HBase vs Cassandra: why we moved
Occasionally useful posts about RIAs, Web scale computing & miscellanea My team is currently working on a brand new product – the forthcoming MMO www.FightMyMonster.com. This has given us the luxury of building against a NOSQL database, which means we can put the horrors of MySQL sharding and expensive scalability behind us. Recently a few people have been asking why we seem to have changed our pr
CassandraとHadoop Hbaseなどの性能比較
Cassandra versus HBase performance study の結果が興味深かったので、メモ。 Yahoo.incの社員が、以下のcloud serviceについて ベンチマークをとったようです。 cassandra 0.4 and 0.5 MySQL Hbase Sherpa 結果については、PDFの通りだけど、 個人的な感想を書いちゃうと以下の通り cassandraはリアルタイム処理系としてはいけてるんじゃないか バージョンが上がることで性能がかなり上がっているので将来性がありそう MySQLベースのものはスケールしにくい？ 現状の話、今後改善されるのかも Hbaseはリアルタイム系処理を想定されて作られているのか？ cassandraとHbaseを同じ土俵で比べない方がいい気がする 自分が言うリアルタイム系処理、とは、 多くのユーザに同時にアクセスされ、そのリク
Hadoop/HBase Clusterの構築 - LunaBiblos
概説 HBaseの完全分散環境の構築迄を目的として手順を纏めたページです。 HBase動作の基盤となるHadoopをInstallしてHadoop Clusterを構築します。続いてHBaseをInstallしてHBase Clusterを構築します。 Hadoopの構築 最初にHadoop Clusterを構築します。下記リストの1から6を行えば動作させる事が出来ます。 追加情報の項目にあるのは各種設定ファイルの解説になるので、必要に応じて参照してください。 No項目名説明
HBase vs. Cassandra: NoSQL Battle! | Road to Failure
Distributed, scalable databases are desperately needed these days. From building massive data warehouses at a social media startup, to protein folding analysis at a biotech company, “Big Data” is becoming more important every day. While Hadoop has emerged as the de facto standard for handling big data problems, there are still quite a few distributed databases out there and each has their unique s
HBase vs Cassandraに関する河野氏からの意見
「才能を非生産的な事に浪費してこそ、真のヲタクである」 この名言にかなう為に日々色々学ぶ日々(多分)。 tatsuya6502 #Cassandra と #HBase の件ですが、Apacheのトップレベルプロジェクトなのか、サブプロジェクトなのかというのは、それぞれのプロジェクト自身が選択することなので、「Apache的にはこちらが優勢」といった考え方はないと思います #Cassandra と #HBase は、それぞれ得意とする分野も異なりますので、両方に存在意義がありますし、開発メンバーも全く別なので、開発の優先順位をつける必要もないはずです #HBase の場合は、 Hadoop の各コンポーネント（HDFS、ZooKeeper、Map Reduce）があって初めて成り立つ製品ですし、大規模なデータセットを意識していますので、 Hadoop のサブプロジェクトになっている現在の形が
分散データベースの「Cassandra」がApacheのトップレベルプロジェクトに
Amazonが開発する分散データベースシステム「Dynamo」の設計と、Googleが開発する「BigTable」のデータモデルを合わせた第2世代の分散データベース開発を目指すCassandraがApache Software FoundationのTLPとして承認された。 オープンソースの分散データベース管理システムApache Cassandra Projectは2月18日、Apache Software Foundationのトップレベルプロジェクト（TLP）として承認されたことを発表した。 Cassandraは米Facebookが開発したデータベース技術で、2008年にオープンソースプロジェクトとなった。Facebookはオープンソース化に当たってコードをASFに寄贈、これまでインキュベータプロジェクトとしてホスティングされていた。 Amazonが開発する分散データベースシステム「
HBase vs. BigTable Comparison
HBase is an open-source implementation of the Google BigTable architecture. That part is fairly easy to understand and grasp. What I personally feel is a bit more difficult is to understand how much HBase covers and where there are differences (still) compared to the BigTable specification. This post is an attempt to compare the two systems. Before we embark onto the dark technology side of things
HBase 基礎文法最速マスター - Stay Hungry. Stay Foolish.
基礎文法最速マスターが流行のようなので、 便乗して勉強がてらにHBaseの基本操作について纏めてみます。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門ゼミ はてな的プログラミング言語人気ランキング - Life like a clown これを読めばGoogleのBigTableのクローンであるHBaseの基本操作について何となく理解できるかも？です。 他の基礎文法最速マスターと同じように簡易リファレンスを兼ねていますので足りない部分をあればご指摘ください。 HBaseは2010-02-01時点で最新のHBase0.20.3を対象としています。 インストール方法については前記事を参照ください。 Cygwinを利用してWindowsにHBaseをインストール - Stay Hungry. Stay Foolish. 対話式シェルの実行 基本 HBaseではHBase Shellという対話式
Engineering Rapleaf - Matching Impedance: When to use HBase
For engineers by engineers(For the duration of this discussion, I’m going to assume you have at least heard of HBase. If not, go check it out first or you might be a little confused.) Ever since I read the original Bigtable paper, I knew that its design was something that would befuddle a lot of developers. As an industry, we are largely educated into the world of relational databases, the ubiquit
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
agilecatcloud.com
HBase vs. CouchDB in Berlin
Hadoop＋Hive検証環境を構築してみる