How to train an AI-enabled workforceOrganizations are piloting or going live with generative AI tools at a staggering pace, but without training, employee anxiety can skyrocket and use of the tools can tank.
![United States](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/24ce73e8891d34a55f79965f4ba13ae7f8568fbe/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.computerworld.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Fcw-share-image.jpg%3Fquality%3D50%26strip%3Dall%26w%3D1024)
Facebookの新しいリアルタイム解析のシステムでは、HBaseで1日200億件のイベントを処理しているそうです。以下の記事の翻訳です。High Scalability - High Scalability - Facebook’s New Realtime Analytics System: HBase to Process 20 Billion Events Per DayFacebookがまたやってくれた。彼らは巨大なリアルタイムデータのストリームを処理するもう1つのシステムを構築したのだ。以前にもFacebookはリアルタイムなメッセージシステムをHBaseで構築している(http://highscalability.com/blog/2010/11/16/facebooks-new-real-time-messaging-system-hbase-to-store-135.ht
もうこの手の話題は出尽くした感がありますが、最近Hadoopについて考えることが多いので、エントリにしてみます。なお、ここではベーシックなMapReduce+HDFSのことをHadoopと呼ぶことにします。 HadoopとはHadoopとは言わずと知れたGoogleのMapReduce/GFSのオープンソースのクローンです。MapReduceではプログラマはMapとReduceという2つの関数を書くだけで、並列分散処理をすることができます。これは(1) データを実際に持つマシンにプログラムを配布する (2) MapとReduceをつなぐShuffleフェーズでキーをグループ化してソートする、(3) 障害時のフェールオーバーやレプリケーション、といった処理をフレームワーク側が受け持つことによって、プログラマ側の負担を減らすものです。GFSに対応するHDFSにはファイルをクラスタに分散して保存
リクルートや楽天が、オープンソースの分散バッチ処理ソフト「Hadoop」の利用を拡大している。リクルートはWebサーバーのログ解析用DWH(データウエアハウス)としてHadoopを採用。楽天はグループ内の全ログデータを対象とした統合ログ解析基盤の構築を、Hadoopベースで進めている。 NTTデータやウルシステムズなどのシステムインテグレータも、Hadoopを使ったシステム構築に取り組み始めており、1000台規模のHadoopクラスターもすでに稼働している。これら事例は、2010年12月15日に東京・秋葉原で開催された「日経コンピュータセミナー・Hadoopが変える企業情報システムの実像」で発表された。 DWHの構築にHadoopとHiveを採用--リクルート リクルートは、同社の「じゃらんnet」や「カーセンサー.net」「suumo」といった様々なWebサイトのログデータを一元的に解析
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