あのジェリー・ヤンも出資! 話題のベンチャーTreasure Dataがめざすのは"ビッグデータをシンプルに"─Hadoop Conference Japan 2013 Winterレポート（3） | gihyo.jp
シリコンバレーの投資家からも一目置かれるTreasure Dataの成長を支えているその技術力と経営理念について、Treasure DataのCTOである太田一樹氏が基調講演で語ったその内容をレポートします。 Feature Creepではなく“ナタ”を作る 太田氏をはじめとするTreasure Dataの創業メンバーはいずれもHadoopやmemcached、MongoDBなど、現在のビッグデータブームを支えるオープンソース技術の開発に学生時代から関わっていました。これらのオープンソースプロダクト、とくにHadoopに触れる経験が長かったことが、Treasure Data設立の大きなきっかけになっています。 「Hadoopの登場はこれまで使いづらいだけの存在だった分散システムの世界を大きく変えた。一方で、ユーザ企業がHadoopをデプロイし、運用をはじめても、結局はメンテナンスが大変にな
国立情報学研究所 佐藤教授が語る「クラウドコンピューティングの将来動向」（ビッグデータ編）
8月31日から2日間、都内で行われたイベント「Cloud Computing World Tokyo 2011」。そのイベントへの申し込み段階で最初に満員となったのが、国立情報学研究所 佐藤一郎教授のセッション「クラウドコンピューティングの将来動向」でした。 技術的な背景に基づき、ビッグデータ活用に必要な条件とは何か、クラウドのビジネスモデルはどうなるのか、データセンターの進化の方向性、などについて具体的な解説が行われています。 この記事では、そのセッションの内容を紹介しましょう。 ビッグデータ流行の背景となったMapReduce/Hadoop 国立情報学研究所 アーキテクチャ科学 研究系 教授 佐藤 一郎氏。 分散システムの研究者から見た、クラウドのインフラの話、10年先の話をしようと思います。 1つ目はビッグデータの話題。 ビッグデータの処理技術「MapReduce/Hadoop」は、
Perl で MapReduce - Mahout Frequent Pattern Mining Data - - hamadakoichi blog
最近、Perl も書き始めてみたので、Hadoop 上で分散実行できる Perl での MapReduce 実装を紹介する。大規模データマイニング・機械学習のライブラリ Apache Mahout の Parallel Frequent Pattern Mining の入力データを生成する Perl MapReduce 実装の紹介。 Frequent Pattern Mining 入門 Frequent Pattern Mining (Association Analysis )は、隠されたルールパターンを抽出するアルゴリズム。有名な例としては、1992年のウォルマートのクリスマス商戦で「おむつを買った人は半ダースのビールを買う可能性が最も高い」という頻出ルールを抽出し、商品陳列に活かした売上向上した事例。 入門資料： 第５回R勉強会＠東京 で話してきた - 「R言語によるアソシエーション
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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平成２１年度産学連携ソフトウェア工学実践事業（高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンターの高信頼化に向けた実証事業））事業成果報告書
