Hadoop＆Asakusaを基幹業務で使い倒す--ノーチラス 神林飛志氏
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日立ソリューションズは12月2日、東京・品川にて「Hadoopが導く分散処理における次世代のバッチ処理開発とは〜Asakusa FrameworkによるHadoopエンタープライズ適用セミナー〜」を開催した。 本稿ではその中から、ノーチラス・テクノロジーズ代表取締役副社長 神林飛志氏による講演「Hadoopによるバッチ処理の導入」を紹介する。 Hadoopを定義するのにビッグデータという言葉は必要ありません——神林氏は冒頭、こう切り出した。 いまやバズワードとして定着し始めている「ビッグデータ」だが、その言葉が語られるときはサブセットのごとく「並列分散処理システム」としてHadoopも引き合いに出されることが多い。だが神林氏は「ビッグデ
Matei Zaharia - Spark
An official Spark homepage is up at spark-project.org. Redirecting you there in 3 seconds.
1台構成のHadoopを30分で試してみる(CentOS + Cloudera)
(参考) Cloudera社のHadoopパッケージの情報 http://archive.cloudera.com/docs/ 必要なもの ・CentOS5かCentOS6のLinux環境1台(ここではCentOS5.6とCentOS6.0を使いました。CentOSの他バージョンや、Fedora、Redhat等でも大丈夫だと思います) ・インターネット接続 ・Sun社Javaパッケージ(パッケージファイルをインターネットから取得) ・Cloudera社のCDH3のHadoopパッケージ(yumでインターネットからインストール) 作業手順 0. 準備 0-1. Sun社Javaパッケージの取得 http://java.sun.com/javase/downloads/にて、 Java SE 6の[Download]ボタンを押して出る「Java SE Downloads」のページから必要なもの
ScalaでHadoopを使ってみた。 - みずぴー日記
大名古屋ことGoogle グループの宿題で「Hadoopを動かしてみること」というのがあったので、試してみました。Javaを使う気にはならないので、Scalaで。 コード Hadoopの2章のコードを素直に写経する。一ファイル一クラスの制限がないのはいいね。 import java.util.Iterator import org.apache.hadoop.fs.Path import org.apache.hadoop.io._ import org.apache.hadoop.mapred._ class MapExample extends MapReduceBase with Mapper[LongWritable,Text,Text,IntWritable] { def map(key : LongWritable, value : Text, output : OutputC
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 解説はほぼスライドの内容そのままでした。当日使われた日本語訳されたスライドが公開されているので、ポイントとなるページを紹介しましょう。 Realtime Apache Hadoop at Facebook なぜリアルタイムデータの分析に、Hadoop/HBaseを使うのか？ MySQLは安定しているが、分散システムとして設計されておらず、サイズにも上限がある。一方、Hadoopはスケーラブルだがプログラミングが難しく、ランダムな書き込みや読み込みに向いていない。 Faceb
次世代Hadoopは10,000台にスケールアウトし、MapReduce以外のフレームワークをもサポートする - nokunoの日記
Yahoo!のブログにHadoopに関する興味深い記事が上がっていたので紹介したいと思います。かなりボリュームのある記事で翻訳するのは骨が折れました。The Next Generation of Apache Hadoop MapReduce · Yahoo! Hadoop Blog原題はシンプルに「次世代のApache Hadoop MapReduce」です。 概要大規模データを扱うビジネスでは、少数の大規模なクラスタのほうが多数の小規模なクラスタよりも安価になります。大規模クラスタは多くのデータセットを処理し、多くのジョブと多くのユーザをサポートする必要があります。ApacheのHadoop MapReduceフレームワークはだいたい4,000台程度でスケーラビリティの限界が来ます。私たちは次世代のApache Hadoop MapReduceを開発しており、そこではフレームワークを汎
Scala で Hadoop を試してみる | Atsushi TATSUMA Web Page
はじめに Scala で Hadoop 用の jar ファイルを作ってみました。作ってみたのはよくある単語を数えるプログラムです。 環境は、Debian GNU/Linux に Cloudera 社の Hadoop をインストールしたものです。 準備 Scala で作った jar ファイルを実行するために、scala-library.jar を Hadoop のライブラリに配置します。 この作業は、マスターとスレーブの全マシンで行う必要があります。 [bash] $ cd /usr/lib/hadoop/lib/ $ sudo ln -s /usr/local/lib/scala/lib/scala-library.jar scala-library.jar [/bash] ライブラリの追加を反映させるため tasktracker と jobtracker の再起動が必要にな
そろそろHadoopについてひとこと言っておくか - nokunoの日記
もうこの手の話題は出尽くした感がありますが、最近Hadoopについて考えることが多いので、エントリにしてみます。なお、ここではベーシックなMapReduce+HDFSのことをHadoopと呼ぶことにします。 HadoopとはHadoopとは言わずと知れたGoogleのMapReduce/GFSのオープンソースのクローンです。MapReduceではプログラマはMapとReduceという2つの関数を書くだけで、並列分散処理をすることができます。これは(1) データを実際に持つマシンにプログラムを配布する (2) MapとReduceをつなぐShuffleフェーズでキーをグループ化してソートする、(3) 障害時のフェールオーバーやレプリケーション、といった処理をフレームワーク側が受け持つことによって、プログラマ側の負担を減らすものです。GFSに対応するHDFSにはファイルをクラスタに分散して保存
Hadoopモデリング座談会#2 - 科学と非科学の迷宮
概要 イベント名 Hadoopを中心とした分散環境での開発方法論・モデリング・設計手法等についての座談会(第二回) URL http://atnd.org/events/5987 日時 2010/07/26 18:00 - 20:00 場所 スター研修センター 御茶ノ水 Sun（サン）1F twitterハッシュタグ #hadoopModeling スーツ若干多め 年齢やや高め 女性ほぼ皆無 #1 @shot6 大谷晋平 現状と特徴 Hadoop の現状 上位レイヤの開発がホット 日本語も充実 Nosql の現状 加熱し過ぎ Twitter のニュースはいい冷却剤 RDBMS の現状 成熟 Mysql の開発者はMariadb & Drizzle へ プレイヤーも新規参入者も減少 Hadoop の特徴 big data Yahoo 3PB/day Facebook 90TB/day Nos
Hadoopリンクまとめ(1) - 科学と非科学の迷宮
Part1 / Part2 更新履歴 2010/06/20 リンク追加 入門、事例紹介、ニュース Part2へ移動 EC2、Pig、MapReduce、HDFS 新規追加 性能測定 公式 Welcome to Apache Hadoop! 日本語訳 Hadoopユーザー会 Welcome to Hadoop MapReduce! "大規模な計算ノード・クラスタ上において膨大なデータを高速で並列処理するアプリケーションを作成するためのプログラミングモデルおよびソフトウェアフレームワーク" Welcome to Pig! "大規模なデータセットを分析するためのプラットフォーム""Pig の言語レイヤを構成しているのは、Pig Latin と呼ばれるテキストベースの言語" wikipedia Apache Hadoop - Wikipedia, the free encyclopedia Apa
Hadoopシステム構築のノウハウ
前回までの記事では、Hadoopがどのような背景で登場したのか、どのような能力を持っているのか、リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）やKey-Value Store（KVS）型データベースとはどのように異なるのかを解説してきました。 今回は、Hadoopを実際にエンタープライズ（企業情報システム構築）用途に活用するにあたって、押さえておきたいポイントを解説します。 Hadoop活用の課題 Hadoopは、オープンソースとして開発されています。2006年にDoug Cutting氏によってHadoopプロジェクトが立ち上げられて以来、ほぼ4年が経過し、現在ではApache Software財団が支援するトップ・レベル・プロジェクトとして多数の開発者が参加しています。 プロジェクトが立ち上がった当時、Hadoopはわずか20ノードのクラスタで動作していました。現在では、米Ya
Pasang Bola Online | Judi Bola Tanpa Blokir
<div class="at-above-post-homepage addthis_tool" data-url="http://hugjp.org/2021/07/salah-pilih-agen-sbobet-bisa-sebabkan-berbagai-kerugian/"></div>Sbobet tentunya menjadi salah satu server judi online paling diminati oleh orang-orang yang gemar bermain judi online. Sbobet online via sbobet mobile. Main Game Online Sbobet Mobile.
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://jonhnnyweslley.net/blog/shadoop/
Hadoopでサンプル作成 - 忘れがちなあなたへ