PHPとMongoDBで学ぶ次世代データストア :: handsOut.jp
スライド1: PHP と MongoDB で学ぶ次世代データストア佐藤琢哉LOCAL PHP 部 スライド2: スライド3: 突然ですが スライド4: 4月から札幌市民になります!!!!! スライド5: 友達が少ないので皆さん遊んでやってください スライド6: • MongoDB って何?• 使い方• 他の DBMS との比較• MapReduce• まとめアジェンダ スライド7: そもそも何の話? スライド8: MongoDB すごいよ! スライド9: MongoDB って何? スライド10: http://www.mongodb.org/ スライド11: MongoDB (from "humongous") is a scalable, highperformance,open source, schema-free, documentorienteddatabas
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
Welcome to Apache™ Hadoop™!
This is the first release of Apache Hadoop 3.4 line. It contains 2888 bug fixes, improvements and enhancements since 3.3. Users are encouraged to read the overview of major changes. For details of please check release notes and changelog. This is a release of Apache Hadoop 3.3 line. It contains 117 bug fixes, improvements and enhancements since 3.3.5. Users of Apache Hadoop 3.3.5 and earlier shoul
Hadoopを使いこなす(1)
まず、 1 の入力ファイルを分割する方法は、InputFormatクラスの、getSplits関数を上書きすることで、カスタマイズできます。 また、 3 のInputSplitから、KeyとValueを抽出する処理も、InputFormatクラスを通じてカスタマイズできます。 InputFormatのgetRecordReader関数を通じて、RecordReaderクラスを生成するのですが、これに任意のRecordReaderクラスを指定すればOKです。 2 のMap処理ですが、ユーザが指定したMapperクラスの処理を実行します。 Mapperクラスは、MapRunnerクラスを通じて、初期化処理、map関数を繰り返す過程、終了処理といった一連の流れを実行します。 MapRunnerクラスをカスタマイズすれば、こうした流れを制御することができます。 0.20.0からの新しいMapRed
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