Kafkaによるリアルタイム処理
This document discusses Kafka, a distributed messaging system originally created by LinkedIn and now an Apache project. It provides an overview of how Kafka works and how various companies use it, including for log processing (LinkedIn), analytics (Facebook, Twitter, Google), and integrating with other technologies like Hadoop, Zookeeper, HBase and Storm. It also covers Kafka's scalability, perfor
S4
S4 - Presentation Transcript S4: the open-source distributed stream computing platformNachi Ueno 自己紹介 日本のどこかの研究所と呼ばれている組織で日々働いています 最近は、Hadoop,OpenStack,スケールするRDBMSとかに興味があります SimCloudというクラウド管理ツールを作ってます -> OSS公開予定 http://wiki.openstack.org/simcloud Twitter @nati OpenStacker達と@築地 S4 (Simple Scalable Streaming System) http://s4.io/ S4 is a general-purpose, distributed, scalable, partially fault-tole
リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける
リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（6）（1/2 ページ） Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 Hadoopの弱点「リアルタイム分散処理」とは 「ビッグデータ」処理のためにHadoopを用いると、「複数のマシンに大量データ処理を分散して飛躍的に性能を向上する」ことが容易にできます。 ところがHadoopの弱点として、ビッグデータをいったん蓄積し、バッチで一括処理する形態で処理するので、処理データが発生してから、それに対する処理結果が得られるまで、必ずタイムラグが発生します。このため、クレジットカードの不正アクセス検知、センサデータなどでの異常値検出のようなリアルタイムな
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