Big Data Benchmark
Click Here for the previous version of the benchmark Introduction Several analytic frameworks have been announced in the last year. Among them are inexpensive data-warehousing solutions based on traditional Massively Parallel Processor (MPP) architectures (Redshift), systems which impose MPP-like execution engines on top of Hadoop (Impala, HAWQ), and systems which optimize MapReduce to improve per
CDHとApache Spark
CDH(Cloudera’s Distribution including Apache Hadoop)にApache Sparkが仲間入り 本日Clouderaから公開されたプレスリリース（英語）によると、ClouderaとDataBricksがパートナー提携し、CDHにApache Sparkがサポートされるようになるとのことです。 （更新）日本語のプレスリリースが出ています。 Cloudera、新たなパートナープログラムCloudera Connect：Innovatorsを発表 〜ハイスピードデータアナリティクスのためDatabricks社とタイアップし、Sparkをサポート〜 Apache SparkはMapReduceを使用せずに分散処理を行う仕組みです。詳しい資料（Spark/Shark）が @oza_x86さんから公開されています。 この資料をご覧になれば、下記は読む必要あ
Shark: Real-time queries and analytics for big data - O'Reilly Media
Shark: Real-time queries and analytics for big data Shark is 100X faster than Hive for SQL, and 100X faster than Hadoop for machine-learning Hadoop’s strength is in batch processing, MapReduce isn’t particularly suited for interactive/adhoc queries. Real-time1 SQL queries (on Hadoop data) are usually performed using custom connectors to MPP databases. In practice this means having connectors betwe
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Comparing Large Scale Query Engines | AMPLab – UC Berkeley
How does Cloudera Impala compare to Shark (now part of Spark)?
