Developers summit cassandraで見るNoSQL
1) The document discusses Cassandra, a NoSQL database. It provides an overview of Cassandra's history and features. 2) Cassandra was originally developed at Facebook and is now an open source project. It is based on concepts from Bigtable and Dynamo. 3) The document covers Cassandra's data model, architecture including use of gossip protocols and consistency levels, and compares it with relational
グローバルビジョンを発表 | ニュース
トヨタ自動車(株)（以下 トヨタ）は、企業の目指すべき方向性を全社で共有し、広く社会やお客様に示すべく、「トヨタ グローバルビジョン」を発表した。 今回のビジョンは、リーマン・ショック後の大幅な販売の落ち込みなど、経営環境の悪化や一連のリコール問題を経験し、そこから学び反省したことを通じて、「トヨタはどんな企業でありたいのか。どんな価値観を大切にしていくのか」といった企業のあるべき姿を明らかにしたもの。今後、全世界の各地域において、本ビジョンを実現するためのミッションを明確化し、具体的な活動につなげていく。 ビジョン策定にあたっては、世界各地域のメンバーで策定チームを編成し、議論を重ねて本ビジョンを作り上げた。また、「お客様に選ばれる企業でありたい」「トヨタを選んでいただいたお客様に笑顔になっていいただきたい」という想いのもと、本ビジョンのキーワードを“笑顔のために 期待を超えて”とした。
[HIVE-600] Running TPC-H queries on Hive - ASF JIRA
The goal is to run all TPC-H (http://www.tpc.org/tpch/) benchmark queries on Hive for two reasons. First, through those queries, we would like to find the new features that we need to put into Hive so that Hive supports common SQL queries. Second, we would like to measure the performance of Hive to find out what Hive is not good at. We can then improve Hive based on those information. For queries
Microsoft Word - ICDE10_industry_908.doc
Hive – A Petabyte Scale Data Warehouse Using Hadoop Ashish Thusoo, Joydeep Sen Sarma, Namit Jain, Zheng Shao, Prasad Chakka, Ning Zhang, Suresh Antony, Hao Liu and Raghotham Murthy Facebook Data Infrastructure Team Abstract— The size of data sets being collected and analyzed in the industry for business intelligence is growing rapidly, making traditional warehousing solutions prohibitively expensi
Hadoopと3つのRDBMSの比較評価。 Hadoop World: NYC 2010
先週10月12日に、ニューヨークでHadoopのイベント「Hadoop World: NYC 2010」が開催されました。主催はHadoopのディストリビューションベンダであるCloudera。参加者は900名を超えたともいわれ、日本からも30名程度が参加しました。 このイベントでClouderaはNTTデータとの提携を発表。両社でアジア太平洋地域と日本でのHadoopビジネスを積極展開することを明らかにしています。NTTデータによる講演のなかでリクルートの米谷修氏が行ったHadoopに関する比較評価を紹介します。 この記事はHadoop WorldでClouderaと提携したNTTデータが目指すもの。Hadoop World: NYC 2010」の続きです。 3種類のデータベースとHadoopを比較 リクルート MIT United システム基盤室エグゼクティブマネージャー 米谷修氏。
第1回HBaseとCassandraの討論会のメモ - ひしだまの変更履歴
ひしだまＨＰの更新履歴。 主にＴＲＰＧリプレイの元ネタ集、プログラミング技術メモと自作ソフト、好きなゲームや音楽です。 HBaseとCassandraの討論会 第1回（Togetter：第1回HBaseとCassandra討論会）に参加したので、そのメモです。 …例によって、聞き逃し・理解不足・誤解誤認はあるとは思いますが(汗) 最初にkimteaさんの2010-02-15の分散データベースのページを見ながら話を聞く。 第1世代…Google BigTable 第2世代…Amazon Dynamo 第3世代…Microsoft SQL Azure（→リレーショナルモデルに変更された。中で使われているAzure TableはKVS） 第4世代…Cassandra KVSはオブジェクト指向で、業務システムを作るのが難しい。（◆●オブジェクト指向という理由で難しいの？） GAE/JのSlim3は
Hadoop Distributed File System
Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has very large files (over 100 million files) and is optimized for batch processing huge datasets across large clusters (over 10,000 nodes). HDFS stores multiple replicas of data blocks on different nodes to handle failures. It provides high aggregate bandwidth and allows computations to mo
ext3とトランザクション処理
長い利用実績を誇るext2の互換ファイルシステムext3。このファイルシステムにはどのような特徴があるのか？ そしてどのようにジャーナリングを実現しているのか？ 今回はext3について解説する。（編集局） 今回からext3、ReiserFS、JFS、XFSについて解説する。これらのファイルシステムはそれぞれ独自の方法で高速化、信頼性／可用性向上を実現するために開発が続けられている。高速化や可用性を実現する方法としては、前回までにB*-Tree、エクステント、ダイナミックiノードを紹介した。また、信頼性を達成する技術としてジャーナリング機能の基本的な仕組みを解説した。 各ファイルシステムは、それぞれ独自の方法でこれらの技術を取り込んでいる。特にジャーナリング機能は、これから紹介する4ファイルシステムのいずれもが実装している。ただし、ジャーナリングの内容については次の点で違いがある。 ext3
HBase - がしまっくす
HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた KeyValueストア HBaseの利用 SQLとHBaseの操作比較 HBase 基礎文法最速マスター HBase v.s. MySQL HBaseメモ 第1回HBaseとCassandraの討論会のメモ Key-Value Store (KVS) 入門 [PDF] HBasics An Introduction to Hadoop HBase HUGUK, April 14th, 概要 † HadoopのHDFS上に構築されたデータベース ランダムアクセス、シーケンシャルアクセス共に低レイテンシで行えるデータストア テーブルはリージョンに自動的に分割され、リージョンはワーカーノードにランダムに割り当てられる テーブル構造は柔軟で、行を書き込むときに自由にカラムを追加できる データ型はByte配列 カラム
Hadoop and HBase vs RDBMS メモ
Hadoop and HBase vs RDBMSの超適当翻訳メモ Hadoop/HBase vs. RDBMS December CTO Forum Jonathan Gray Streamy.com プロフィール ・Streamy.comの共同創業者 ・経歴（経験）：コンピュータエンジニアリング、分散／耐障害性アプリケーション、リレーショナルデータベース、Linux ・2008年6月にStreamy.comのバックエンドをPostgreSQL からHadoop/Hbaseに移行に成功 なぜHadoop/Hbaseなのか ・データがペタバイトまで大きくなった ・従来のデータベースは拡張するのにお金がかかるし、本質的に分散化が難しい ・一般的なハードウェアは安くてパワフル - 1000ドル（？）で4core/4GB/1TB - 300GB 15k RPM SAS が500ドルぐらい ・ラン
Apache HBase 入門 (第２回)
This document appears to be test results from running the Yahoo! Cloud Serving Benchmark on a system. It includes performance metrics like request latency distributions and throughput for different request sizes and concurrency levels. Various graphs and tables are presented showing results from multiple benchmark runs. The benchmark was run to test the performance of the system for serving reques
インターナビのリンクアップフリー、ホンダ全車種に…フィットシャトル 以降 | レスポンス（Response.jp）
ホンダは8日、ハイブリッドカー『CR-Z』からハイブリッド車を中心に適用してきた「インターナビ・プレミアムクラブ」会員向けの無料データ通信サービス「リンクアップフリー」を、17日に発表を予定している新型車『フィットシャトル』以降に発売する全車種に順次、適用拡大すると発表した。 リンクアップフリーはあらかじめデータ通信が使用可能な状態になっており、ユーザーはめんどうな接続設定作業が不要で、新車納車時からすぐにインターナビ・プレミアムクラブ会員向けの情報サービスを利用することができる。 また、ホンダ系ディーラーで車検を受けた際に更新手続きをすることで、購入した車両の所有期間は、通信費無料でサービスを利用できる。 同社では、リンクアップフリーの適用拡大でリアルタイム走行データ（フローティングカーデータ）の収集を増やすことが可能となり、より精度の高い渋滞予測などの交通情報を配信していく。 同時にリ
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