TwitterにおけるHadoopとLuceneを利用した大規模データ解析について - nokunoの日記
Twitterについては先日の記事でフロントエンドのBlenderを紹介しましたが、バックエンドやデータ解析のシステムにも興味があります。ちょうどData-Intensive Text Processing with MapReduceで有名な@lintool先生の新しい論文が公開されていたので読んでみました。Full-Text Indexing for Optimizing Selection Operations in Large-Scale Data Analytics(pdf)ACMのMapReduce'11というワークショップで発表された内容のようです。この論文を読んで初めて知ったのですが、Lin先生はサバティカル休暇（大学教授が長期の休みを取れる制度）でTwitterに来ており、データ解析チームで働いているそうです。この論文もTwitterエンジニアの@squarecogさんと
NTTデータのHadoop報告書がすごかった - 科学と非科学の迷宮
業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「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高信頼化に向けた実証事業）」という
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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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
Hadoopの解析資料
