変化の先にある進化、そして本当の浸透をめざすHadoopとSpark─Hadoop / Spark Conference Japan 2016キーノートレポート | gihyo.jp
変化の先にある進化、そして本当の浸透をめざすHadoopとSpark─Hadoop / Spark Conference Japan 2016キーノートレポート 2月8日、東京・大井町きゅりあんで開催された6回目となる国内Hadoopユーザの祭典「Hadoop / Spark Conference Japan 2016」。Hadoopの10周年というアニバーサリーイヤー、そして今回はじめてSparkカンファレンスも併催されたということもあり、事前登録者数は1300名を超えるという盛況ぶりでした。 キーノート会場を埋め尽くす参加者 堂々の登録者数 午前中に行われた基調講演に先立ち、開催の挨拶を行った日本Hadoopユーザ会の濱野賢一朗氏（NTTデータ）は「Hadoopはひとつのものではなくなった」と語り、分散処理エンジンもエコシステムもパッケージングも多様になった現在では"これこそがHa
Hadoopディストリビュータ MapRはどうやってHDFSの弱点を克復したのか？
効率的に並列分散処理が行えるHadoopのアーキテクチャは、ビッグデータ時代にかなり有効な仕組みだろう。「とはいえ、Hadoopをいざ企業が利用しようとすると、さまざまな問題が発生します。発生する問題の多くは、Hadoopの分散処理を実現するためのファイルシステム『HDFS』にあります」と述べるのは、マップアール・テクノロジーズのセールスディレクター 平林良昭氏だ。 このHDFSの課題を解決するために、MapRでは独自のMapRファイルシステムを生み出した。そのMapRファイルシステムのLockless Storage Serviceアーキテクチャを考え出したのが、同社の創業メンバーでありChief Technology OfficerのM.C. Srivas氏。彼は、NetAppの前身であるSpinnaker NetworksでChief Architectを勤めた人物であり、専門はファ
ビッグデータ活用は事業戦略そのものだ
「今の時点で、ビッグデータで何が変わるのだろうと考えているとしたら、危機感を持ってほしい」。分散バッチ処理ソフトのHadoopおよびHadoopディストリビューション「Cloudera's Distribution including Apache Hadoop」を掲げ、ビッグデータを活用したシステム構築を促進するNTTデータ 基盤システム事業本部 シニアエキスパートの濱野 賢一朗氏に、ビッグデータ活用の重要性について聞いた。 これまでを振り返ってみると、企業戦略としてのビッグデータ活用が最初からあったわけではない。「大量のデータを蓄積して解析したい」という顧客からの要望が、Hadoopおよびビッグデータに取り組むきっかけだった。 2007年ごろ、テレコム系のある顧客から、大量のログを蓄積して活用することで、新たなサービスを創出したいという要望があった。その要望に応えようとしたときに、ペタ
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実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference Japan 2014
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