分析技術編：Hadoopへの期待と課題
＞＞前回 この連載では、ビッグデータの収集から格納までのシステムデザインについて概観してきた。最終回は締めくくりとして、分析技術の課題と今後の方向性を考えてみる。 ビッグデータにおける分析技術の課題 分析技術の課題を考えるために、前回取り上げたECサイトの消費者行動ログデータの分析を想定してみる。図1は、割引率と売上額の相関だけでなく、購入時に表示されていた口コミ情報がどの程度の影響を与えるかを分析する例を示したものだ。この例では、口コミ評価が高いと、割引率に関係なく売上額が高いことを示している（右グラフの円の大きさは売上額の大きさを示す）。 このような分析を行う場合、１回のデータベース検索だけでは結果を出せないため、次のような複数の処理ステップが必要となる。 （1）１画面に含まれる複数の口コミ評価から、価格に関する評価を除外し、総合評価指数を算出する。 （2）会員向け割引を加算するなど割
Clojureの作者が作ったデータベースDatomicが凄い
プログラミング言語Clojureの作者Rich Hickey氏率いるClojure HackerのチームがDatomic(デートミックと発音するらしい)というデータベースをリリースしました。これが何やらとてつもないです。10年先を行ってる技術じゃないでしょうか。 まだ本番サービスは始まっていませんが開発環境用のライブラリが配布されています。 Datomicは斬新なアーキテクチャなので一言で説明するのはとても難しいです。 私が理解できたことを簡単に説明します。 2014/1/20追記 ライセンスモデル、サポートストレージ、サービスとしてではなく独立して使用する形になるなど記事作成時の内容から色々変更が合った部分を更新しました。 変更不可なAppend-onlyデータベース 従来のデータベースで、あるレコードを変更するというのはそのレコードに対応した場所があり、そこのデータを書き換えるというこ
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