Presto-as-a-Service:AWSでのインタラクティブなSQL実行Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
QuestionVOTE!! | Hadoop Conference Japan 2011 Fall
Title Hadoop Conference Japan 2011 Fall Date 2011/09/26 10:00～18:30 Place ベルサール汐留 Organizer Hadoopユーザ会 Support 株式会社リクルート
Hadoopの現在 - 急がば回れ、選ぶなら近道
もともとHadoopは注目の仕組みであったけど ここに来てさらに大きな流れになろうとしてる。 各種のイベントや記事にしても大型のものが多く 一種のHype状態になってきている。 Hadoop Japan Conference 2011 Fall Hadoop Conference Japan 2011 Fall Tickets, Mon, Sep 26, 2011 at 10:00 AM | Eventbrite 登録人数で1000人を超えている。 Cloud Computing World Tokyo 2011 ＆ Next Generation Data Center2011 Apache Hadoop: A New Paradigm for Data Processing http://www.idg.co.jp/expo/ngdc/2011/index.html このイベントがあっ
Bigtop – Apache Bigtop
Apache/ Bigtop/ Apache Bigtop | Last Published: 2024-07-10 Version: 3.4.0-SNAPSHOT Bigtop is an Apache Foundation project for Infrastructure Engineers and Data Scientists looking for comprehensive packaging, testing, and configuration of the leading open source big data components. Bigtop supports a wide range of components/projects, including, but not limited to, Hadoop, HBase and Spark. Packagin
Giraph - Welcome To Apache Giraph!
Apache / Giraph / Welcome To Apache Giraph! Last Published: 2020-08-11 | Version: 1.4.0-SNAPSHOT Welcome to Apache Giraph! Apache Giraph is an iterative graph processing system built for high scalability. For example, it is currently used at Facebook to analyze the social graph formed by users and their connections. Giraph originated as the open-source counterpart to Pregel, the graph processing a
Webinar: The Future of Hadoop
With a community of over 500 contributors, Apache Hadoop and related projects are evolving at an ever increasing rate. Join the co-creator of Apache Hadoop, Doug Cutting, and Cloudera’s Chief Scientist, Jeff Hammerbacher, for a discussion of the most exciting new features being developed by the Apache Hadoop community.Read less
The Next Generation of Apache Hadoop MapReduce · Yahoo! Hadoop Blog
Overview In the Big Data business running fewer larger clusters is cheaper than running more small clusters. Larger clusters also process larger data sets and support more jobs and users. The Apache Hadoop MapReduce framework has hit a scalability limit around 4,000 machines. We are developing the next generation of Apache Hadoop MapReduce that factors the framework into a generic resource schedu
次世代Hadoopは10,000台にスケールアウトし、MapReduce以外のフレームワークをもサポートする - nokunoの日記
Yahoo!のブログにHadoopに関する興味深い記事が上がっていたので紹介したいと思います。かなりボリュームのある記事で翻訳するのは骨が折れました。The Next Generation of Apache Hadoop MapReduce · Yahoo! Hadoop Blog原題はシンプルに「次世代のApache Hadoop MapReduce」です。 概要大規模データを扱うビジネスでは、少数の大規模なクラスタのほうが多数の小規模なクラスタよりも安価になります。大規模クラスタは多くのデータセットを処理し、多くのジョブと多くのユーザをサポートする必要があります。ApacheのHadoop MapReduceフレームワークはだいたい4,000台程度でスケーラビリティの限界が来ます。私たちは次世代のApache Hadoop MapReduceを開発しており、そこではフレームワークを汎
Cloudera Blog
In an era where artificial intelligence (AI) is reshaping enterprises across the globe—be it in healthcare, finance, or manufacturing—it’s hard to overstate the transformation that AI has had on businesses, regardless of industry or size. At Cloudera, we recognize the urgent need for bold steps to harness this potential and dramatically accelerate the time to […] Read blog post
実践！ 「MapReduceでテキストマイニング」徹底解説
「青空文庫」をテキストマイニング！ 前回の「いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門」では、Hadoopとテキストマイニングの概要や構成、MapReduceの仕組み、Hadoopの活用場面などを解説し、Hadoopの実行環境を構築しました。今回から、Hadoopを使い、テキストマイニングのMapReduceプログラムを作成していきます。 「青空文庫」というサイトをご存じでしょうか。青空文庫は、著作権が切れた日本の文学作品を掲載しているWebサイトで、青空文庫の全データをDVDや、BitTorrentによる配信で入手できます。今回は、このデータを使ってテキストマイニングを行いましょう。 前回、テキスト分類で、著者の性別、年齢、地域、職業などの属性も推定できると書きましたが、青空文庫は、他のデータにはない、著者属性があります。青空文庫の作品は、著作権が切れて、作者がなくなっている場
HbaseとHadoopMR - 急がば回れ、選ぶなら近道
Hbase勉強会のまとめの延長として 今後の考え方をまとめておきます。 まずは前提として <一般論> Hbaseにかぎらず、NoSQL系一般に言えることではあるが Usecaseを意識して利用する事が必要だ、ということだと思う。 最近の傾向としては、Googleでも顕著だけど、 一定の用途をターゲットにして 特定のミドルを開発するという方法が結構多い。 Hbaseもその流れはあるので、 そのあたりは意識する必要はあるかもしれない。 Hbaseついては、注目するとすればFacebookになるかな。 http://www.cloudera.com/resource/hw10_hbase_in_production_at_facebook いずれにしても、割とうまくいっているUsecaseの情報の有用性は 他の技術よりも高いと思う。 基本的に単純に分散KVSを使いたいならHbaseにこだわる必要
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GitHub - nathanmarz/elephantdb: Distributed database specialized in exporting key/value data from Hadoop
ElephantDB 0.5.1 (cascalog 2.x) ElephantDB 0.4.5 (cascalog 1.x) About ElephantDB is a database that specializes in exporting key/value data from Hadoop. ElephantDB is composed of two components. The first is a library that is used in MapReduce jobs for creating an indexed key/value dataset that is stored on a distributed filesystem. The second component is a daemon that can download a subset of a
Mahout の開発環境を Maven+Eclipse で作る (3) Eclipse で Hadoop の開発環境を作る - 木曜不足
Mahout の、と言いつつ今回も Hadoop の話ばかり。 Hadoop は各ノードにアプリケーションを配布する関係から、通常 jar を作らなければならない。そのため、Eclipse で書いたコードを実行するのもデバッグするのも非常にめんどくさい。 でもうまくやれば、スタンドアローンモード限定だが、Eclipse から jar も作らずそのまま Map-Reduce ジョブを起動できる。デバッグ実行もできるので、ブレイクポイント入れてステップ実行とかも可能だ。 今回はそういう環境の作り方の話。ずいぶん苦労したけど、出来るようになったら簡単。 Eclipse のセットアップなどは済んでいるものとする。Mahout の開発環境を Maven+Eclipse で作る (1) - Mi manca qualche giovedi`? 参照。 なお、Hadoop を展開すると contrib/
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Extending Oozie
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Introduction to Oozie
MessagePack+Hadoop (HBase-study 2011-06-16 Japan)
Engineering – Foursquare – Medium
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