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
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
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