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LL言語が後退局面に差し掛かっている件に対しての反応が的を外しすぎていて笑える。確かにIDEや生産性のくだりはゴミクズなんだけど、それにしてもみんなゴミの部分に反応しすぎである。 ということで、酒も飲んでるので勢いで色々書いておく。 「LL言語が後退局面に差し掛かっている件」でも触れられている重要な技術動向 ゴミクズを取り除くと、まっとうな事が書いてある。 LLの成長に陰りが見え始めてきた。 ただしwebアプリケーション分野では今後も相当長く現役を続けるだろう。 今現在、もっとも富を生み出すのは(ほぼリアルタイムな)超大規模データ解析。 Hadoopが何かを理解してない技術者はクソ。 テラが当たり前のように乱れ飛ぶ現場でLLが出来る事など無いに等しい。 JavaScriptだけ別格の扱いをせねばならない。 node.js(サーバサイドJavaScript)がWeb開発のメインストリームにな
Hadoopは、グーグルが検索エンジン用に開発したバッチ処理システムを基に開発された、オープンソースソフトだ。グーグルが開発した分散ファイルシステム「Google File System(GFS)」を模した「Hadoop Distributed File System(HD FS)」と、データ処理機構「MapReduce」を模した「Hadoop MapReduce」で構成する。 米国では米VISAや米JPモルガン・チェースのような大手金融機関が、バッチ処理にHadoopを使用する。 そのHadoopがいよいよ、日本企業でも使われ始めた。例えば楽天は、ある商品に対するお薦め商品をリストアップする「レコメンド処理」にHadoopを使用する。NTTデータは、全国の渋滞情報をリアルタイムに可視化するシステムの構築にHadoopを採用した。三菱UFJインフォメーションテクノロジーもHadoopを使っ
NTTデータは、オープンソースの分散バッチ処理ソフト「Hadoop」専業のベンチャー企業である米クラウデラと提携し、クラウデラの開発するHadoop関連製品を、日本を含むアジア太平洋地域で販売する。2010年10月12日(米国時間)に米国ニューヨークで開催される「Hadoop World 2010」で、NTTデータの山田伸一常務が発表する。両社は共同で、Hadoopのサポートや研修サービスなども展開する。 Hadoopは、分散処理システムを構築するためのミドルウエア。グーグルがWeb検索エンジンのインデックスを作成するために独自開発した分散バッチ処理ソフト「MapReduce」と、分散ファイルシステムの「Google File System(GFS)」を基にして作られた。プログラマはHadoopを使うことで、データをノードに分散したり集約したりするネットワーク処理機構を、独自に開発する必要
Apache Hadoopは大規模データの分散処理を支えるオープンソースのソフトウェアフレームワークであり、Javaで書かれている。Hadoopはアプリケーションが数千ノードおよびペタバイト級のデータを処理することを可能としている。HadoopはGoogleのMapReduceおよびGoogle File System(GFS)論文に触発されたものである。 HadoopはApacheのトップレベルプロジェクトの1つであり、世界規模の開発貢献者コミュニティによって開発され、使用されている。[2] アーキテクチャ[編集] Hadoopは、以下の4つのモジュールによって構成されている。 Hadoop Common: 他のモジュールから共通して利用されるライブラリ群。 Hadoop Distributed File System (HDFS): Hadoop独自の分散ファイルシステム。 Hadoo
Hadoopというソフトウエアが、いま注目を集めています。米Googleが発表した論文のアイディアをオープンソース・モデルで実装したソフトウエアです。膨大な量のデータを処理する必要に迫られた企業や研究組織が、続々とHadoopを実際に活用しはじめています。 私たちの研究グループでは、Wikipediaなどの巨大なテキスト・データを解析するために、2007年頃からHadoopを利用しはじめましたが、日本国内でも2009年あたりからHadoopを使った事例を多く見聞きするようになりました。国内で初めてのHadoop関連イベントが2009年11月に東京で開催され、オライリー・ジャパンから2010年1月にHadoop本の邦訳が出版されるなど、Hadoopが多くの開発者の注目を浴びています。 しかしながら、「Hadoopは何となくすごそうなんだけど、複雑だし、どんなソフトなのかいまいち分からないんだ
今月中に実験の実装が終わるくらいでないと来月の投稿〆切に間に合わないので、今週から研究室のサーバに Hadoop をインストールしている。 研究室にはサーバが20台弱あるのだが、そのうち10台強を使うことにして設定。これくらいの規模だと「大規模」と言うのは憚られるかもしれないが(Yahoo! や Google と比べて、という意味で。)、中規模、くらいには言ってもいいだろうし、たぶん、多くの大学や企業で使える台数もこれくらいだと思うし、大企業にいないとできない研究をするのも大変価値があるが、他の人たちがやる気になれば真似できる研究をするのも(データやインフラ勝負ではなくアイデア勝負になるので苦しくはあるのだが)重要だと考えている。 たとえば、数台でも分散環境の恩恵が受けられる、というのはPFI が出した Hadoop の解析資料で知っていたので、初めて導入したときは参考になったし、こういう
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