Amazon Redshift ベンチマーク Hadoop + Hiveと比較
2. Amazon Redshift では、 1.2TB のデータへのクエ リの処理に対し、処理時間が 155 秒 Hadoop + Hive では、 1.2TB のデータへのクエリの 処理に対し、処理時間が 1491 秒 Amazon Redshift ： 10 倍の処理速度 Amazon Redshift の運用コストは 30 分に一回の頻 度でクエリを処理する場合、一日あたり $20 Hadoop + Hive の運用コストは 30 分に一回の頻度 でクエリを処理する場合、一日あたり $210 Amazon Redshift ： 10 倍のコストパフォーマ ンス 3. Amazon Redshift は、クラウドビッグデータの新 しいデータウェアハウス。 Redshift の登場までは 、テラバイトを超える処理には、 Hadoop を用い る必要があった。 今回、 Redshift
KarmaSphereでおじさんにもMapReduce(Java)できた - masayang's diary
ここ数年Javaからは遠ざかっていた。理由は色々だけど、なんか面倒くさいとか、あの辺が面倒だなとか、annotationsがなんか不気味で面倒っぽいなとか、まあそういうことで。あとコンパイルしてjar作ってとか。なんか昔その物じゃないですか。あ、エディタはフルスクリーンなの？ カード穿孔機は不要なの？ そりゃすごい。 そういうこともあって最近遊んでいるMapReduceはPythonでストリーミングのを書くことでほぼ用は足りているのだけど、この先もしかしたらJavaでしか実現できない状況に追い込まれるかもしれん。それをガリガリとコードで書くのかPigとやらで実現しちゃうのかはわからんが、でもまあ原理を突き詰めるためにコードで苦労しておくのは損はないかな、と。その場合はJavaですよやっぱ。でもね、Javaって面倒じゃないですか。あの辺とかその辺とか。 そんな自分の脳裏にKarmaSpher
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