Apache Avro is a very popular data serialization format in the Hadoop technology stack. In this article I show code examples of MapReduce jobs in Java, Hadoop Streaming, Pig and Hive that read and/or write data in Avro format. We will use a small, Twitter-like data set as input for our example MapReduce jobs. Requirements Prerequisites Example data Avro schema Avro data files Preparing the input d
The ongoing progress in Artificial Intelligence is constantly expanding the realms of possibility, revolutionizing industries and societies on a global scale. The release of LLMs surged by 136% in 2023 compared to 2022, and this upward trend is projected to continue in 2024. Today, 44% of organizations are experimenting with generative AI, with 10% having […] Read blog post
An example of a radix tree In computer science, a radix tree (also radix trie or compact prefix tree or compressed trie) is a data structure that represents a space-optimized trie (prefix tree) in which each node that is the only child is merged with its parent. The result is that the number of children of every internal node is at most the radix r of the radix tree, where r = 2x for some integer
Simple example of an R-tree for 2D rectangles Visualization of an R*-tree for 3D points using ELKI (the cubes are directory pages) R-trees are tree data structures used for spatial access methods, i.e., for indexing multi-dimensional information such as geographical coordinates, rectangles or polygons. The R-tree was proposed by Antonin Guttman in 1984[2] and has found significant use in both theo
関係代数(かんけいだいすう、リレーショナル代数、英: relational algebra)は、関係データベースの関係モデル (リレーショナルモデル)において、集合論と一階述語論理に基づいて、関係 (リレーション、表、テーブル)として表現されたデータを扱う、コンピュータ科学における代数的な演算の体系である。 関係として表現されたデータに対して行う演算体系としては、関係論理(関係計算)とこの項目で説明する関係代数の2種類が知られている。 関係代数と関係論理は、主にエドガー・F・コッドによって考案され、その後コッドを含めた関係データベース(関係モデル)の研究者たちが発展させてきた。 現在では、関係代数の演算子としては、和、差、交わり (交差) 、直積、制限 (選択) 、射影、結合、商の8種類が言及されることが多い。 ただし属性名変更や拡張、要約などこの他の演算子も考案されている。 関係代数を実
Apache Tez is a framework for accelerating Hadoop query processing. It is based on expressing a computation as a dataflow graph and executing it in a highly customizable way. Tez is built on top of YARN and provides benefits like better performance, predictability, and utilization of cluster resources compared to traditional MapReduce. It allows applications to focus on business logic rather than
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Enterprises see embracing AI as a strategic imperative that will enable them to stay relevant in increasingly competitive markets. However, it remains difficult to quickly build these capabilities given the challenges with finding readily available talent and resources to get started rapidly on the AI journey. Cloudera recently signed a strategic collaboration agreement with Amazon […] Read blog p
お知らせ 【重要なお知らせ】iOSアプリの運用および提供を2024年6月3日(月)を以て終了いたします。詳細は お知らせをご覧ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用申請及び審査がございます。詳細はヘルプページをご確認ください。
2014年9月25日紙版発売 2014年9月25日電子版発売 山田浩之,末永匡 著 A5判/224ページ 定価2,948円(本体2,680円+税10%) ISBN 978-4-7741-6753-4 ただいま弊社在庫はございません。 Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 まいにち使っている検索エンジンがどうやって動いているか,知っていますか? 本書では,小さな検索エンジンを作りながら,ソースコードレベルで検索エンジンのしくみを解説。 Yahoo!Japanの検索エンジン開発チームを経て2008年度上期未踏IT人材発掘・育成事業において高性能分散型検索エンジンの開発によりスーパークリエータに認定さ
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