ストリーム処理とは何か？＋2016年の出来事 - Qiita
この記事で書いている内容は？ ストリーム処理とはそもそも何かからはじまり、必要になる検討ポイントなどの情報を振り返り用にまとめたものです。 あとは、今年個人的にこの分野に影響が大きかったと思ったイベントをまとめています。 他の方へ説明する際のベースとするためにまとめているため、 既にこの分野を知っている方にとっては冗長な内容も多いかもしれませんが、 その場合は適宜読み飛ばしていただけると。 あと、私の他記事からも内容引っ張ってきているのでかぶりはあると思います。 特にGoogleが考えるストリームデータ処理とは？とは目的もかぶっているので相応に被りがあるかと・・・ 出来るだけよく出てくる固有の言葉を最初から使用せずに書いているつもりですが、 何かわかりにくい場所あればコメントいただけるとありがたいです。 「ストリーム処理」とだけ書くと微妙にストリーミング配信等とも混同しやすいですが、 デー
Hadoop Summit 2016 San Jose ストリーム処理関連の報告 #streamctjp
Stream Processing Casual Talks #1 at Yahoo! JAPAN の発表資料です http://connpass.com/event/35264/Read less
大規模、複雑、分散システムに必要な新たなパラダイムと考え方 － Twitter Storm：ヨロズIT善問答：オルタナティブ・ブログ
NoSQL Now 2013の コンファレンスでは、チュートリアルの他２つの基調講演に参加した。２つとも似通ったテーマだが、少し異なった点を強調した。電力系統は電力だけではな く、電力搬送に関する莫大な量のデータや情報も伝達する。これは、電話のシステムに似ている。電話システムはコントロール・システム(シグナリング)と音 声(データ)だ。電話システムも電力系統も国家の根幹をなす重要なインフラであり、予期できる故障や予期できない故障の際にもサービスを停止することはで きない。電力の提供を絶やさないために、インフラやそれに付随するシステムは冗長性、回復性、自己回復性や,フォールトトレラント 性を備えて設計され構築されなければならない。 コンピュータのシステムも同様だ。大規模な分散コンピュータ・システムをモニターしコント ロールするためには、突然であっても不可避な問題に対応できるように設計・構築さ
Kafka+Storm+Elasticsearch+Kibanaでストリームデータ処理の可視化を行ってみた - Taste of Tech Topics
こんにちは。kimukimuです。 AWS re:Invent 2013 で Amazon Kinesis が発表されるなど、 ストリームデータ処理に対するニーズの高まりを感じますね。 （Amazon Kinesis は、Stormとも連携できるようになっているようです）。 さて、先日、Storm 0.9.0 が正式リリースされたり、Apache Kafka 0.8.0 が正式リリースされたりしたので、 それらを連携して、ストリームデータの可視化を行うプロトタイプを作ってみました。 1. はじめに まず、「ストリームデータ」とは、連続的に発生し続けるデータのことを指します。 システムが出力するログやセンサーが発生するデータ、SNSなどで常時発生するメッセージなどが該当します。 今回は、Apacheが出力するログを、ストリームデータとして収集・可視化することを行ってみます。 1-1.やりたい
Storm with Cassandra, Elasticsearch and Twitter | Hash Made
Hi, In this article we will see show to build a real-time big data platform on top of java/jvm. The example above will collect tweet from twitter, then we will process them, save in a database and in a search engine. Our real-time big data platform must be: Distributed, RealTime, Fault taulerant and easily scalable Lucky you are, all the tools matching there prerequest exist: Distributed realtim
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JVM上でのストリーム処理エンジンの変遷
Charming Python: Functional programming in Python, Part 3