副業Cloud｜自由なビジネスを求めて副業市場の急成長に伴い、多くの人々が新たな収益源を求めて副業やネットビジネスに参入しています。しかし、その中には不透明な情報や誤解を招く宣伝、リスクの高い案件も少なくありません。当ブログでは、こうした環境の中で正しい選択を行うための知識と検証を提供することを目的としています。 ネット上の副業を詳細に検証し、信頼できる情報を整理・提供することで、みなさまが安全かつ効果的に副業に取り組めるよう支援します。
うるう秒によるjava障害と連動して生じたHDFSメタデータ破損からの復帰手順 - 生物物理計算化学者の雛
※本記事ではうるう秒によるjavaの異常と、それに伴って生じたHadoop 0.21.0 HDFSのメタデータ破損からの復旧手順を説明します。なお、本復旧手順は私の環境で上手くいっただけであり、他の環境で同様の手順を行ったとしても復旧できる保証はありませんので、ご注意ください。 昨日（2012/7/1）Hadoopクラスタの一部マシンでCPU負荷が突然MAXに張り付いていることに気付きました。 今日になってこの現象はうるう秒のあとにjavaに生じた不具合であることが分かりました（参考：http://d.hatena.ne.jp/sh2/20120702、このブログの記述と同様にjavaとksoftirqdプログラムが大きなCPU負荷を占め続けていました）。 この障害が起きていたのはOSがfedora10, 13のマシン群で、他のマシンはCentOSであり不具合無く動作していました。 試行錯
mrjob — mrjob v0.5.10 documentation
mrjob� mrjob lets you write MapReduce jobs in Python 2.6+/3.3+ and run them on several platforms. You can: Write multi-step MapReduce jobs in pure Python Test on your local machine Run on a Hadoop cluster Run in the cloud using Amazon Elastic MapReduce (EMR) Run in the cloud using Google Cloud Dataproc (Dataproc) Easily run Spark jobs on EMR or your own Hadoop cluster mrjob is licensed under the A
Treasure Data - Add-ons - Heroku Elements
Big Data on Heroku We manage your Big Data. Velocity (500,000 records / sec), Volume (15+ Trillion Records), and Variety (App/Web Logs, Mobile, Automotive, IoT). Super Easy to Start Start pushing JSON records in 3 minutes from anywhere. We provide JavaScript tag for web, SDK for apps, Mobile SDK for iOS / Android, and web uploader for CSV.
MacRuby: The Definitive Guide
Thank You! Open Feedback Publishing System (OFPS) is now retired. Thank you to the authors and commenters who participated in the program. OFPS was an O'Reilly experiment that demonstrated the benefits of bridging the gap between private manuscripts and public blogs. Readers gained access to in-progress O'Reilly manuscripts and were able to communicate suggestions with the authors, follow others'
Hadoopモデリング座談会（第5回）へ行ってきました - 虎塚
第5回とのことですが、自分は初めて参加しました。 そもそもHadoopとタイトルにつくイベントへ行ったのは、初めてでした。これまで遠巻きに見ていましたが、何か、色々あって参加することに。 zusaar.com - zusaar リソースおよび情報 2011/06/29_Hadoopを中心とした分散環境での開発方法論・モデリング・設計手法等についての座談会(第5回） #hadoopmodeling - Togetter せっかくなのでノートを上げておきます。 1. 「鉄道システムへの誘い」 [twitter:@ayasehiro]さん 発表の目的は、「学生の方に鉄道システムに興味を持ってもらうこと！」とのこと。 鉄道システムの開発のお話 システムは一度作ったら長く使う 耐用年数10年以上 開発のスパンも長い 長いときで5年くらい 製造に時間をかけられない 半分が開発、半分が試験 開発
VoltDB Announces Enterprise-grade Hadoop Integration | VoltDB
Billerica, Mass., June 22, 2011 – VoltDB, a leading provider of high-velocity data management systems, today announced the release of VoltDB Integration for Hadoop. The new product functionality, available in VoltDB Enterprise Edition, allows organizations to selectively stream high velocity data from a VoltDB cluster into Hadoop’s native HDFS file system by leveraging Cloudera’s Distribution Inc
Hadoopエンタープライズソリューションセミナー - seikoudoku2000のブログ
Hadoopエンタープライズソリューションセミナー ＠秋葉原コンベンションホール by NTTデータ に行ったので、そのメモ。（一部のセッションは省略） ◎企業内データへの新しいアプローチ Cloudera CEO Mike Olson Big Data Big Dataは大きな問題。 トランザクションや売上履歴だけでなく、webなどから色んなデータが集まってくる。 新しい方法でデータを保存し、解析する必要がある。 機械学習やデータからパターンの抽出を行いたい。 データは指数的に膨大を続けている。 これにより、会社は新しいデータとの向き合い方を考える必要がある。 Hadoop導入企業ではノード数が平均四倍になっている。 Hadoop HDFSは統合して、費用をかけずにデータを格納することができる。昔はセントラルの高級サーバにしかできなかった。 データを格納しているサーバで解析を行えることが
CDH ってどうなの？を知るために「Hadoopエンタープライズソリューションセミナー」に行ってきた - #garagekidztweetz
ツイートCloudera’sDistribution including Apache Hadoop Cloudera’sDistribution including Apache HadoopThe most popular way to adopt Apache Hadoop in the enterprise. Hear from Doug Cutting on Cloudera’s Distribution including Apache Hadoop An open system… …simplified for use in trial or production …proven at scale in the enterprise …designed to work with your preexisting investments 今日は、 CDH (上述)に関する理解を
分散データベース「HBase」の安定運用を目指して - Preferred Networks Research & Development
1年経ってiPhone4の電池がヘタってきた、太田です。 指数関数的にエントリ数が少なくなってきた本ブログですがw、景気付けのためにエントリを投稿したいと思います！本日はHBaseについてです。 Linux と Hadoop と HBase と ZooKeeper に詳しいあなた！あなたがターゲットです。 HBaseとは? HBaseとは、HDFS (Hadoop Distributed File System)上に構築された分散データベースです。大量の非常に細かいデータをリアルタイムに読み書き出来るのが特徴です。最近ではFacebook Messageの基盤技術として使用された事で注目を集めています。 HBase公式サイト Apache HBase ブック 保存されたデータはHDFS上に保存され、HDFSの仕組みによってレプリケーションされるため安全にデータを保持することが出来ます。 ま
TwitterにおけるHadoopとLuceneを利用した大規模データ解析について - nokunoの日記
Twitterについては先日の記事でフロントエンドのBlenderを紹介しましたが、バックエンドやデータ解析のシステムにも興味があります。ちょうどData-Intensive Text Processing with MapReduceで有名な@lintool先生の新しい論文が公開されていたので読んでみました。Full-Text Indexing for Optimizing Selection Operations in Large-Scale Data Analytics(pdf)ACMのMapReduce'11というワークショップで発表された内容のようです。この論文を読んで初めて知ったのですが、Lin先生はサバティカル休暇（大学教授が長期の休みを取れる制度）でTwitterに来ており、データ解析チームで働いているそうです。この論文もTwitterエンジニアの@squarecogさんと
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Datameer | A Business Analytics Platform for Snowflake
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http://infolab.stanford.edu/~olston/publications/usenix08.pdf
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