Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.Code Archive Skip to content Google About Google Privacy Terms
クックパッドとHadoop - クックパッド開発者ブログ
はじめまして。今年の5月に入社した勝間@さがすチームです。 入社してからは、なかなか大変なことも多いですが、最近はお酒好きが集まって月曜から飲み合う 「勝間会」なるものも発足して、仕事面でも仕事以外の面でも密度の高い毎日を過ごしています！ さて、僕は「さがす」チーム所属ということで、普段はレシピを「さがす」ユーザの満足度を上げるために、 クックパッドの検索まわりについて、いろいろな開発を行っています。 一方で、ユーザの「さがす欲求」について深く知るために、大規模なデータ解析を行い、欲求の分析を行う機会も増えてきました。 ところが、クックパッドのログは膨大な数があるので、一口のデータ解析と言っても通常のバッチ処理だと間に合わないため、 分散処理環境の必要性が高まってきました。 そこで、まずは手軽に試せる分散処理の王道ということで、最近ではHadoopを使ったデータ解析環境を整備しています。
AmazonEC2 - HADOOP2 - Apache Software Foundation
Running Hadoop on Amazon EC2 Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) is a computing service. One allocates a set of hosts, and runs one's application on them, then, when done, de-allocates the hosts. Billing is hourly per host. Thus EC2 permits one to deploy Hadoop on a cluster without having to own and operate that cluster, but rather renting it on an hourly basis. If you run Hadoop on EC2 you might c
ec2でhadoopしてみたよ - id:lopnor
というかhttp://codezine.jp/article/detail/2841をまんまコピペしただけなんですけどね。 ec2のアカウント持ってるし使いまくってるよー、という前提で。 飛ばしながら読んで実行したらこけて気づいたんだけど、 ec2-add-keypair gsg-keypairはgsg-keypairという名前決め打ちなのでちゃんとやりましょう。 EC2_KEYDIR=`dirname "$EC2_PRIVATE_KEY"`ってなってるのでそこにid_rsa-gsg-keypairという名前で保存 ./hadoop-ec2 launch-cluster test-cluster 2とするとちゃんと立ち上がった ./hadoop-ec2 login test-clusterでログイン。 おれjava詳しくないんでよくわかんなかったんだけど 記事に書いてある jar hado
blogeyeの実装に学ぶ、Amazon EC2/S3でのHadoop活用術
はじめに こんにちは。Hadoop連載 第4回は太田さんに代わって大倉が担当します。 これまでの連載で、Hadoopによるデータ処理の概略については理解されていると思います。今回はHadoopを利用したシステムの実例ということで、ブログ分析を行う「blogeye」システムの概略と、その中でのHadoop利用法を紹介します。 また、blogeyeはAmazonが提供しているEC2（レンタルサーバ）、S3（ストレージ）をHadoopと組み合わせて利用しているので、その辺りの導入方法についても紹介します。 これまでの連載 Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム Hadoopのインストールとサンプルプログラムの実行 複数マシンへHadoopをインストールする blogeyeとは 「blogeye」（ブログアイ）は日本語のブログをクロール、リアルタイムに分析して、流行語と思わ
hadoop-ec2でアクセス解析してみたよ！
前回（http://d.hatena.ne.jp/lopnor/20080831/1220183688）サンプルプログラムを動かすところまで行きましたけど、今回は例のid:naoyaのhadoop streamingでアクセス解析（http://d.hatena.ne.jp/naoya/20080513/1210684438）するのをやってみます。というかなんとかたどり着いたのでまとめを書きます。 *ec2の使い方 id:rx7さんがとても丁寧に説明されている資料（http://d.hatena.ne.jp/rx7/20080528/p1）があるので、そちらを読めば完璧だと思います。僕もこれでec2が使えるようになりました。 *hadoop-ec2の使い方 https://codezine.jp/article/detail/2841がイントロダクション。http://d.hatena.n
楽天版MapReduce・HadoopはRubyを活用 － ＠IT
2008/12/01 楽天は11月29日、東京・品川の本社で開催した技術系イベント「楽天テクノロジーカンファレンス2008」において、近い将来に同社のEコマースサービス「楽天市場」を支える計画があるRubyベースの大規模分散処理技術「ROMA」（ローマ）と「fairy」（フェアリー）について、その概要を明らかにした。 レコメンデーションの処理自体はシンプル 楽天市場では現在、2600万点の商品を取り扱い、4200万人の会員に対してサービスを提供している。この規模の会員数・商品点数でレコメンデーション（商品の推薦）を行うのは容易ではない。 ※記事初出時に楽天市場の会員数を4800万人としてありましたが、これは楽天グループのサービス利用者全体の数字でした。楽天市場の会員数は正しくは4200万人とのことです。お詫びして訂正いたします。 レコメンデーションの仕組みとして同社は、一般的でシンプルなア
Thread Base MapReduce - moratorium
Thread Base MapReduce 2007-01-09 (Tue) 0:29 Uncategorized 並列計算フレームワークを作っている人を見てたら自分もなんか作りたくなって来たので、スレッドベースでGoogleのMapReduceを真似て見ました。1マシン用のMapReduceといった所ですかね。 以下にソースコードが有ります。適当に煮るなり焼くなりしてください。 ソースコード ワードカウントが以下のようなコードで記述できます。 [code] class WordCounter : public Mapper { public: virtual void Map(const MapInput& input) { string text = input.value(); istringstream iss(text); string word; while
Simple MapReduce in Ruby
View more posts Here’s a simple version of the MapReduce framework presented in the now-famous Google paper by Dean and Ghemawat. My version of MapReduce is not intended as a usable high-performance framework, but rather as a learning tool. My goal is twofold: first, to learn to write algorithms in distributed/parallel MapReduce style. Second, to see how simply these concepts can be expressed in R
MapReduce
Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat of Google have written a paper about a method of processing large data sets they call MapReduce. Many will be familiar with the functional programming constructs of map and reduce. Map applies a function against each element of a list to get a transformed version of the list. For example, in Python, map(chr, [97,98,99]) transforms a list of three numbers into a l
Google Scalability Conference Trip Report: MapReduce, BigTable, and Other Distributed System Abstractions for Handling Large Datasets - Dare Obasanjo's weblog
Dare Obasanjo's weblog "You can buy cars but you can't buy respect in the hood" - Curtis Jackson Navigation for Google Scalability Conference Trip Report: MapReduce, BigTable, and Other Distributed System Abstractions for Handling Large Datasets - Dare Obasanjo's weblog Content Sidebar Footer These are my notes from the keynote session MapReduce, BigTable, and Other Distributed System Abstractions
En Yüksek Kur Paykasa Bozdurma
IBM TechXchange Community Together, we can connect via forums, blogs, files and face-to-face networking. Find your community Where is my content? If you’re looking for developerWorks content or a Support forum and ended up here, don't panic! You are in the right place. The content you're looking for. This page will help you find the content you are looking for, get answers to your questions, and f
Welcome to Apache™ Hadoop®!
A wide variety of companies and organizations use Hadoop for both research and production. Users are encouraged to add themselves to the Hadoop PoweredBy wiki page. 8 Aug 2018: Release 3.1.1 available This is the first stable release of Apache Hadoop 3.1 line. It contains 435 bug fixes, improvements and enhancements since 3.1.0 Users are encouraged to read the overview of major changes since 3.1.0
Why Should You Care About MapReduce?
This article explains MapReduce in enough detail that implementers can apply it to their own requriements. MapReduce is a distributed programming model intended for processing massive amounts of data in large clusters, developed by Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat at Google. What is MapReduce? MapReduce is a distributed programming model intended for processing massive amounts of data in large clu
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Lean & Mean Tokyo Cabinet Recipes
mrtoolkit - Google Code
InfoQ: Cascading -- Hadoop MapReduce向けデータ処理系API
MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters
http://skynet.rubyforge.org/doc/index.html
http://www.databasecolumn.com/2008/01/mapreduce-a-major-step-back.html