金融機関でのHive/Presto事例紹介
Hadoop/Spark Conference Japan 2016でのライトニングトークの資料 by Ryosuke Iwanaga (@riywo) Read less
2014年の象(Hadoop)四方山話
Spark, SQL on Hadoop etc. Advent Calendar 2014 1日目、およびHadoop関連（全部俺） Advent Calendar 2014の1日目です。 初日なので、昨年ブログに続いて2014年のHadoop関連の話題をまとめます。 ※このブログの内容は所属している組織には関係なく、個人的な雑感です。間違いがあればご指摘下さい。 ※なお、中立的に書いているつもりですが、多少偏りがあるかもしれません。が、特に悪意はありません :p 俺的Hadoopの話題2014: ベスト3 Apache Sparkの盛り上がりが加速 SQL on Hadoop は混沌 Hadoopは堅調に進化。徐々に消えていく！？ （次点: Hueも大幅に進化してますが、これはいずれ紹介します） 1. Apache Sparkの盛り上がりが加速 今年になってますます盛り上がっているAp
Presto: Free, Open-Source SQL Query Engine for any Data
Calling our Presto community speakers – we want to hear from you! Fill out out community call for papers to speak at upcoming meetups and conferences. What is Presto?Presto is an open source SQL query engine that’s fast, reliable, and efficient at scale. Use Presto to run interactive/ad hoc queries at sub-second performance for your high volume apps.
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
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