第2回NHNテクノロジーカンファレンスで発表した資料ですー。 References: LINE Storage: Storing billions of rows in Sharded-Redis and HBase per Month (http://tech.naver.jp/blog/?p=1420), I posted this entry in 2012.3.
![HBase at LINE](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/455cc317ff524308dfe945f0ed95d448c3ee10d3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fhbaseatline-120818085611-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
株式会社データホテルの伊勢です。 2012年8月18日(土)に開催されました 第2回 NHN テクノロジーカンファレンス の発表資料と動画を公開致します。 ご登壇頂きました皆様、ご参加頂きました皆様、どうもありがとうございました。 また、今回「H」な技術と言う事で、オライリー・ジャパン様より「HBase」の書籍をプレゼント頂きました。アレンジしていただいた翻訳者の玉川さん、オライリー・ジャパン様ありがとうございます。 「H」本当たった皆様、おめでとうございました。 それでは、以下 第2回テクノロジーカンファレンスの開催ログとなります。 ※ 登壇者の皆様と。左から 田籠氏、井上氏、中村氏、濱野氏、沈 氏、伊勢です。 「HTML5 Animation in Mobile Web Games」(沈 相旻 氏 NHN Korea、 Mobile Ajax チーム) 「日々進化するHadoopの『今
はまりどころが多くて大変だったので今後同じことをやろうとする人のために一連の作業をメモしておきます。 目的 jenkinsでiOSアプリをビルドする ビルドしたアプリは、UDIDの登録なしに実機インストールして確認してもらいたい 手順 iOS Developer Enterprise Program への参加 実機インストールするだけなら通常のデベロッパーアカウントでも大丈夫ですが、UDIDの登録なしにwifiから配布するためにはエンタープライズプログラムに参加する必要があります。 エンタープライズプログラムに参加すればapp storeを経由せずに自由にインストールできるようになりますが、アクセスできるのが特定の組織内に限定されるように適切に制限をかけなければ規約違反になります。 https://developer.apple.com/jp/programs/ios/enterprise
本連載では、オープンソースの大規模分散処理基盤「Hadoop」を利用している技術者向けに、数回にわたりHadoop運用の最新情報やノウハウ、活用の勘所を紹介する。 HadoopやHadoop周辺ツールは、現在も活発に開発が進んでおり、安定化に加えて高機能・多機能化も図られ、適応領域が広がりつつある。それだけにHadoopユーザーは周辺ツールや利用動向について、常にアンテナを張っておくべきであろう。 そこで、今回は2012年6月13日と14日の2日間、米国カリフォルニア州サンノゼにて開催された、Hadoop Summit2012の模様を要約して紹介する。 米ヤフー!と、米ホートンワークス(米ヤフー!のHadoop専門チームがスピンアウトしたHadoop専業ベンチャー企業。2011年6月設立)が共催する同イベントは、今回で5回目の開催となる。 2008年の第1回開催時は200人だった参加者が今
「PigとHive何が違うの?」 「Difference between Pig and Hive? Why have both?(PigとHive何が違うの?)」 という質問を、先日、StackOverFlowで見かけました。恐らくHadoopを触ると一度は疑問に思う事ではではないでしょうか。 PigとHiveは、共にSQLライクな記法でMapReduceを書けるDSLですが、利用者数においてはHiveに軍配が上がっているようにみえます。 一方で、「Pigをもっと早く試せば良かった」というお話を伺うこともあり、有用(かもしれない)ツールであれば、正しく理解しておいた方がよさそうです。 というわけで、ここではPigの活用を探ります。 Pigの性能 Pigが今一つ利用されていないのは、SQLとの親和性に加え、性能面で、「JavaMapReduce>Hive>Pig」という傾向があるからで
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