Cloudera HBase トレーニング: http://tiny.cloudera.com/jptraininghbase Hadoop Conference Japan 2013 Winter で発表した、HBaseのスキーマ設計に関する資料です。 Cloudera の HBase サポート、Cloudera Enterprise RTD http://tiny.cloudera.com/jpcertdRead less
![スケーラブルなシステムのためのHBaseスキーマ設計 #hcj13w](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/099cbacdffaefa3527e54deb9fba886503cdb0ac/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fhcj2013winterhbase20130121-130121211433-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Hadoopユーザー会 http://hugjp.org/ Liberty On Hbase 20091113 Hadoop/HBase 開発:Liberty インデクサプロジェクトの例Hadoopユーザー会 http://hugjp.org/ Liberty On Hbase 20091113 Hadoop/HBase 開発:Liberty インデクサプロジェクトの例 http://www.slideshare.net/ykomiyam/liberty-on-hbase-20091113 Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム http://codezine.jp/article/detail/2448 Hadoopのインストールとサンプルプログラムの実行 http://codezine.jp/article/detail/2485 複数マシンへHa
大規模分散技術勉強会 in 名古屋 トップページページ一覧メンバー編集 Hadoop本読書会 - 12章 HBase 最終更新:ID:iINjiAJ1kg 2011年01月30日(日) 04:52:16履歴 Tweet Hadoop本 12章 HBase の疑問点や気になる点について記述してください。 ※記入者、該当ページ・該当行は忘れずに書いて下さい。 Hadoop本以外の参考資料 [記入者] terurou Hadoop本12章はざっくりしすぎな感じがするので、以下の資料も見たほうが良いかと思います。 Apache HBase 入門 (第1回) Apache HBase 入門 (第2回) CassandraとHBaseの比較して入門するNoSQL 1/30の読書会でもHadoop本は多少無視気味に話をしようかと思っています。 HBaseとは? [記入者] terurou [該当箇所]
基礎文法最速マスターが流行のようなので、 便乗して勉強がてらにHBaseの基本操作について纏めてみます。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門ゼミ はてな的プログラミング言語人気ランキング - Life like a clown これを読めばGoogleのBigTableのクローンであるHBaseの基本操作について何となく理解できるかも?です。 他の基礎文法最速マスターと同じように簡易リファレンスを兼ねていますので足りない部分をあればご指摘ください。 HBaseは2010-02-01時点で最新のHBase0.20.3を対象としています。 インストール方法については前記事を参照ください。 Cygwinを利用してWindowsにHBaseをインストール - Stay Hungry. Stay Foolish. 対話式シェルの実行 基本 HBaseではHBase Shellという対話式
というわけでHBase勉強会に参加してきました。今回が第1回目で、全6回の予定らしいです。Hbase勉強会(第一回) on ZusaarTogetter - 「# hbaseworkshop HBase勉強会(第一回)」 アプリケーション設計1 by @tatsuya6502さん 自己紹介 2009年からHBaseを評価 5年間は金融系のソフトウェアエンジニア 20年前はデザイナーとか HBaseエバンジェリスト 近況 転職しました:ジェミナイ・モバイル・テクノロジーズ HBaseドキュメントが日本語訳されました アンケート HBaseをプロダクションで使っている人は少数 試している人はちらほら HBaseの特徴 柔軟なテーブル構造 強い一貫性:古いデータが見えることがない 大規模データ向け:自動シャーディング、高可用性 数十億件を超えてからが本領発揮 2次インデックスを持たない(主キーへ
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