データベース研究者から見た"ビッグデータ"の意義 「HadoopもNoSQLも邪道だけど…」
情報処理における全国のエキスパートが一堂に会したリクルート主催の「春の情報処理祭」。人々が日常的に大量のデータを生成・消費するに伴い、「ビッグデータ」の重要性が高まっていると語る、大阪大学准教授の原隆浩氏。「ビッグデータを制する者が世界を制する」とまで言われ、その研究に注目が集まるデータベース分野の歴史と可能性について解説します。（春の情報処理祭in京都より） 高校生の頃まで、パソコンが苦手だった 原隆浩氏：まず、今日データベース研究会のほうから代表ということで来ましたので、自己紹介を兼ねてお話したいと思います。私は今、大阪大学で准教授をしていまして、42歳になります。なので、大学を卒業してちょうど20年経っているぐらいです。 研究の専門分野は、あんまりデータベースっぽくなくて、どちらかというとネットワークとデータベースの境界領域みたいなことをやって、アドホックとかセンサーネットワークにデ
第1回 なぜ、Hadoopはどのように動くのか、を学ぶのか | gihyo.jp
はじめに ビッグデータ解析のためのシステム基盤として、Hadoopをはじめとするオープンソースのデータ処理ソフトウェア（データ処理系）が広く利用されつつありますが、当該データ処理系をすでに利用している、もしくは利用の検討をしている読者の方々の中には、たとえば以下のような問題を抱えている方が少なからずいらっしゃるのではないでしょうか。 データ処理系の使い方はなんとなくわかるが、その内部をあまり理解できていない。または、内部の動作原理がよくわからないので、本格的に使う気にならない。 同様の目的を達成する複数のデータ処理系において、どれを使って良いかがよくわからない。または、適切に使い分けられていない気がする。たとえば、どのような場合にHadoopを用いて、どのような場合に同類のデータ処理系であるImpalaやSparkを用いれば良いかが“明確に”わからない。 このような問題を解決するには、
［速報］「Greenplum Database」がオープンソースに。DWH向けMPPデータベース。Pivotalが発表
Pivotalは2月17日（日本時間2月18日午前4時）にオンラインイベントを開催。同社が提供するビッグデータ関連の3つのソフトウェア「GemFire」「HAWQ」「Greenplum Database」をオープンソースにすると発表しました。 GemFireはインメモリデータベース、HAWQはHadoop上でSQLのクエリを実行できるソフトウェア。 もっとも注目されるのがGreenplum Databaseです。これはもともとEMCが買収したデータウェアハウス向けのデータベースで、その後VMwareからスピンアウトしたPivotalのラインナップに移管されました。 Greenplum Databaseは多数のマシンに分散させたデータをシェアドナッシングのアーキテクチャにより大規模並列分散処理することで、ペタバイトクラスにまでスケールアウト可能な高性能データベースとされています。 Pivot
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
Big Data Analytics | IBM
Big data analytics Leverage the most effective big data technology to analyze the growing volume, velocity and variety of data for the greatest insights Big data analytics is the use of advanced analytic techniques against very large, diverse data sets that include structured, semi-structured and unstructured data, from different sources, and in different sizes from terabytes to zettabytes. Big da
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