デヴィッド・シルヴィアン(David Sylvian)が未発表音源を提供した「デヴィット・シルヴィアンの部屋-David Sylvian's Room」も。「世界中の新しい音」を届ける1dayフェス<ボンクリフェス>が9月28日(土)に東京・池袋の東京芸術劇場で開催されます。 シルヴィアンは<ボンクリフェス>のためだけに未発表音源を提供。「デヴィット・シルヴィアンの部屋-David Sylvian's Room」ではインストゥルメンタル作品に焦点を当てて紹介します。 <ボンクリフェス> ■9月28日(土) 東京芸術劇場(東京都豊島区西池袋1丁目8-1) 「ボンクリ」とは「ボーン・クリエイティヴ」、「人間はみんな生まれつきクリエイティヴだ」という意味。あらゆるツールを駆使して世界中とボーダレスで繋がる気鋭の作曲家 藤倉大をアーティスティック・ディレクターに迎え、「世界中の新しい音」をお届けす
グリフィス天文台を訪れる観光客はスモッグで覆われたロサンゼルスの街を眺めることになる。 Mario Tama/Getty Images 2018年の世界各国、各都市の大気汚染レベルが明らかになった。 アメリカはインドや中国などの最低ランクの国と比べると良い結果だったが、いくつかの都市はひどい大気汚染に悩まされている。 カリフォルニアの主要都市で特に大気汚染がひどかった。山火事のためだ。一方、いくつかの工業が盛んな都市では自動車や火力発電所が大気汚染の原因。 2018年のカリフォルニアの山火事で200万エーカー(約81万平方メートル)近くが焼け、すでに汚染されていた空にさらに煙が流れ込んだ。 山火事「キャンプ・ファイア」の結果、カリフォルニア州北部では、世界で最も大気汚染がひどい国、中国とインドを上回る大気汚染が観測された。 こうした大気汚染の悪化にもかかわらず、世界の大気のデータベース、I
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました(2019/7/1) Hadoopプラットフォーム上でのデータ操作をJavaより簡単にプログラムしたい 本日は「Pig」という言葉を解説します。PigはHadoopによる高速なビッグデータ処理をより簡単に利用する為の「Hadoop上で動作するソフトウェア」です。 以前の記事で「Hadoop(ハドゥープ)」とは、 巨大データの取り扱いを目的とした分散処理のフレームワークである 分散処理によってビッグデータを高速に処理することができる Hadoopの利用者は自作したデータ処理のプログラムや他者が開発したツールプログラムをHadoop内に組み込んでビッグデータ処理を行う と説明させていただきました。Hadoopの登場や広まりによってビッグデータ分析処理は劇的に効率化され、多くのデータ分析業務に携わる
2010年07月07日22:38 Hadoop 大規模なデータセットを効率的に扱うための Pig 超入門 Pig あるじゃないですか。Hadoop のラッパーで、DSL で書けるというアレです。 最近は Twitter や Yahoo! などで使われているらしき Pig。Hadoop を扱う場合、mapper と reducer をそれぞれ記述する必要がありますが、この Pig を使うと DSL を書くだけで内部的に処理を mapper, reducer として実行してくれます。その結果、記述量が減って開発時間が短縮できるというメリットがあります。アイコンがもう少し可愛ければ、、と思うと残念でなりません。なんだこのドヤ顔は・・ 今まで「良さそうだなー」と思いつつ触れていなかったのですが、今回触ってみる機会があったので軽くまとめておきます。※Pig を動かす環境については出来ている前提です。
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
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
分散処理技術「Hadoop」とは Hadoopとは、大規模データの蓄積・分析を分散処理技術によって実現するオープンソースのミドルウェアです。 Apacheプロジェクトの元で、Hortonworks社、米国Yahoo!社、Cloudera社といった初期から参加していた企業に加えて、 Intel社、Microsoft社などより多くの企業のメンバーによって開発が続けられています。 Hadoop登場の背景 Hadoopは、Google社が論文として公開した、Google社内の以下の基盤技術をオープンソースとして実装したものを利用しています。 * GFS (Google File System : Google社の分散ファイルシステム) * Google MapReduce (Google社での分散処理技術) 検索サービスで扱うWebページの情報をGFSに保存して、検索用インデックスをGoogle
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