CassandraとHBaseの比較して入門するNoSQL
ブログでもいろいろ解説しています。 http://little-hands.hatenablog.com/entry/top ドメイン駆動設計屈指の難解な概念「境界付けられたコンテキスト」について解説します。 --- 公式DDD Referenceの定義は以下の通りです。(和訳はだいぶ意訳しています) bounded context A description of a boundary (typically a subsystem, or the work of a particular team) within which a particular model is defined and applicable. 境界付けられたコンテキスト 特定のモデルを定義・適用する境界を明示的に示したもの。 代表的な境界の例は、サブシステムやチームなど。 まぁなかなかよくわからないですよね。DDD
「Apache HBase」がバージョン1.0に到達、開発開始から7年で
GoogleのBigTableを参考にオープンソースで開発されたHBaseは、HadoopのファイルシステムであるHDFS上に構築されたキーバリューストア型のデータベース。高いスケーラビリティや柔軟なテーブル構造、自動シャーディングやフェイルオーバー機能などを特長とします。 そのHBaseがバージョン1.0に到達したことが、The Apache Software Foundation Blogにポストされた記事「The Apache Software Foundation Announces Apache™ HBase™ v1.0」で発表されました。 The Apache Software Foundation Announces Apache™ HBase™ v1.0 : The Apache Software Foundation Blog 1.0で行われた改善点や新機能として以下が上
O'Reilly Village／オラの村 - 『HBase』著者Lars George氏 来日特別セミナーを開催します！
今やビッグデータのランダムアクセス系処理に欠かせない技術となったHBase。導入する企業や組織が続々と増える中、現場では運用や設定を行う上でのまとまった知識が求められています。 オライリー・ジャパンでは今年7月、日本語のものとしては初のHBase総合解説書となる『HBase』(Lars George 著、Sky株式会社 玉川 竜司 訳 全584ページ)を刊行いたしました。同書では、クライアントAPI（高度な機能・管理機能）、Hadoopとの結合、アーキテクチャといった開発に関わる事項や、クラスタのモニタリング、パフォーマンスチューニング、管理といった運用の方法を、豊富なサンプルとともに解説。この日本語版ではさらに、AWS Elastic MapReduceについての付録を独自に追加するなど、より実践的な内容となっており、読者から高い評価を得ています。 著者のLars George 氏は、2
第5回 大規模データを扱うためのHBaseとCassandra | gihyo.jp
どんなところに使える？ HBaseやCassandraはどちらもRDBMSで扱いきれないような大規模なデータの扱いに力を発揮します。強力なスケーラビリティも備えているため、データが増えても処理速度はそれほど低下しません。また、列指向データベースの強みを活かして、大量のデータを更新するようなバッチ処理のストレージとして利用しても有用でしょう。 具体的な利用シーン 大規模なデータをスケーラブルに処理する必要がある場合 大量データをバッチ処理する際のストレージとしての利用 HBaseのインストール 本稿では、実際にHBaseを使ってみましょう[1]。 まずは1台のサーバ上で環境を整えます。わかりにくかもしれないので、以下の手順を参考にしてください。JDK6およびHadoopのインストールが必要です。 プロンプト1 HBaseのインストール＆起動の手順 # http://java.sun.com
HBase
ビッグデータのランダムアクセス系処理に欠かせないHBaseについて、基礎から応用までを詳細に解説。クライアントAPI（高度な機能・管理機能）、Hadoopとの結合、アーキテクチャといった開発に関わる事項や、クラスタのモニタリング、パフォーマンスチューニング、管理といった運用の方法を、豊富なサンプルとともに解説します。日本語版ではAWS Elastic MapReduceについての付録を追加。ビッグデータに関心あるすべてのエンジニアに必携の一冊です。 序文 訳者まえがき はじめに 1章 HBaseの紹介 1.1 ビッグデータの夜明け 1.2 リレーショナルデータベースシステムの問題 1.3 非リレーショナルデータベースシステム、Not-Only SQLあるいはNoSQL？ 1.3.1 観点 1.3.2 スケーラビリティ 1.3.3 データベースの（非）正規化 1.4 構成要素 1.4.1 背
Cassandra、MongoDB、Redisなど主要NoSQL比較 | gihyo.jp
ハンガリーの企業でCTOを務めるKristof Kovacs氏による記事です。各主要NoSQLプロダクトについて機能比較や利用ケースなどをまとめています。この記事ではCassandraやRedisなど6つのプロダクトを挙げています（表1）。 CouchDBは使い勝手に優れており、双方向レプリケーションやリアルタイム更新をサポートしています。Redisは非常に高速なことが売りで、トランザクションや変更監視の機能が備わっています。Cassandraは書き込みが読み込みよりも速いことから銀行や金融などのリアルタイムなデータ解析が必要になる分野で実力を発揮し、Cassandraと同じくJavaで作られているHBaseは億単位の行と数百万のカラムというBig Dataを扱え、月に1,000億を超えるメッセージを処理するFacebookのバックエンドに採用されています。 次々にプロダクトが生まれた
Apache HBase – Apache HBase® Home
Welcome to Apache HBase® Apache HBase® is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. Use Apache HBase® when you need random, realtime read/write access to your Big Data. This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase® is an open-source, distributed, versioned, non-relational d
世界制覇をもくろむLINE――ベールを脱いだプラットフォームの全体像とは
世界制覇をもくろむLINE――ベールを脱いだプラットフォームの全体像とは：LINE Developer Conferenceまとめリポート（前編）（3/3 ページ） LINEにおけるネットワーク周りの高速化への取り組み LINEビジネスコネクトなどの利用が本格化していくと、サービスや通信の負荷は増大していく。LINEでは、サービスの高速化に向けてどのような取り組みを進めているのだろうか。 SPDYの最適化 LINEのクライアントとサーバー間は、HTTPを拡張して高速化を図ったプロトコルである「SPDY」をベースに通信を行っている。なぜSPDYの仕様をそのまま使っていないかというと、LINEサーバーの場合は、通信の相手はLINEアプリしかなく、UserAgentは1種類に限定される。UserAgentが未知の状態でサーバーがリクエストを受け付ける場合、どのプロトコルで相手と通信するかを最初に
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 解説はほぼスライドの内容そのままでした。当日使われた日本語訳されたスライドが公開されているので、ポイントとなるページを紹介しましょう。 Realtime Apache Hadoop at Facebook なぜリアルタイムデータの分析に、Hadoop/HBaseを使うのか？ MySQLは安定しているが、分散システムとして設計されておらず、サイズにも上限がある。一方、Hadoopはスケーラブルだがプログラミングが難しく、ランダムな書き込みや読み込みに向いていない。 Faceb
Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった
Facebookが15日に発表した新しいサービス「Facebook Messages」は、チャットやつぶやき、そして電子メールなど、自分宛のテキストやメッセージをすべて1つのインボックスで管理できると発表されました。 同社が15カ月かけて開発してきたこの新サービスのバックエンドデータベースは、これまで同社が大規模運用してきたMySQLでも、同社が開発したNoSQLデータベースのCassandraでもなく、グーグルのBigTableをモデルとしてオープンソースで開発された分散データベース「HBase」でした。 Facebookのソフトウェアエンジニア、Kannan Muthukkaruppan氏がFacebookにポストした記事「The Underlying Technology of Messages」で、その技術的背景が紹介されています。 MySQLとCassandraが落選した理由 H
HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
LINE Storage: Storing billions of rows in Sharded-Redis and HBase per Month « NAVER Engineers' Blog
Hi, I’m Shunsuke Nakamura (@sunsuk7tp). Just half a year ago, I completed the Computer Science Master’s program in Tokyo Tech and joined to NHN Japan as a member of LINE server team. My ambition is to hack distributed processing and storage systems and develop the next generation’s architecture. In the LINE server team, I’m in charge of development and operation of the advanced storage system whi
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社長が訊く『すれちがい通信中継所』｜ニンテンドー3DS｜任天堂
日々進化するHadoopの 「いま」