Amazon Elastic MapReduce 入門ガイド API Version 2009-03-31
Amazon Elastic MapReduce 入門ガイド API Version 2009-03-31 Amazon Elastic MapReduce: 入門ガイド Copyright © 2011 Amazon Web Services LLC or its affiliates.All rights reserved. Amazon Elastic MapReduce 入門ガイド Table of Contents Amazon Elastic MapReduce 入門 ....................................................................................................................... 1 Elastic MapReduceへのサインアップ .........
Mapreduce2.0 - 急がば回れ、選ぶなら近道
次世代Hadoopの開発が進んでいる。現状の推移では、少なくとも分散クラウドでの「OSSインフラ」としてはHadoopが最有力候補であることは間違いない。クラウド上での分散処理基盤での技術競争ではGoogleやAmazonが相当抜きんでいる現在、それに対抗しうる可能性があるOSSはHadoopの潮流の延長線上にしか考えられない。その形としてHadoop-MapReduce2.0があるように見える。現在の状態で自分なりの次世代Hadoopの理解をまとめておく。基本的に全部は見切れていないので、そのあたりはあしからず。基本的に次世代Hadoopの仕組みは大きく二つの要素からなる 現在のところの柱はHDFSとMapreduce2.0の二つだ。 まずMapReduce。これは従来の「MapReduce」というものからはほど遠い。むしろ「任意」の分散処理実行フレームワークにたいして、適切なリソースを
Hadoop Conference Japan 2011 Fallに行ってきた - seikoudoku2000のブログ
Hadoop Conference Japan 2011 Fallに行ってきた。 eventbrite http://hadoop-conference-japan-2011-fall.eventbrite.com/ リクルートのMIT作成のQAやら講演資料のサイト (現状、一部の資料がアップされているのみ。) http://mit.recruit.co.jp/hadoop/conference2011fall/info/archive.html 午前中のセッションに関しては、ITProのニュースになってたり、他のブログでも書かれていたり、技術的にはこれといった話が無かったりだったので略。 午後はずっとCommyunity Trackのセッションを聞いていたので、そのまとめ。 Elastic MapReduce: Amazon Web Serviceが提供するhadoopサービス @sh
Hadoop MapReduce デザインパターン - 急がば回れ、選ぶなら近道
Amazon CAPTCHA Hadoop MapReduce デザインパターン の監修という事をさせたもらったので その内容とかについてですね。 まず、元の本はこれです。 http://www.amazon.co.jp/Data-Intensive-Processing-MapReduce-Synthesis-Technologies/dp/1608453421/ref=sr_1_1?s=english-books&ie=UTF8&qid=1316817977&sr=1-1 著者のJimmy Linは 現在Clouderaに所属と聞いています。 （が、割と所属不明な感じみたいです。） 現実にClouderaのトレーニングの内容は 特にアプリサイドの、かなりの部分を この本の内容に準拠していました。 なので、Hadoopを利用する際には ほぼ必須の書籍と見ていいと思います。 この本の特長と
Pig, Hiveなど8種類のMapReduce言語についての比較 - nokunoの日記
以下の記事ではPig, Hiveなど8種類の言語でMapReduceの一番単純な例、WordCountを記述した場合のスクリプトの比較を行っています。とても興味深かったので紹介したいと思います。Pigs, Bees, and Elephants: A Comparison of Eight MapReduce Languages « Dataspora なお、今回はRSS購読しているDataSporaのブログから発見しましたが、エントリを寄稿したエンジニアの個人ブログも大変興味深いのでオススメです。 はじめにMapReduceを美しく効率的に書くために、私は様々な言語を比較しました。果たしてその勝者は！？私の個人ブログでは統計やグラフのアルゴリズムをMapReduceで記述する方法を紹介し、擬似コードによる実装を示しました。擬似コードには2つの問題点があります：誰もがその命令を理解できると
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Name node is in safe modeと出てきたら… - photogenic blue note