今さら聞けないHadoop勉強会 第1回に参加してきた - Diary of absj31
1月19日 今さら聞けないHadoop勉強会 第1回(東京都) ちょっと書くタイミングを逸したので今件に関してはスライド参照のみで割愛。 (25) 今さら聞けないHadoop View more presentations from Toru Takizawa 替わりと言っちゃあ何だが、主だった各種リンクをざっくりまとめてみた。今後の学習の参考にして行きたいと思います。 公式・概要 Welcome to Apache™ Hadoop™! Hadoopユーザー会 Hadoop - Wikipedia 基礎・入門 Welcome to Apache Hadoop! いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門 (1/3) - ＠IT MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた (1/3) - @IT Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理シス
Hadoopの異端さが面白い - wyukawa's diary
Hadoopはほんとブームです。バブルだと言っていい気がします。各種セミナーはすぐに埋まりますし、実際に聞きに行くと会場は満員です。 この分野は日本だとNTTデータが先頭をきったように見えます。 NTTデータ、Hadoopの商用ディストリビューション「CDH3」を販売開始 | 日経 xTECH（クロステック） またHadoop専業会社「ノーチラス・テクノロジー」というのもできました。 ウルシステムズとイーシー・ワンが経営統合、Hadoop専業会社を立ち上げ | 日経 xTECH（クロステック） しかし最近では富士通やIBMもHadoopソリューションを展開しておりレッドオーシャンな感じです。 富士通がビッグデータ分析・活用向けのPaaSサービス | 日経 xTECH（クロステック） 日本IBM、表計算のように分析できるHadoopソフト新版「BigInsights」 | 日経 xTECH（
Hadoopで、かんたん分散処理 (Yahoo! JAPAN Tech Blog)
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、地域サービス事業部の吉田一星です。 今回は、Hadoopについて、Yahoo! JAPANでの実際の使用例を交えながら書きたいと思います。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 複数のマシンへの分散処理は、プロセス間通信や、障害時への対応などを考えなければならず、プログラマにとって敷居が高いものですが、 Hadoopはそういった面倒くさい分散処理を一手に引き受けてくれます。 1台では処理にかなり時間がかかるような大量のデータも、複数マシンに分散させることで、驚くべきスピードで処理を行うことができます。 例えば、今まで1台でやっていた、あるログ集計処理
モバイルエージェント
ICHIRO SATOH @ichiro_satoh TLではモバイルエージェント指向が流行っているのですね。元関係者としては興味深い。なお、モバイルエージェントは非常に強力な技術ですが、劇薬ですよ。でもそれぐらいでないと世の中かわりません。 2010-08-30 15:12:02 ICHIRO SATOH @ichiro_satoh 続き。エージェントが流行っているようなので、学会機関誌に書いたモバイルエージェントのチュートリアルを紹介しておきます。手前味噌状態ですが10年前の状況を知るのには参考になるかと思います。 http://bit.ly/asQjFe 2010-08-30 15:12:11
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
Welcome to Apache Hadoop!
Apache Hadoop プロジェクトでは、信頼性の高いスケーラブルな分散コンピューティングのためのオープンソースソフトウェアを開発しています。Hadoop には以下のサブプロジェクトがあります。 Hadoop Common: Hadoop のほかのサブプロジェクトをサポートする共通のユーティリティです。 Avro: 各種スクリプト言語に動的に組み込み可能なデータ直列化システムです。 Chukwa: 大規模分散システムを管理するためのデータ収集システムです。 HBase: 巨大テーブル用の構造化データストレージをサポートするスケーラブルな分散データベースです。 HDFS: アプリケーションデータに対して高いスループットでのアクセスを可能にする分散ファイルシステムです。 Hive: データ・サマライゼーションやアドホックなクエリー操作を可能にするデータウェアハウス・インフラストラクチャです
Apache Hadoop - Wikipedia
Apache Hadoopは大規模データの分散処理を支えるオープンソースのソフトウェアフレームワークであり、Javaで書かれている。Hadoopはアプリケーションが数千ノードおよびペタバイト級のデータを処理することを可能としている。HadoopはGoogleのMapReduceおよびGoogle File System(GFS)論文に触発されたものである。 HadoopはApacheのトップレベルプロジェクトの1つであり、世界規模の開発貢献者コミュニティによって開発され、使用されている。[2] アーキテクチャ[編集] Hadoopは、以下の4つのモジュールによって構成されている。 Hadoop Common: 他のモジュールから共通して利用されるライブラリ群。 Hadoop Distributed File System (HDFS): Hadoop独自の分散ファイルシステム。 Hadoo
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