第30回 RubyとHadoopで分散処理 Hadoop Streamingで外部データを読み込む | gihyo.jp
前回のおさらい 第28回ではHadoop Streamingの仕組みについて説明しました。今回は、実際にHadoop Streamingを利用してデータ解析したときの具体的な話や、利用してみて困った（ハマった）Hadoop Streaming特有の問題とその解決法について紹介していきます。 実際に利用してみて困った（ハマった）こと さて、第28回でも紹介しましたが今回Hadoopを利用したのはopen('http://tabemiru.com/2009'); return false;">たべみるのデータ解析のためです。たべみるのデータ解析では、食材名や地域名といった特定の値ごとにデータをまとめる処理が多く、またその処理速度が遅いのが問題だったのですが、このような処理はHadoop上（Ruby）でも比較的簡単に実装することができました。 それで最初は「これはスムーズにHadoop上に処理を
第28回 RubyとHadoopで分散処理 Hadoop Streamingの仕組み | gihyo.jp
はじめに Hadoopとは、Googleの基盤技術であるMapReduceをJavaでオープンソース実装したもので、分散処理のフレームワークです。Hadoopを使うと、1台のサーバでは時間の掛かるような処理を、複数のサーバで分散処理させることができます。「処理を割り振ったサーバが壊れた場合どうするか」などの耐障害性の問題もHadoopが管理してくれるため、利用者は処理のアルゴリズムのみに集中することができるのです。素晴らしいですね。最近ではYahoo!やはてななど、様々な企業でも利用されるようになってきています。 Hadoop導入の背景 筆者はクックパッド株式会社に勤めています。open('http://cookpad.com'); return false;">クックパッドというサイトが有名だと思いますが、他にも携帯版クックパッドであるopen('http://m.cookpad.co
Self-Service, Prorated Supercomputing Fun!
By Derek Gottfrid November 1, 2007 5:30 pm November 1, 2007 5:30 pm As part of eliminating TimesSelect, The New York Times has decided to make all the public domain articles from 1851–1922 available free of charge. These articles are all in the form of images scanned from the original paper. In fact from 1851–1980, all 11 million articles are available as images in PDF format. To generate a PDF ve
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