第1回 なぜ、Hadoopはどのように動くのか、を学ぶのか | gihyo.jp
はじめに ビッグデータ解析のためのシステム基盤として、Hadoopをはじめとするオープンソースのデータ処理ソフトウェア（データ処理系）が広く利用されつつありますが、当該データ処理系をすでに利用している、もしくは利用の検討をしている読者の方々の中には、たとえば以下のような問題を抱えている方が少なからずいらっしゃるのではないでしょうか。 データ処理系の使い方はなんとなくわかるが、その内部をあまり理解できていない。または、内部の動作原理がよくわからないので、本格的に使う気にならない。 同様の目的を達成する複数のデータ処理系において、どれを使って良いかがよくわからない。または、適切に使い分けられていない気がする。たとえば、どのような場合にHadoopを用いて、どのような場合に同類のデータ処理系であるImpalaやSparkを用いれば良いかが“明確に”わからない。 このような問題を解決するには、
Mahoutで体感する機械学習の実践 記事一覧 | gihyo.jp
第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か？」を見つけるには ～マーケット・バスケット分析の考え方 やまかつ 2013-03-06
第1回 Amazon Redshiftとは［前編］ | gihyo.jp
Amazon Web Services（AWS）は次々と新しいサービスを世の中に出して、クラウド・コンピューティングの可能性を広げていっています。そのAWSから登場した最新のサービスであるAmazon Redshiftは、そのパフォーマンスや驚異的な低コストのため、発表当時から大変な反響を呼んできました。 この連載では、 Redshiftの概要からその利用方法まで、主にあまりデータウェアハウスを利用した経験がないWeb開発エンジニアなど向けに、このビッグデータ向けクラウド・データウェアハウス製品であるAmazon Redshiftの解説をして行きたいと思います。 まずは、そもそもAmazon Redshiftとは何なのか、その概要から説明します。 Amazon Redshiftはビッグデータ時代のクラウド・データウェアハウス 2012年11月、AWSにとって初めての世界的なユーザカンファレ
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