その分析、Hadoopなら速く安くできます
ビジネスデータを分析するビジネスインテリジェンス（BI）分野の新たなプラットフォームとして注目されているHadoop。Hadoopでは、どのようなデータ分析が可能なのでしょうか？ 現在、Hadoopビジネスの牽引役であるClouderaのJeff Hammerbracher氏が、Hadoopでデータ分析が可能なビジネス上の課題を示した「10 Common Hadoop-able problems」（Hadoop化可能な10の一般的課題）と題したプレゼンテーションを公開しています。 Hadoopにとって得意な処理とは、複雑で複数のデータソースからなる大量のデータの分析であり、それをバッチ処理の並列実行によって実現することです。 従来は、データがあまりに複雑だったり膨大だっために、計算時間やコストなどの理由で実現が難しかった処理でも、Hadoopによる低コスト化、計算時間の短縮、高い柔軟性など
Hadoopを表計算のように使える「InfoSphere BigInsights」、IBMが発表
IBMがHadoopをベースにしたデータ分析ソフトウェア「InfoSphere BigInsights」を、先週ローマで開催された同社のイベント「IBM Information On Demand Europe 2010」で発表しました。 InfoSphere BigInsightsは、Apache Hadoopをベースにした分析エンジンの「BigInsights Core」と、その上で大規模データをWebブラウザを利用してスプレッドシートのようなユーザーインターフェイスで分析を行える「BigSheets」の2つから構成されます。 BigSheetsで表計算のようにデータ分析 BigInsights CoreのベースとなっているHadoopは、数百万件など大規模なデータを大量のサーバで分散処理するためのオープンソースのソフトウェアです。Yahoo!やFacebook、日本ではCookpad
Hadoop で Wikipedia のテキスト処理を900倍高速化 - 武蔵野日記
今月中に実験の実装が終わるくらいでないと来月の投稿〆切に間に合わないので、今週から研究室のサーバに Hadoop をインストールしている。 研究室にはサーバが20台弱あるのだが、そのうち10台強を使うことにして設定。これくらいの規模だと「大規模」と言うのは憚られるかもしれないが(Yahoo! や Google と比べて、という意味で。)、中規模、くらいには言ってもいいだろうし、たぶん、多くの大学や企業で使える台数もこれくらいだと思うし、大企業にいないとできない研究をするのも大変価値があるが、他の人たちがやる気になれば真似できる研究をするのも(データやインフラ勝負ではなくアイデア勝負になるので苦しくはあるのだが)重要だと考えている。 たとえば、数台でも分散環境の恩恵が受けられる、というのはPFI が出した Hadoop の解析資料で知っていたので、初めて導入したときは参考になったし、こういう
RunNutchInEclipse1.0 - NUTCH - Apache Software Foundation
Run Nutch In Eclipse on Linux and Windows nutch version 1.0 This is a work in progress. If you find errors or would like to improve this page, just create an account [UserPreferences] and start editing this page Tested with Nutch release 1.0 Eclipse 3.3 (Europa) and 3.4 (Ganymede) Java 1.6 Ubuntu (should work on most platforms though) Windows XP and Vista Before you start Setting up Nutch to run i
Hadoop 調査報告書 エヌ・ティ・ティ レゾナント株式会社 株式会社 Preferred Infrastructure 平成 20 年 8 月 25 日 • 免責条項 本報告書はエヌ・ティ・ティ レゾナント株式会社 (以下「NTT レゾナン��
Hadoop 調査報告書 エヌ・ティ・ティ レゾナント株式会社 株式会社 Preferred Infrastructure 平成 20 年 8 月 25 日 • 免責条項 本報告書はエヌ・ティ・ティ レゾナント株式会社 (以下「NTT レゾナント」）と株式会社 Preferred Infras- tructure(以下「Preferred Infrastructure」) が作成したものですが、報告書の内容及び情報の正確性、完全性、 有用性について、NTT レゾナント及び Preferred Infrastructure は保証を行なっておらず、また、いかなる責 任を持つものでもありません。 本報告書の著作権は NTT レゾナントに帰属します。 本報告書の「プリントアウト」「コピー」「無料配布」は可能ですが、変更、改変、加工、切除、部分利用、要 約、翻訳、変形、脚色、翻案などは禁止します
5日間の処理を1時間に短縮 DWHからHadoop移行で成功事例、欧州広告企業 − ＠IT
2010/03/15 大規模サービスを展開するWeb企業から始まったHadoop利用だが、エンタープライズ分野でも少しずつ成功事例が出てきているようだ。Hadoopの商用パッケージとサポートに特化したベンチャー企業、米Clouderaの3月10日付ブログで、ヨーロッパでターゲティング広告事業を展開するnugg.adが成功事例を詳細に報告している。報告しているのはnugg.adのCTO、リチャード・フットン（Richard Hutton）氏。 nugg.adでは、2007年から2009年までの間、PostgreSQLをベースに古典的なデータウェアハウス（DWH）によるシステムを構築していたが、2009年6月から10月にかけてHadoopベースのシステムに移行。それまで5日かかっていたような処理が1時間にまで短縮し、計算処理の大幅時間短縮によって、これまで提供が考えられなかったような付加価値サ
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Hadoopがスケール・アウトする仕組み
Jimmy Lin » Data-Intensive Text Processing with MapReduce