Hadoopモデリング座談会#3 - 科学と非科学の迷宮
第2回のレポートはこちら 概要 イベント名 Hadoopを中心とした分散環境での開発方法論・モデリング・設計手法等についての座談会(第3回) URL http://atnd.org/events/9098 日時 2010/11/19 18:30 - 21:00 場所 スター研修センター神田3F 関連リンク twitterハッシュタグ #hadoopmodeling Ust part1 part2 part3 Togetter http://togetter.com/li/70621 (私の記事は個人的なメモで、間違った部分も多いため併読することをおすすめします) 佐藤一郎先生(NII) @ichiro_satoh 分散環境の過去・現在・未来 モバイルエージェント、まずはデモから デモ テキストエディタ 2つのPCを用意、片方でエディタ起動 文字を適当に書きこんでから「Go」ボタンを押すと、
Hadoopモデリング座談会#2 - 科学と非科学の迷宮
概要 イベント名 Hadoopを中心とした分散環境での開発方法論・モデリング・設計手法等についての座談会(第二回) URL http://atnd.org/events/5987 日時 2010/07/26 18:00 - 20:00 場所 スター研修センター 御茶ノ水 Sun（サン）1F twitterハッシュタグ #hadoopModeling スーツ若干多め 年齢やや高め 女性ほぼ皆無 #1 @shot6 大谷晋平 現状と特徴 Hadoop の現状 上位レイヤの開発がホット 日本語も充実 Nosql の現状 加熱し過ぎ Twitter のニュースはいい冷却剤 RDBMS の現状 成熟 Mysql の開発者はMariadb & Drizzle へ プレイヤーも新規参入者も減少 Hadoop の特徴 big data Yahoo 3PB/day Facebook 90TB/day Nos
Hadoopリンクまとめ(1) - 科学と非科学の迷宮
Part1 / Part2 更新履歴 2010/06/20 リンク追加 入門、事例紹介、ニュース Part2へ移動 EC2、Pig、MapReduce、HDFS 新規追加 性能測定 公式 Welcome to Apache Hadoop! 日本語訳 Hadoopユーザー会 Welcome to Hadoop MapReduce! "大規模な計算ノード・クラスタ上において膨大なデータを高速で並列処理するアプリケーションを作成するためのプログラミングモデルおよびソフトウェアフレームワーク" Welcome to Pig! "大規模なデータセットを分析するためのプラットフォーム""Pig の言語レイヤを構成しているのは、Pig Latin と呼ばれるテキストベースの言語" wikipedia Apache Hadoop - Wikipedia, the free encyclopedia Apa
MapReduceとパラレルRDBでベンチマーク対決、勝者はなんとRDB！
大量のデータを処理する手法として登場したMapReduce。クラウドに対応した分散処理の定番として話題に上ることが増えてきました。 MapReduceは、大量のデータを分割し、分割したデータを分散したノードに投げてノードごとに処理を実行、結果を集約して最終的な答えを求める、といった手法です。 しかしMapReduceが登場する以前から商用レベルで使われていた分散処理手法があります。データを分散したデータベースに格納し処理を行うパラレル・リレーショナルデータベース（パラレルRDB）がその1つです。 パラレルRDBは、データを複数のデータベースに分散して配置、データベースごとに処理を行い、結果を求める手法です。中央に共有メモリを配置するなどの方法で分散したデータベース同士の連携を行うことが一般的です。 ではパラレル・リレーショナルデータベースはMapReduceより遅いのか？ 劣るのか？ 両者
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