Askusa on AWS次世代インフラ基盤登場！Oracle Cloud IaaS 最新サービス・アップデート [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
Apache HBase 入門 (第２回） Big Data のための Hadoop データベース by Tatsuya Kawano <http://twitter.com/tatsuya6502> Hadoop ソースコードリーディング 東京, #3, 2010年6月28日 2010年6月28日月曜日 [ ]自己紹介 Twitte
Apache HBase 入門 (第２回） Big Data のための Hadoop データベース by Tatsuya Kawano <http://twitter.com/tatsuya6502> Hadoop ソースコードリーディング 東京, #3, 2010年6月28日 2010年6月28日月曜日 [ ]自己紹介 Twitter: @tatsuya6502 証券会社の グローバル IT部門に勤務 シニア Java / Scala デベロッパー 個人研究として、2009年秋から HBase を評価中 グラフィックデザイナーでもある ニューヨークの美大 Pratt Institute を卒業し 数年間、現地アメリカ企業に勤務 HBase エバンジェリスト！ 2010年6月28日月曜日 [ ]内容 HBase の基本動作 ̶ write と read HBase と Cassandra
Home - Department of Statistics - Purdue University
Department of StatisticsThe department of statistics is consistently recognized as one of the top statistics programs in the country. We work to advance the frontiers of statistical sciences and data science both in theory and application. New directions in statistics are often interdisciplinary and encompass bioinformatics and genomics, computational finance, data science, differential privacy, a
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Hadoop/Mahout/HBaseで テキスト分類器を作ったよ
Search in the Apache Hadoop Ecosystem: Thoughts from the FieldAlex Moundalexis
Hadoopの本質は分散I/Oにあり～クラウド時代の非同期処理 - プログラマの思索
Hadoop向け基幹バッチ分散処理ソフト「Asakusa」の記事がとても素晴らしいのでメモ。 【元ネタ】 第1回 分散処理を隠蔽し、大規模開発を可能に - Hadoop向け基幹バッチ分散処理ソフト「Asakusa」の全貌：ITpro 第3回 業務の境界や並列性を見極め処理を分割 - Hadoop向け基幹バッチ分散処理ソフト「Asakusa」の全貌：ITpro 基幹バッチ再構築のニーズは大きい、Hadoopの課題をAsakusaで解決する - インタビュー：ITpro Twitter / @akipii: Asakusaの本質は分散I/O。ディスクの入出力がバッチ処理のボトルネック。クラウド時代の非同期処理の設計技法は、ジョブフローからバッチ処理をDSLで自動生成することにあり。 CobolやPLSQLで書かれた古臭いバッチ処理は、全てHadoopで代用できないものか？ Cobolの生産性の
Next Generation MapReduce
The next generation of Hadoop MapReduce Arun C. Murthy presented the plans for the next generation of Apache Hadoop MapReduce. The MapReduce framework has hit a scalability limit around 4,000 machines. We are developing the next generation of MapReduce that factors the framework into a generic resource scheduler and a per-job, user-defined component that manages the application execution. Since do
#ashigel Ashigelコンパイラの勉強会
豊月 @yutuki_r Asakusaの次期VerのコードネームはやはりTawarachoなのだろうか。Ueno、Nihonbashi、Toranomonなどを経て最後はShibuyaになるんだろうか・・・ 2011-02-25 01:00:42
『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』－Hadoop Conference Japan 2011－ #hcj2011
『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』－Hadoop Conference Japan 2011－ #hcj2011 2011/02/22 [登壇後エントリ] ：" 「モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用」－Hadoop Conference Japan 2011 #hcj2011 で登壇してきました " http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20110222/p1Read less
Asakusa Enterprise Batch Processing Framework for Hadoop
Asakusa Enterprise Batch Processing Framework for Hadoop Hadoop Japan Conference 2011-2-22Read less
Hadoop Conference Japanに参加しました #hcj2011 - nokunoの日記
というわけでHadoop Conference Japanに参加しました。Hadoop Conference Japan 2011会場は豊洲のNTTデータ本社で、初めて来たのですが駅前の広場が楽天のある品川シーサイドと全く同じでびっくりしました。 『Hadoop on クラウド / Amazon Elastic MapReduceの真価』（Amazon Web Services, Jeff Barr） Introduction AWS: 2002-Twitter: @jeffbarr What is Big Data Doesn't refer just to volume Big Data Tool EMR Overview Hadoop Hosting Framework Launch and monitor job flows: Web, CUI, REST Upload data
Join optimization in hive
[Harvard CS264] 08b - MapReduce and Hadoop (Zak Stone, Harvard)npinto
ソフトバンク通信3社向けHadoop研修資料
2010年9月7日に実施いたしました、ソフトバンクモバイル株式会社、ソフトバンクテレコム株式会社、ソフトバンクBB株式会社むけHadoop研修の資料を公開いたします。
O'Reilly Media - Technology and Business Training
More than 5,000 companies count on our digital courses and more to guide their teams through the tools and technologies that drive business outcomes. We can help yours too. New AI policy for O’Reilly authors and talent O’Reilly president Laura Baldwin shares the company’s ethical approach to leveraging GenAI tools and ensuring O’Reilly experts are compensated for their work. See it now It’s time t
Hadoop
TOPICS Database 発行年月日 2010年01月 PRINT LENGTH 568 ISBN 978-4-87311-439-2 原書 Hadoop: The Definitive Guide, First Edition FORMAT 本書は、Hadoopの基礎から応用までを包括的に解説する書籍です。はじめに、Hadoopの分散ファイルシステムHDFSやI/Oの効率化の仕組みなど、Hadoopの基礎を説明し、なかでもMapReduceについて詳しく解説します。MapReduceのアプリケーションを開発するために必要なステップを一通り紹介し、さらにユーザの目から見てMapReduceがどう実装されるのかを詳述します。後半ではHadoop管理者のために、HDFSとMapReduceを実行するためのHadoopクラスタの立ち上げと管理の方法を紹介。さらにPig、HBase、ZooK
HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
NTTデータのHadoop報告書がすごかった - 科学と非科学の迷宮
業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）」という
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