2015-03-21 #TokyoWebmining 44th の発表資料です。
Apache Spark による推薦システム案件例
2015-03-21 #TokyoWebmining 44th の発表資料です。
第1回 軽量さと堅牢さを兼ね備えたメッセージング | gihyo.jp
はじめに みなさん、はじめまして。 今回からRubyによるオープンソースのメッセージングライブラリ、AP4Rの連載をさせていただくことになった加藤です。一緒にAP4Rの開発を進めている篠原とともに 4回にわたってご紹介させていただきます。 筆者らはフューチャーアーキテクト株式会社にて、自社製のJavaによるメッセージングミドルウェアの開発、メンテナンスを行なってきました。大小さまざまなプロジェクトで稼動してきたものであり、数十台規模での導入実績もあります。そこで培った実装や経験をもとにRubyで書きあげたものが、AP4Rです。Ruby 会議 2007でも取りあげてもらえたので、名前くらいは聞いたことあるよ、という方もいるかもしれません。以下、RubyForgeのプロジェクトサイトと日本語ホームページのURLです。 AP4R のホームページへようこそ! RubyForge: AP4R: Pr
第30回 RubyとHadoopで分散処理 Hadoop Streamingで外部データを読み込む | gihyo.jp
前回のおさらい 第28回ではHadoop Streamingの仕組みについて説明しました。今回は、実際にHadoop Streamingを利用してデータ解析したときの具体的な話や、利用してみて困った（ハマった）Hadoop Streaming特有の問題とその解決法について紹介していきます。 実際に利用してみて困った（ハマった）こと さて、第28回でも紹介しましたが今回Hadoopを利用したのはopen('http://tabemiru.com/2009'); return false;">たべみるのデータ解析のためです。たべみるのデータ解析では、食材名や地域名といった特定の値ごとにデータをまとめる処理が多く、またその処理速度が遅いのが問題だったのですが、このような処理はHadoop上（Ruby）でも比較的簡単に実装することができました。 それで最初は「これはスムーズにHadoop上に処理を
第28回 RubyとHadoopで分散処理 Hadoop Streamingの仕組み | gihyo.jp
はじめに Hadoopとは、Googleの基盤技術であるMapReduceをJavaでオープンソース実装したもので、分散処理のフレームワークです。Hadoopを使うと、1台のサーバでは時間の掛かるような処理を、複数のサーバで分散処理させることができます。「処理を割り振ったサーバが壊れた場合どうするか」などの耐障害性の問題もHadoopが管理してくれるため、利用者は処理のアルゴリズムのみに集中することができるのです。素晴らしいですね。最近ではYahoo!やはてななど、様々な企業でも利用されるようになってきています。 Hadoop導入の背景 筆者はクックパッド株式会社に勤めています。open('http://cookpad.com'); return false;">クックパッドというサイトが有名だと思いますが、他にも携帯版クックパッドであるopen('http://m.cookpad.co
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
大規模分散処理向けの国産“ウェブOS”をRubyで開発中 − ＠IT
2007/11/26 2007年11月24日、「楽天テクノロジーカンファレンス2007」において、Ruby言語の開発者で楽天技術研究所フェローのまつもとゆきひろ氏は、開発中の大規模分散処理基盤「Roma」（ローマ）と「Fairy」（フェアリー）のコンセプトを語った。研究段階ではあるものの、米グーグルなど世界トップクラスのネット企業だけが持つ大規模分散処理技術に真っ向から挑戦する試みだ。 米グーグル、米ヤフー、米アマゾンなど世界トップクラスの大手ネット企業は、巨大なトラフィックに対処するため、大規模データセンターの信頼性、可用性、性能などを確保する大規模分散処理基盤の研究開発を進めている。最近では、こうした大規模分散処理基盤は“ウェブOS”と呼ばれることもあり、注目を集めている。つまり世界トップクラスのネット企業は“ウェブOS”を自社開発しているわけだが、楽天でも国産の“ウェブOS”が生まれ
グーグル、分散処理のためにデザインされた言語「Sawzall」をオープンソースで公開
グーグルは、同社内でパラレルデータ処理に利用している言語「Sawzall」を、「Szl」というプロジェクト名のオープンソースとして公開しました。 書籍「Googleを支える技術」によると、Sawzallは分散処理のためにデザインされたDSL（Domain Specific Language）で、特定の用途に限っては非常に容易に処理を記述できるようになっているインタープリタ型のプログラミング言語。GFS（Google File System）とMapReduceを基盤とし、MapReduceをより簡単に実行できるものと説明されています。 なぜSawzallはオープンソースとして公開されたのか？ グーグルは2003年8月に、論文「Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall」を発表し、これによってSawzallという言語がグーグルに
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
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