優良企業はなぜHadoopに走るのか
ちなみに、この分析のために必要とされるMapReduceのコードであるが、そのサイズはわずか20ステップだという。Yahoo!のプレゼンテーターである、エリック・バルデシュバイラー氏によると、たとえ経験の浅いエンジニアであっても、MapReduceによるプログラミングは可能であるとされる。 また、VISAのジョー・カニンガム氏からも、貴重なデータが提供されていたので以下に紹介する。同社では、1日に1億トランザクションが発生するため、2年間で700億強のトランザクションログが蓄積され、そのデータ量は36テラバイトに至るという。こうしたスケールのデータを、従来のRDBを用いて分析するには、約1カ月の時間が必要とされてきたが、Hadoopを用いることで13分に短縮されたという。 これまでは、Yahoo!にしろVISAにしろ、膨大なデータをRDBに押し込むほかに方法はなく、その分析に数十日を要する
時代遅れの『成果主義人事制度』は今すぐ見直せ！ - 風観羽 情報空間を羽のように舞い本質を観る
■競争条件の進化 経済のサービス化の進展は不可避な道であることはもう何十年も前から言われていたことだ。トップを走る米国程ではないにせよ、日本でも今では就業人口の７０％がいわゆる第三次産業である。ただ、日本では戦後ずっと自動車や電気といった工業製品の輸出が経済を支えて来たためか、自国のサービス業の生産性が、他国と比較してみるとひどく低いという事実は、それほど真剣に取り上げられて来たという印象はない。 そもそも、サービス業の生産性向上は簡単ではない。コスト削減一つとっても、製造業お得意の現場の改善によるコスト低減くらいではまったく追いつかない。実効を上げようと思えば、大掛かりな物流システム改善やビジネスモデルの変更等、高度な知恵を使うことを余儀なくされる。サービス自体の付加価値を上げることはさらに難しい。ユーザーのことを深く理解しているだけではだめで、サービス設計に伴うセンスも必要とされる。し
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
