Apache Hadoop プロジェクトでは、信頼性の高いスケーラブルな分散コンピューティングのためのオープンソースソフトウェアを開発しています。Hadoop には以下のサブプロジェクトがあります。 Hadoop Common: Hadoop のほかのサブプロジェクトをサポートする共通のユーティリティです。 Avro: 各種スクリプト言語に動的に組み込み可能なデータ直列化システムです。 Chukwa: 大規模分散システムを管理するためのデータ収集システムです。 HBase: 巨大テーブル用の構造化データストレージをサポートするスケーラブルな分散データベースです。 HDFS: アプリケーションデータに対して高いスループットでのアクセスを可能にする分散ファイルシステムです。 Hive: データ・サマライゼーションやアドホックなクエリー操作を可能にするデータウェアハウス・インフラストラクチャです
このドキュメントでは、チュートリアルとして役立つことを目的に、ユーザーが触れる Hadoop Map/Reduce のすべての側面についてまとめて説明します。 Hadoop のインストールと設定が済み、すでに実行されていることを確認してください。詳細については、以下を参照してください。 Hadoop を初めて使うユーザーは、Hadoop クイックスタートを参照してください。 大規模な分散クラスタを使うユーザーは、Hadoop クラスタセットアップを参照してください。 Hadoop Map/Reduce は、どこにでもあるごく普通のハードウェアで構成した (数千ノードの) 大規模なクラスタ上で、膨大なデータ (数テラバイトのデータセット) を並列処理するアプリケーションを簡単に記述できるようにするソフトウェアフレームワークです。 通常、Map/Reduce のジョブは、入力データセットを独立
あしたのオープンソース研究所では、これから注目されるであろう海外のオープンソースソフトウェアを発見し、サイトを日本語訳することで、みなさまにいち早くご紹介いたします。 2012/08/06 reactive-web の翻訳コンテンツをアップしました。 2012/07/24 「あしたの研について」と「運営会社」のページを更新しました。 2012/07/05 Red5 の翻訳コンテンツ (第2弾) をアップしました。 2012/06/06 Red5 の翻訳コンテンツをアップしました。 2012/06/04 Red5 の座談会資料を SlideShare に掲載しました。 2012/05/07 Friendica の翻訳コンテンツをアップしました。 2012/04/04 Apache UIMA の翻訳コンテンツをアップしました。 2012/03/07 Friendica の座談会資料を Slid
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