BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開 Hadoopのディストリビューションベンダとして知られるClouderaは10月25日、SQLに対応し、データの分析速度はMapReduceよりも何倍も高速だという新しい分散クエリエンジン「Cloudera Impala」（製品名「Cloudera Enterprise RTQ」）をオープンソースで公開しました。 これまでHadoopでは内部でMapReduceと呼ばれる処理が用いられていましたが、ImpalaではMapReduceを使わず、Clouderaが2年かけて開発した独自の分散クエリエンジンを用いて処理を行います。Hiveの上位互換のSQLが利用でき、Hive/MapReduceで数分かかっていた応答時間を数秒に短縮すると説明されています。 グーグルのDremel
Clouderaが「SQL-on-Hadoop」のImpala 1.0正式版リリース
Hadoopのディストリビューションベンダとして知られるClouderaは今日、Hadoopのクラスタに対してSQLでの問い合わせを実現するオープンソースソフトウェア「Cloudera Impala」のバージョン1.0を公開しました。製品版は「Cloudera Enterprise RTQ」として販売されます。 Release - Cloudera Ships Impala 1.0: Industry's First Production-Ready SQL-on-Hadoop Solution Clouderaは、Hadoopで構築された大規模な分散データベースに対してSQLで高速に問い合わせが可能になることにより、企業でのデータウェアハウス用途などHadoopでの新たな市場を開拓できるとしています。 MapReduceを使わず独自の分散クエリエンジン Impalaはバッチ処理をベースに
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
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