Apache Spark の紹介（前半：Sparkのキホン）第16回 Hadoopソースコードリーディング(2014/05/29) 発表資料 『Apache Sparkのご紹介』（前半：Sparkのキホン） NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 土橋 昌 (Masaru Dobashi) http://oss.nttdata.co.jp/ 後半はこちら → http://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/apache-sparkRead less
ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第10回 – EMR編に参加しました | DevelopersIO
※基本的にRDBMSでもデータ分析は賄える。 ※HadoopでBig Dataではないデータの分析も行えます。もちろんBig Dataの分析は得意 ■Hadoopの課題 Hadoopのスケーラビリティを活かすには大量のサーバーが必要 大量にサーバーを購入してしまうとノードの追加縮小が自由にはできない データをHDFSだけに保存するのはリスク ■Amazon Elastic MapReduce Hadoopをいつでもオンデマンドで利用可能にしたサービス 開発者はデータの分析・解析アプリケーションに集中 AWSサービスとの強力なインテグレーション Big Data処理のための煩雑なタスクが不要 解析をトライアンドエラーできる ※Elasticity、AWS SDK、Amazon S3連携がポイント！ ■Amazon EMR全体アーキテクチャ データソースから入力データををAmazon S3に保
Amazon Elastic MapReduce入門 〜 Apache Mahoutでレコメンデーション！ | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。Hadoop使ってますか。試しにHadoopを使ってみよう、と思った時に主に障害となるのが以下の3つです。 Hadoopのクラスタを組むために実機を複数用意するのが厄介。それをクラスタとして組み上げるのも厄介。 Hadoopの上で動かすアプリケーションをMapReduceで書くのが厄介。 Hadoopで処理するほどのビッグデータを用意するのが厄介。 1つ目はAmazon Elastic MapReduce (EMR)を使う事でスマートに解決しましょう。 2つ目については、オープンソースのMapReduceアプリケーションを使います。私が強い興味を持っている分野に「機械学習」というものがあります。機械学習とは、コンピュータにデータを分析させ、未知の情報についての予測をさせたり、人間の知能に近い機能を実現しようという試みです。今回は、この機械学習の各種アル
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40分でわかるHadoop徹底入門 （Cloudera World Tokyo 2014 講演資料）
http://emrbootcampjp.s3.amazonaws.com/%5B%E3%83%8F%E3%83%B3%E3%82%BA%E3%82%AA%E3%83%B3%5DEMR%20Controls,Debbug,Monitoring.pdf
20111130 10 aws-meister-emr_long-public
