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Macでhadoopをちょっとだけ動かしてみる - Qiita
$ java -version java version "1.6.0_65" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_65-b14-462-11M4609) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 20.65-b04-462, mixed mode) $ brew info hadoop hadoop: stable 2.4.0 http://hadoop.apache.org/ /usr/local/Cellar/hadoop/2.4.0 (5592 files, 236M) * Built from source From: https://github.com/Homebrew/homebrew/commits/master/Library/Formula/hadoop.rb ==> Cav
Hadoop + HiveからUDFでお手軽に機械学習を回せるライブラリ"hivemall"がリリースされたとのこと - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
TL上にものすごーく刺激的な情報が飛び込んできたので、思わずご紹介。 一部の方にはお伝えしておりますが、hive/hadoop上でスケーラブルに機械学習（今のとこクラス分類、回帰分析）を行うライブラリをオープンソース(LGPL)でリリースしました。mahout等より扱いやすい&スケーラブルなはず。 https://t.co/eBGmoW66V0— myui (@myui) 2013, 9月 30 ということで、ご本人のツイートにもあるようにGitHubに一式全て上がっています。ライセンスもLPGLなので自由に使えるという素晴らしさ。これ職場の分析マシンにもcloneしようかな（笑）。 myui/hivemall Wikiページを見ると、このライブラリの使い方が書いてあるんですが。。。何が凄いって、何とHiveクエリを書く要領で機械学習まわりの演算を全て実行できてしまう！というところ。ちょっ
Hadoop and the Data Scientist
1. Hadoop and the Data Scien/st 第2回NHNテクノロジーカンファレンス (2012/08/18) Takahiro Inoue (@doryokujin) Treasure Data, Inc. Chief Data Scien/st 2. Introduc/on • Takahiro Inoue (TwiFer: @doryokujin ) • Majored in Mathema/cs • Chief Data Scien/st @ Treasure-‐Data • Leader of Japanese MongoDB Community, Mongo Masters 4. Challenges with building your own cloud based data warehouse Treasure Data High-Level
“統計の基礎を無視している”Hadoop使いが考えるビッグデータ
Hadoopをバッチ処理の高速化に活用しているノーチラス・テクノロジーズは、ビッグデータのブームに真っ向から異論を唱える。「ビッグデータは中身のないバズワード」と断言する代表取締役社長 神林飛志氏に、その真意を聞いた。 Hadoop＝ビッグデータは大きな誤解 ノーチラス・テクノロジーズは、基幹系システム向けのミドルウェアを手がける国産ベンチャー。Webサービスのように決して派手ではないが、「そもそもダウンすると、飛行機が飛ばないとか、病院で人が死んでしまうとか、電車が動かないとか、生活に影響が出る分野」（神林氏）という、まさにミッションクリティカルな領域のITで、同社の製品は活用されている。 同社の「Asakusa Framework」は、Hadoopを活用した分散処理により、基幹系バッチの高速化を実現する。神林氏は、「Hadoopというと、WebやSNS系、BIやデータ解析での使い方がメ
IBM版Hadoopでクラスターを簡単セットアップ
はじめに IBM版Apache Hadoop（英語名：IBM Distribution of Apache Hadoop / 通称：IDAHO）とは、IBMのJava VMで動く、インストーラー付きApache Hadoopです。先進テクノロジー・ソフトウェアの無償ダウンロードサイト「IBM alphaWorks」で公開されています。 本記事執筆時点では、32-bit Linux version of the IBM SDK for Java 6 SR 8で稼働します。また、IDAHO-1.0では、Apache Hadoop version 0.20.2をベースにしています。 IDAHOには、Web-UIによるインストーラーがついています。SSH設定、Javaランタイム、Hadoopなどの設定を自動的に行いますので、Hadoopクラスターのセットアップが簡単に行えます。また、一回の作業で複
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で、かんたん分散処理 (Yahoo! JAPAN Tech Blog)
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、地域サービス事業部の吉田一星です。 今回は、Hadoopについて、Yahoo! JAPANでの実際の使用例を交えながら書きたいと思います。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 複数のマシンへの分散処理は、プロセス間通信や、障害時への対応などを考えなければならず、プログラマにとって敷居が高いものですが、 Hadoopはそういった面倒くさい分散処理を一手に引き受けてくれます。 1台では処理にかなり時間がかかるような大量のデータも、複数マシンに分散させることで、驚くべきスピードで処理を行うことができます。 例えば、今まで1台でやっていた、あるログ集計処理
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http://www.umiacs.umd.edu/~jimmylin/MapReduce-book-final.pdf
Hadoopを用いた大規模ログ解析
平成２１年度産学連携ソフトウェア工学実践事業（高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンターの高信頼化に向けた実証事業））事業成果報告書