Inside of Asakusa DSL
Project Tungsten Bringing Spark Closer to Bare Meta （Hadoop / Spark Conferenc... Hadoop / Spark Conference Japan 2016 キーノート講演資料 『Project Tungsten Bringing Spark Closer to Bare Metal』 Reynold Xin (databricks) ▼イベントページ http://hadoop.apache.jp/hcj2016-program/ http://hcj2016.eventbrite.com/
Hoop(httpfs)とwebhdfsの違い - たごもりすメモ
Hadoop 1.0.0がリリースされた。まあ中身のほとんどはただの 0.20.x 安定板リリースなので特別に言うことはないんだけど。詳しくは以下のblogを読むのがよろしい。 hadoopのバージョン表記について - 科学と非科学の迷宮 ただしひとつだけびっくりしたのは、webhdfsなる機能が入ってきたこと。(このblogでよく話題にしている)Hoopと並んでそんなようなものがあること自体は知ってたけどあんまり興味なかったのだが、Apache Hadoopのパッケージに(Hoopより先に)入ったとなるとちょっと注目せざるをえない。 が、httpfs(Hoop)とwebhdfsじゃ名前も似てて超まぎらわしい。いったい何がなんなの。 なお自分はWebHDFSはAPIリファレンスを読んだだけで、実際にはカケラも触っていない。その状況での理解による内容なので、注意して読んでください。 先に結論
Hadoop＆Asakusaを基幹業務で使い倒す--ノーチラス 神林飛志氏
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日立ソリューションズは12月2日、東京・品川にて「Hadoopが導く分散処理における次世代のバッチ処理開発とは〜Asakusa FrameworkによるHadoopエンタープライズ適用セミナー〜」を開催した。 本稿ではその中から、ノーチラス・テクノロジーズ代表取締役副社長 神林飛志氏による講演「Hadoopによるバッチ処理の導入」を紹介する。 Hadoopを定義するのにビッグデータという言葉は必要ありません——神林氏は冒頭、こう切り出した。 いまやバズワードとして定着し始めている「ビッグデータ」だが、その言葉が語られるときはサブセットのごとく「並列分散処理システム」としてHadoopも引き合いに出されることが多い。だが神林氏は「ビッグデ
ビッグデータはないけどバッチ処理はある そんな企業こそHadoopを
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日立ソリューションズは12月2日、東京・品川で「Hadoopが導く分散処理における次世代のバッチ処理開発とは〜Asakusa FrameworkによるHadoopエンタープライズ適用セミナー〜」を開催した。 本稿ではそのうち、日立ソリューションズ 技術統括本部 技術開発本部 オープンソース技術開発センタ 担当部長 吉田行男氏による講演「日立ソリューションズのHadoopへの取り組み〜Asakusa FrameworkとJP1/AJS連携について〜」の概要を紹介する。（関連記事：Hadoop＆Asakusaを基幹業務で使い倒す--ノーチラス 神林飛志氏） Hadoopによる「業務バッチ処理」の高速化 日立ソリューションズは前身の旧日立ソフ
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
961万人の食卓を支えるデータ解析
This document discusses Hadoop and its ecosystem. It covers Hadoop distributions like Cloudera and Amazon's Elastic MapReduce service. It also discusses running SQL-like queries using MapReduce and moving data between MySQL and Hadoop. Key algorithms like map and reduce functions are explained through examples. Different Hadoop deployment options on EC2 like standalone, Cloudera, and EMR are also
Asakusa Enterprise Batch Processing Framework for Hadoop
Asakusa Enterprise Batch Processing Framework for Hadoop Hadoop Japan Conference 2011-2-22Read less
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ちょっとHadoopについて語ってみるか（仮題）
Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HBase (ja)
Hadoopの解析資料