The Elephant was a Trojan Horse: On the Death of Map-Reduce at Google - Paper Trail
Note: this is a personal blog post, and doesn’t reflect the views of my employers at Cloudera Map-Reduce is on its way out. But we shouldn’t measure its importance in the number of bytes it crunches, but the fundamental shift in data processing architectures it helped popularise. This morning, at their I/O Conference, Google revealed that they’re not using Map-Reduce to process data internally at
Google Dumps MapReduce in Favor of New Hyper-Scale Analytics System
Google has abandoned MapReduce, the system for running data analytics jobs spread across many servers the company developed and later open sourced, in favor of a new cloud analytics system it has built called Cloud Dataflow. MapReduce has been a highly popular infrastructure and programming model for doing parallelized distributed computing on server clusters. It is the basis of Apache Hadoop, the
pandas - Python Data Analysis Library
pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now!
A Brief History of Decision Support Systems
Summary Information Systems researchers and technologists have built and investigated computerized Decision Support Systems (DSS) for approximately 40 years. This article chronicles and explores the developments related to building and deploying DSS. The journey begins with building model-driven DSS in the late 1960s, theory developments in the 1970s, and implementation of financial planning syste
Hadoop vs MPPデータベース
Kazuki Ohta @kzk_mover MPP DBとして古参のSybaseIQは15年以上存在しており、値段感も手頃な奴もある。対してHadoopを使ってる人は理由があるし、安くて手軽なMPPデータベースが出てきたから安易にHadoopからそちらに移るのはシステムのPros/Consを正しく理解していなかったケース。 2013-05-27 14:22:05 Kazuki Ohta @kzk_mover Twitter/Evernote/Netflixを見ていると、生の非構造化データをとにかくHadoopに貯め、MRで構造化したデータキューブをMPPDBに入れ低レイテンシで解析するのが勝ちパターン。大企業では全データソースのスキーマをIT部門が管理するのは困難もしくは不可能。 2013-05-27 14:22:50
インメモリデータベース「MemSQL 2.0」公開。数百ノードへスケールアウト可能で大規模データベース対応へ － Publickey
データベースをまるごとメインメモリ上で処理することにより、従来のハードディスクベースのリレーショナルデータベースよりも劇的な高速化を実現するインメモリデータベースであるMemSQLの最新版「MemSQL 2.0」が公開されました。 MemSQL 2.0はインメモリのスピードとSQLでの問い合わせ、スケールアウト機能、そしてエンタープライズ対応の可用性など、4つの特徴を持つと説明されています。 In-memory architecture Ad hoc SQL-based analytics Horizontal scale-out on commodity hardware Enterprise-grade durability and high availability スケールアウトでデータウェアハウスに対応 MemSQL 2.0はインメモリデータベースの特徴である高速な処理に加えて、
Roundup of Big Data Forecasts and Market Estimates, 2012
From the best-known companies in enterprise software to start-ups, everyone is jumping on the big data bandwagon. The potential of big data to bring insights and intelligence into enterprises is a strong motivator, where managers are constantly looking for the competitive edge to win in their chosen markets. With so much potential to provide enterprises with enhanced analytics, insights and inte
Data analytics with hadoop hive on multiple data centers
Data analytics with hadoop hive on multiple data centers1 of 12
IDC: Analytics a $51B business by 2016 thanks to big data – Old GigaOm
The market for business analytics software grew 14 percent in 2011 and will hit $50.7 billion in revenue by 2016, according to market research firm IDC. And, that segment will grow at a 9.8-percent-a-year clip until then, IDC predicts, driven in part by the current hype around big data. The renewed importance of analytics software comes as the idea of big data has opened companies’ eyes as to the
国内外のビックデータの活用に関する取り組み事例について：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ
総務省は2012年4月27日、「情報通信審議会 情報通信政策部会 新事業創出戦略委員会・研究開発戦略委員会（第9回）（合同開催） 」を開催し、「2020年頃に向けたICT総合戦略の検討状況について」と「ビッグデータの活用に関するアドホックグループの検討状況」に関する資料を公開しました。 今回は、ビッグデータの活用に関するアドホックグループの取り組みと、本グループでヒアリングを実施した国内におけるビッグデータの活用に関する取り組み事例について紹介します。 本グループでは、情報通信審議会ICT基本戦略ボードにおいて、今後成長が期待されているビッグデータの活用いついて、より専門的な観点かあ課題の抽出等を行い、ボードに報告することを目的としています。 主な検討事項は ビッグデータの活用に関する現状・動向、課題・将来像などについてです。 本グループでは、ビッグデータの活用に関する取り組み事例、課題や
Analytics at eBay. An interview with Tom Fastner. | ODBMS Industry Watch
Trends and Information on AI, Big Data, New Data Management Technologies, Data Science and Innovation. “How much more complexity can human developers and organizations deal with?”— Tom Fastner, eBay. Much has already been written about analytics at eBay. But what is the current status? Which data platforms and data management technologies do they currently use? I asked a few questions to Tom Fastn
係り受け解析: まとめ - moratorium
係り受け解析: まとめ 2007-06-12 (Tue) 10:24 IS TeXを頑張って覚えて最終レポートを書いたので、ここで晒す事にします。 MEによる日本語係り受け解析 素性選択よりは色々な解析手法を試して精度向上したいなぁと思って作業していたのですが、限界が見えてきたので早めにまとめ上げました。 一緒に辻井研に行っているtmym氏がMEでLinear-time dependency analysis for Japanese [Sassano 04]の方式を試していて、面白い結果が出ているので期待。7500文/secって何ですか。 Similar Posts: 係り受け解析: 論文読み 係り受け解析: 実装 close(2) while select(2)ing Newer: 指きたっす Older: ESPer 2007 Comments:0 Comment Form N
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