、Googleでは大規模分散ファイルシステム「Google File System」、大規模分散計算フレームワーク「MapReduce」、大規模分散データベース「BigTable」、分散ロックサービス「Chubby」という4つのインフラソフトウェアが使われています。 図1にGoogleの基盤技術間の依存関係、そしてそれに対応するOSSの対応関係を示しました。まずは対応するGoogleの基盤技術それぞれの機能や特徴をざっくりと
グーグル、無限への挑戦：日経ビジネスオンライン
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン Stephen Baker （BusinessWeek誌シニアライター、ニューヨーク） 米国時間2007年12月13日更新 「Google and the Wisdom of Clouds」 「データ量が今の1000倍になったとしたら、君ならどうする？」 この質問をされると、それまで自信満々で入社面接に臨んでいた若者はしどろもどろになってしまう。 今や超難関、米グーグル（GOOG）の採用面接でのひとコマである。質問を投げかけるのは、上級ソフトウエアエンジニアのクリストフ・ビシグリア氏（27歳）。ほっそりとした体格と、ウエーブのかかった長髪のビシグリア氏が試しているのは、目の前にいる大学生が「グーグラー（グーグル社員）」流の発想法について来られ
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