Hadoop Hack Night … 技術評論社
現在，米国Yahoo! Hadoopチームにてアーキテクトを務めるOwen O’Malleyが3月に来日いたします。それに合わせてHadoopの紹介，米国Yahoo!での活用事例などご紹介するセミナーを開催いたします。当日は参加者の方々とのトークセッションを設け，Hadoopコミュニティに所属しているOwen氏との交流の場も提供いたします。 本イベントのTwitterハッシュタグは『#hadoophn』です。 なお，当日の模様は以下のURLでUstream中継を予定しております。 http://www.ustream.tv/channel/hadoophn ネットワーク回線の都合により，3G回線での中継となることが予想されます。安定した配信ができない可能性がありますので，会場までお越しいただくことをおすすめいたします。 「Hadoop Hack Night」に申し込む お申し込み期間：2月
DMM inside
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
Amazon Redshiftではじめるビッグデータ処理入門 記事一覧 | gihyo.jp
第5回Amazon Redshiftのアーキテクチャ ～スケーリングとリストアを試してみよう 宮崎真，藤川幸一 2013-06-10
［速報］Hadoopエコシステムの標準化を目指す「Open Data Platform Initiative」設立。Hortonworks、Pivotal、IBMなど
Hortonworks、Pivotal、IBM、GE、SAS、EMC、VMwareなどがHadoopのエコシステムの標準化を目指す団体「Open Data Platform Initiative」の設立を発表しました。 Pivotal データプロダクトグループVPのSundeep Madra氏は、Open Data Platform Initiativeの設立に当たり「Hadoopエコシステムのフラグメンテーションを防ぐ」ためだと説明しました。 「Linuxでは共通のカーネルがあり、これによってアプリケーションは、あるOSで動けばほかでも動くことが分かる。これがLinuxのエコシステムを成長させた。Hadoopもこれにならうことで企業導入の促進と、さらにエコシステムを成長させていくことができる」Madra氏。 これに合わせてPivotalとHortonworksは協業も発表。両社は製品の統
第1回 Amazon Elastic MapReduceを使う準備をする | gihyo.jp
Amazon Elastic MapReduceとは 昨今、バッチ処理にHadoopを活用する事例が話題になっています。その中でも特筆すべきなのは、分散処理技術であるMapReduceです。しかし、MapReduceを実際に使うには、数台から数100台のサーバを用意し、Hadoopのセットアップもしなければなりません。そのようなサーバ構築・管理、セットアップの手間を無くし、すぐ使えるのがAmazon Web Service（AWS）のElastic MapReduce（EMR）です。 図1 Amazon Elastic MapReduce AWS、MapReduceの説明は多くの書籍、ブログなどを参照してください。また、EMRを使用するには、まずAWSのアカウントを作っておく必要がありますが、その手順も割愛させていただきます。本連載ではEMRの使い方、気をつけなければいけない点などを重点的
Hadoop Hacks Night詳細レポート［前編］ | gihyo.jp
多くの有名企業が利用し始めたことから注目を浴びているオープンソースの大規模分散データ処理システム「Hadoop」。 2010年3月8日（月）、六本木ミッドタウンのYahoo Japanにて、Yahoo! ,Inc. Hadoopチーム アーキテクトのOwen O’Malley氏を迎えて「gihyo.jp×Yahoo! JAPAN presents "Open TechTalk" Hadoop Hacks Night」（（株）技術評論社・ヤフー（株）主催）が開催されました。 会場の模様 第1部 Owen O'Malley氏のプレゼンテーション 5,000億人ものユーザのデータの解析に威力を発揮 最初のセッションは、Owen氏によるプレゼンテーション。冒頭で、氏がまず述べたのが、「Hadoopはオープンソースであり、開発者が協力して力をあわせてプロジェクトを進めていける」とい
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
イベントレポート（食べログ＆クックパッド共催勉強会） - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。クックパッドでイベント運営を担当しているスミです。 去る12/17、食べログさんと共催で勉強会を行いました。食べログさん、クックパッドのエンジニアがそれぞれ3名ずつ、お集まり頂いた約30名のエンジニアの皆さまの前でプレゼンを行いました。 インフラのお話をテーマにした今回。会場の皆さまからたくさんのご質問を頂き、とても熱い時間を過ごさせて頂きました。ご来場頂いた皆さま、どうもありがとうございました。 クックパッドのエンジニアが使用した資料を公開いたしますので、是非ご覧くださいませ！ ・クックパッドのスケーリング（高田悟史） [slideshare id=2756725&doc=20091214tabelog-key-091221024948-phpapp01] ・800万人の"食べたい"をHadoopで分散処理（佐々木達也） [slideshare id=2735999&doc=
資料を公開いたしました！（クックパッドの裏側見せます in 京都） - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、クックパッドのすみです。去る4/16,17に京都で「クックパッドの裏側見せますvol.2＆vol.3」を開催いたしました。 当日お越しくださった皆さま、Ustreamをご覧くださった皆さま、誠にありがとうございました！ お話させて頂いたエンジニアのうち2名の資料を公開いたしますので、是非ご覧くださいませ。 ・勝間亮/アグレッシブなクラウドの使い方 [slideshare id=3827098&doc=engineer-event-100417-kyoto-100423034302-phpapp02] ・濱崎健吾/クックパッドに入って十数日働いた雑感 [slideshare id=3849703&doc=100413urapad-100425122155-phpapp01]
資料を公開いたしました！（クックパッドの裏側見せます in 大阪＆名古屋） - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。クックパッドのすみです。 去る4/2,4/3に大阪と名古屋にて「クックパッドの開発の裏側見せます」と題して講演会を開かせて頂きました。 当日は、技術部長の井原のほか、計3名のエンジニアがプレゼンさせて頂きました。 当日の資料を公開いたしますので、是非ご覧くださいませ。 最後に、大阪・名古屋の会場にご足労頂いた皆さま、 本当にどうもありがとうございました！ またお会いできますことを楽しみにしております。 ・清水雄太/毎日の料理を楽しみにするためのクックパッド流エンジニアライフ [slideshare id=3645164&doc=random-100405232603-phpapp01] ・佐々木達也/「Hadoopの活用事例 in クックパッド」 [slideshare id=3636819&doc=20100402hadoop-100404223254-phpapp01] ・
クックパッドとHadoop - クックパッド開発者ブログ
はじめまして。今年の5月に入社した勝間@さがすチームです。 入社してからは、なかなか大変なことも多いですが、最近はお酒好きが集まって月曜から飲み合う 「勝間会」なるものも発足して、仕事面でも仕事以外の面でも密度の高い毎日を過ごしています！ さて、僕は「さがす」チーム所属ということで、普段はレシピを「さがす」ユーザの満足度を上げるために、 クックパッドの検索まわりについて、いろいろな開発を行っています。 一方で、ユーザの「さがす欲求」について深く知るために、大規模なデータ解析を行い、欲求の分析を行う機会も増えてきました。 ところが、クックパッドのログは膨大な数があるので、一口のデータ解析と言っても通常のバッチ処理だと間に合わないため、 分散処理環境の必要性が高まってきました。 そこで、まずは手軽に試せる分散処理の王道ということで、最近ではHadoopを使ったデータ解析環境を整備しています。
Hadoopを業務で使ってみた話 - クックパッド開発者ブログ
8月に入社した佐々木です。こんにちわ！ 入社してからはHadoopを使うことが多く、日々、大規模データと格闘しています。大変ではありますが、個人ではなかなか触ることが出来ないような大規模データを触れるのは楽しいです。 さて、Hadoopは最近色々なところで使われ始めてきていると思うんですが、実際に利用してみて困った事やtipsなど、実践的な情報はまだあまり公開されていません。その辺の情報をみんな求めているはず…！！ そこで、僕が実際に触ってみて困った事やHadoopを使う上でポイントだと思ったことなどを社内勉強会で発表したので公開してみます。Hadoopを使っている（使いたいと思っている）方の参考になれば幸いです。 [slideshare id=2711363&doc=20091214techblog-091213183529-phpapp02] Hadoopの利用はまだまだ試行錯誤の連続
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
NoSQLデータベースを試してみる 記事一覧 | gihyo.jp
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第1回 レコメンドシステムと集合知 | gihyo.jp
はじめに 今回から9回に渡り、Hadoopを使ったレコメンドシステムの実装について紹介させていただくことになりました。 レコメンドシステムを構築した方は少ないと思いますが、レコメンドのサービスに触れている方は多いと思います。今回の連載で、読者の皆様にレコメンドシステムの可能性とその実装の面白さをお伝えできればと思います。よろしくお願い申し上げます。 連載の予定は次の通りです。 レコメンドシステムと集合知（今回） レコメンドシステムの実装と課題 協調フィルタリング（前・後編） コンテンツベースレコメンド（前・後編） 今回の記事のポイントは以下の通りです。 レコメンドシステムの目的は気付きと驚きを与えること 理想のレコメンドはソムリエのお薦め レコメンドシステムに必要なのは嗜好と専門性 では、早速はじめましょう。 レコメンドシステムとは？ レコメンドシステムは情報フィルタリングの一種で、大量の
Hadoopでレコメンドシステムを作ろう 記事一覧 | gihyo.jp
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Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
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