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    ブラックフライデー

『Rapleaf Personalization Blog』

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  • Command-line auto completion for Hadoop DFS commands | Engineering Rapleaf

    4 users

    blog.rapleaf.com

    We like to keep things simple here at Rapleaf. One small tweak we made right after we installed hadoop was to alias 'hadoop dfs' to 'hdfs'. It rolls off the fingers nicely. We are also constantly typing 'hdfs -ls this' or 'hdfs -du that'. If we are not sure what this/that is, we type 'hdfs -ls /this/what', then 'hdfs -ls /this/what/ever', followed by a copy and paste or two. Thanks to our recent H

    • 学び
    • 2010/09/10 14:14
    • hadoop
    • bash
    • shell
    • Engineering Rapleaf - Goodbye MapReduce, Hello Cascading

      6 users

      blog.rapleaf.com

      For engineers by engineersWe have been doing a lot of batch processing with Hadoop MapReduce lately, and we quickly realized how painful it can be to write MapReduce jobs by hand. Some parts of our workflow require up to TEN MapReduce jobs to execute in sequence, requiring a lot of hand-coordination of intermediate data and execution order. Additionally, anyone who has done really complex MapReduc

      • 学び
      • 2008/09/08 07:56
      • cascading
      • mapreduce
      • サーバー
      • Engineering Rapleaf - Matching Impedance: When to use HBase

        6 users

        blog.rapleaf.com

        For engineers by engineers(For the duration of this discussion, I’m going to assume you have at least heard of HBase. If not, go check it out first or you might be a little confused.) Ever since I read the original Bigtable paper, I knew that its design was something that would befuddle a lot of developers. As an industry, we are largely educated into the world of relational databases, the ubiquit

        • 学び
        • 2008/04/02 00:07
        • hbase
        • hadoop
        • Engineering Rapleaf - BloomFilter

          4 users

          blog.rapleaf.com

          For engineers by engineersWe recently had a situation where we had to search a big list of 500 million hashes against a list of 40 million hashes. The 500M hashes were stored in flat, unsorted text files on 5 DVDs, so there was no easy way to search that list. The 40M hashes were stored in a MySQL database. Some benchmarking showed that it would take something like 20 days to run every one of thos

          • 暮らし
          • 2007/09/12 01:23
          • ruby

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