営業さんまで、社員全員がSQLを使う 「越境型組織」 ができるまでの3+1のポイント | リブセンスエンジニアから営業まで、社員全員がSQLを使うデータドリブン組織はどのようにできたのか。コラボレーションツールに記録された実データから辿るケーススタディ。巻末には、今すぐ学べるSQL練習帳も収録。未経験の方でもブラウザだけで簡単に練習できます。 Read less
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
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