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現在、DMM.comでは、1日あたり1億レコード以上の行動ログを中心に、各サービスのコンテンツ情報や、地域情報のようなオープンデータを収集し、データドリブンマーケティングやマーケティングオートメーションに活用しています。しかし、データの規模が増大し、その用途が多様化するにともなって、データ処理のレイテンシが課題となってきました。本発表では、既存のデータ処理に用いられていたHiveの処理をHive on Sparkに置き換えることで、1日あたりのバッチ処理の時間を3分の1まで削減することができた事例を紹介し、Hive on Sparkの導入方法やメリットを具体的に解説します。 Hadoop / Spark Conference Japan 2016 http://www.eventbrite.com/e/hadoop-spark-conference-japan-2016-tickets-2
Hive on Spark (on CDH5.4) ※Hive on Sparkはテクノロジープレビュー扱いです。現時点ではサポート対象外なのでご注意を。 CDH5.4に含まれているHiveはHive 1.1です。このバージョンのHiveから、Hiveの実行エンジンとしてSparkが利用できるようになりました。(Hive on Spark [1][2]) [1] https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started [2] https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-7292 ドキュメントも発見したので早速試してみます。 http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/co
以前までは clang_complete を使っていたけど、vimをpython2.7対応でビルドしないといけなかったり、設定がわりと面倒だったりしていた。そこで前々からチェックしていた後発の vim-clang に乗り換えることにした。 あとは江添さんも乗り換えたという記事を見たのもある。 本の虫: vim-clang: clangを使ったC++の静的補完Vimプラグイン それぞれの特徴 libclangを使用する libclangとの連携にpythonを使用。vimがpython2.7に対応している必要がある(python3使いたい時に不便) 一時期開発が止まっていたが最近は有志の人が引き継いで更新されている neocompleteと共存可能 pythonには依存していない clangの実行ファイルを使用する libclangには対応していない(でもそこまで遅い感じではない) clan
Ansible、シスコやArista、Juniperなどのネットワーク機器に対応。ネットワークも含めた構成自動化が可能に Ansibleはエージェント不要でサーバを構成できるのが最大の特長です。昨年10月にRed Hatが買収し、先月にはメジャーバージョンアップとなる「Ansibe 2.0」が発表されたばかり。 Ansible 2.0では、構文の強化によってより高度な処理を記述しやすくし、実行速度を高速化するオプションなどが追加されました。 今回の機能拡張では、サーバだけでなく複数のベンダのネットワーク機器に対してもAnsibleから統一的に構成を行えるようになり、システム構成についてソフトウェアとネットワークを統合的に自動化できるようになりました。 現時点でAnsibleがサポートするネットワーク機器は以下となっています。 Arista Networks : Arista EOS Cis
「灘→理Ⅲ」3兄弟の母の教育論についての記事を目にした。 奇遇ですね。 実は私のうちも兄弟全員東大だったんですよ。 まぁ私は出来が悪くて理1で他のが理3なんですけどね。 とても他人事とは思えない内容だったので 今日はこの3兄弟を東大理3にいれたこの母親さんの教育論について かつて同じようなガチガチの教育を受けた子どもの立場から、 当時何を思って、今はどう思っているか? 書いていきます。 教育ママさんたちの参考になったらいいなァ。 とりあえず元記事…と思ったらYahooの古い方の記事がもうなかったので、 全文は載っていないけど他のところから引用 http://withnews.jp/article/f0150908000qq000000000000000W02h0401qq000012473A http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20150915-000000
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
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