Facebookの新しいリアルタイム解析システムとは？ - nokunoの日記
Facebookの新しいリアルタイム解析のシステムでは、HBaseで1日200億件のイベントを処理しているそうです。以下の記事の翻訳です。High Scalability - High Scalability - Facebook’s New Realtime Analytics System: HBase to Process 20 Billion Events Per DayFacebookがまたやってくれた。彼らは巨大なリアルタイムデータのストリームを処理するもう1つのシステムを構築したのだ。以前にもFacebookはリアルタイムなメッセージシステムをHBaseで構築している(http://highscalability.com/blog/2010/11/16/facebooks-new-real-time-messaging-system-hbase-to-store-135.ht
HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった
Facebookが15日に発表した新しいサービス「Facebook Messages」は、チャットやつぶやき、そして電子メールなど、自分宛のテキストやメッセージをすべて1つのインボックスで管理できると発表されました。 同社が15カ月かけて開発してきたこの新サービスのバックエンドデータベースは、これまで同社が大規模運用してきたMySQLでも、同社が開発したNoSQLデータベースのCassandraでもなく、グーグルのBigTableをモデルとしてオープンソースで開発された分散データベース「HBase」でした。 Facebookのソフトウェアエンジニア、Kannan Muthukkaruppan氏がFacebookにポストした記事「The Underlying Technology of Messages」で、その技術的背景が紹介されています。 MySQLとCassandraが落選した理由 H
Hadoopのインストールとサンプルプログラムの実行：CodeZine
前回はGoogleの基盤技術とそれに対応するオープンソースソフトウェアとして、Hadoop & hBaseを紹介しました（図1 参照）。今回はHadoopを1台にインストールし、サンプルプログラムを動かします。次にHDFSとMapReduceのアーキテクチャを解説します。最後にサンプルプログラムのソースコードを解説します。2. Hadoopの概要 Hadoopは主にYahoo! Inc.のDoug Cutting氏によって開発が進められているオープンソースソフトウェアで、GoogleFileSystemとMapReduceというGoogleの基盤技術のオープンソース実装です。Hadoopという名前は開発者の子供が持っている黄色い象のぬいぐるみの名前に由来しています。HadoopはHDFS（Hadoop Distributed File System）、Hadoop MapReduce Fr
Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム：CodeZine
はじめに この連載では、大規模分散計算フレームワーク「Hadoop」と、その上につくられた大規模分散データベース「hBase」の仕組みと簡単なサンプルアプリケーションを紹介します。HadoopとhBaseは、Googleの基盤ソフトウェアのオープンソースクローンです。機能やコンセプトについては、Googleが発表している学術論文に依っています。 これらの学術論文によると、Googleでは大規模分散ファイルシステム「Google File System」、大規模分散計算フレームワーク「MapReduce」、大規模分散データベース「BigTable」、分散ロックサービス「Chubby」という4つのインフラソフトウェアが使われています。 図1にGoogleの基盤技術間の依存関係、そしてそれに対応するOSSの対応関係を示しました。まずは対応するGoogleの基盤技術それぞれの機能や特徴をざっくりと
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