MapReduceとパラレルRDBでベンチマーク対決、勝者はなんとRDB！
大量のデータを処理する手法として登場したMapReduce。クラウドに対応した分散処理の定番として話題に上ることが増えてきました。 MapReduceは、大量のデータを分割し、分割したデータを分散したノードに投げてノードごとに処理を実行、結果を集約して最終的な答えを求める、といった手法です。 しかしMapReduceが登場する以前から商用レベルで使われていた分散処理手法があります。データを分散したデータベースに格納し処理を行うパラレル・リレーショナルデータベース（パラレルRDB）がその1つです。 パラレルRDBは、データを複数のデータベースに分散して配置、データベースごとに処理を行い、結果を求める手法です。中央に共有メモリを配置するなどの方法で分散したデータベース同士の連携を行うことが一般的です。 ではパラレル・リレーショナルデータベースはMapReduceより遅いのか？ 劣るのか？ 両者
Apache HBase – Apache HBase® Home
Welcome to Apache HBase® Apache HBase® is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. Use Apache HBase® when you need random, realtime read/write access to your Big Data. This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase® is an open-source, distributed, versioned, non-relational d
TwitterやFacebookで使われている「Apache Hadoop」のメリットや歴史を作者自らが語る
大規模データの分散処理を支えるJavaソフトウェアフレームワークであり、フリーソフトウェアとして配布されている「Apache Hadoop」。その作者ダグ・カティング（Doug Cutting）さんが「Cloud Computing World Tokyo 2011」＆「Next Generation Data Center 2011」において「Apache Hadoop: A New Paradigm for Data Processing」という講演をしていたので聞きに行ってきました。 満員の客席。 皆様を前にして講演できることを大変光栄に思っております。「Apache Hadoop」について皆様に伝えていきますが、これはまさにデータ処理の新たなるパラダイムを提供するものではないかと私は思っております。 まずは簡単に自己紹介をさせていただきましょう。私は25年に渡ってシリコンバレーで仕
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