Webサービスにおける外部APIの使用（その3） - Facebook Query Language - O'Reilly Japan Community Blog
最近はFacebookのユーザー、Facebookアプリの数が増えています。本記事では、はじめにFacebook APIについて簡単に説明した後、Facebookが持っている情報を効率的に取得するためのFacebook Query Language（FQL）について説明します。 はじめに 昨年から日本でもFacebookユーザーが爆発的に増加しています。最近のWebアプリの多くはFacebookとの何らかの連携機能を持っていて、連携機能を持っていないものを探すほうが難しいかもしれません。 Facebook APIには多くの機能があるのですが、今回はその1つであるFacebook Query Language（以下FQL）について説明します。 なお本記事は、読者に以下の前提知識がある事を想定しています。 Facebookの基本的な仕組み Facebookアプリ、Graph APIの基本的な仕
FacebookがオープンソースのSQL対応分散クエリエンジンPrestoを発表、ペタバイト規模のデータ処理も可能
By Intel Free Press ギガバイトからペタバイト(100万ギガバイト)まであらゆるサイズのデータをインタラクティブに解析して必要なデータを発見可能となるオープンソースのSQL対応分散クエリエンジンがPrestoです。Facebookのような企業が持つ大量の商業データでも高速に処理可能となるように設計されており、Prestoの出すクエリ(データベース管理システムに対する処理要求を文字列として表したもの)は複数ソースのデータと組み合わせることも可能。このシステムを開発したFacebookでは、約300ペタバイトにも及ぶ企業内部のデータを保管するデータ・ウェアハウスにてPrestoを使用しており、毎日1000人を超えるFacebookの従業員たちが1日当たり3万以上のクエリを走らせ、1ペタバイト以上のデータがスキャンされている、とのことです。 Presto | Distribut
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
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