Hadoopを業務で使ってみた話 - クックパッド開発者ブログ
8月に入社した佐々木です。こんにちわ！ 入社してからはHadoopを使うことが多く、日々、大規模データと格闘しています。大変ではありますが、個人ではなかなか触ることが出来ないような大規模データを触れるのは楽しいです。 さて、Hadoopは最近色々なところで使われ始めてきていると思うんですが、実際に利用してみて困った事やtipsなど、実践的な情報はまだあまり公開されていません。その辺の情報をみんな求めているはず…！！ そこで、僕が実際に触ってみて困った事やHadoopを使う上でポイントだと思ったことなどを社内勉強会で発表したので公開してみます。Hadoopを使っている（使いたいと思っている）方の参考になれば幸いです。 [slideshare id=2711363&doc=20091214techblog-091213183529-phpapp02] Hadoopの利用はまだまだ試行錯誤の連続
Hadoop World NYC 参加記 - moratorium
Hadoop World NYC 参加記 2009-10-07 (Wed) 10:03 Hadoop と言う訳でHadoop World NYC, 2009の参加記を書きます。 1日目はSystem Administrator用のトレーニングコースを受け、2日目がカンファレンス本番でした。トレーニングコースはDeveloper向け(3日間)とManager向けのビジネス寄りのコースが有り、合計で100人ぐらいは参加していたと思います。カンファレンスの本番自体は400～500人の参加でした。 まずSystem Adminコースですが、大体以下のような内容でした。 MapReduceの基本概念 ハードウェア/ネットワーク機器の選定ポイント OSやJavaなど、ソフトウェアでの注意点 Hadoop(Cloudera Distribution)のインストール方法 パラメーター/パフォーマンスチュー
blog.katsuma.tv
前回、JavaScriptでMap Reduceのコードが書けるHadoop Streamingについて紹介しました。 標準入出力さえサポートされてあれば、任意のコードでMap Reduuceの処理が書ける、というものでしたが、エンジニアはそもそも面倒くさがり。コードも書くのも面倒です。 と、いうわけで、今回はもうコードすら書かずにSQLライクでMap ReduceできるHiveというプロダクトについて、まとめたいと思います。 Hive Hiveとは、簡単に言うとHadoop上で動作するRDBのようなものです。 HDFSなどの分散ファイルシステム上に存在するデータに対して、HiveQLというSQLライクな言語で操作できます。 で、面白いのがHiveQLの操作は基本的にMap Reduceのラッパーになっていること。 要するに、SELECT文実行すると裏でMap&Reduceのタスクが走り出
http://www.cloudera.com/sites/default/files/HDFS_Reliability.html
The Hadoop Distributed Filesystem (HDFS) is a distributed storage system for reliably storing petabytes of data on clusters of commodity hardware. This short paper examines the reliability of HDFS and makes recommendations for best practices to follow when running an HDFS installation. Overview of HDFS HDFS has three classes of node: a single name node, responsible for managing the filesys
1
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
処理を実行中です
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
