第5回 大規模データを扱うためのHBaseとCassandra | gihyo.jp
どんなところに使える？ HBaseやCassandraはどちらもRDBMSで扱いきれないような大規模なデータの扱いに力を発揮します。強力なスケーラビリティも備えているため、データが増えても処理速度はそれほど低下しません。また、列指向データベースの強みを活かして、大量のデータを更新するようなバッチ処理のストレージとして利用しても有用でしょう。 具体的な利用シーン 大規模なデータをスケーラブルに処理する必要がある場合 大量データをバッチ処理する際のストレージとしての利用 HBaseのインストール 本稿では、実際にHBaseを使ってみましょう[1]。 まずは1台のサーバ上で環境を整えます。わかりにくかもしれないので、以下の手順を参考にしてください。JDK6およびHadoopのインストールが必要です。 プロンプト1 HBaseのインストール＆起動の手順 # http://java.sun.com
分散Key/Valueストア、Kaiを使ってみよう！ 記事一覧 | gihyo.jp
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第1回 memcached 1.4、基本の基本 | gihyo.jp
今回は、1.4になってアップデートされた新機能を中心に紹介します。 memcachedとは？ memcachedとは、主にデータベースへの負荷を下げ、かつWebアプリケーションのスケーラビリティをコストパフォーマンス良く向上させる高性能な分散キャッシュサーバです。memcachedの基本や概要に関しては、以前ミクシィ運用グループの長野と執筆した「memcachedを知り尽くす」をご覧ください。 memcached 1.4の特徴 1.4、5つの特徴 memcached 1.4の大きなニュースの1つはバイナリプロトコルの正式導入です。また、他にも色々と嬉しい機能や改修が施されています。詳しくは1.4のリリースノートに記述されていますが、要約すると以下の5点が上げられます。 バイナリプロトコルの正式導入 パフォーマンス向上 統計システムの強化 報告されたバグの修正 テストの強化 入手先 memc
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開 Hadoopのディストリビューションベンダとして知られるClouderaは10月25日、SQLに対応し、データの分析速度はMapReduceよりも何倍も高速だという新しい分散クエリエンジン「Cloudera Impala」（製品名「Cloudera Enterprise RTQ」）をオープンソースで公開しました。 これまでHadoopでは内部でMapReduceと呼ばれる処理が用いられていましたが、ImpalaではMapReduceを使わず、Clouderaが2年かけて開発した独自の分散クエリエンジンを用いて処理を行います。Hiveの上位互換のSQLが利用でき、Hive/MapReduceで数分かかっていた応答時間を数秒に短縮すると説明されています。 グーグルのDremel
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