「Hadoopの時代は終わった」の意味を正しく理解する - 科学と非科学の迷宮
Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが
新Google翻訳を使って3700ワードの技術文書を1時間で翻訳した - 科学と非科学の迷宮
新しいGoogle翻訳がニューラルネットワークに基づく機械翻訳に移行して品質が向上した、というので早速使ってみました。 翻訳対象はHadoopのFair Schedulerに関するドキュメントです。 Fair Schedulerは、Capacity Schedulerと並ぶHadoopの2つのスケジューラの一つですが、挙動が少し複雑で、理解するのに苦労します。ドキュメント自体も長く、英語に不慣れな人には読むのがなかなか大変な文書で、前々から訳したいとは思っていました。しかし、3700ワード(A4に文字ぎっしりで7ページ近く)の技術文書を訳すとなると、かなりの労力が必要になります。少なくとも一日仕事になるのは間違いありません。私も仕事が忙しく、なかなか翻訳の時間がとれなかったため、翻訳作業はタスクキューの底に埋もれてしまっていました。 そこで、今回新しい翻訳がどれほどのものか試すのも兼ねて、
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