ノーチラス・ テクノロジーズは、西鉄ストアの本部基幹システムを Asakusa Framework/Hadoopにて開発、ミッションクリティカルなシステムを アマゾン ウェブ サ―ビス上で本稼働開始 | NAUTILUS
ホーム>お知らせ>ノーチラス・ テクノロジーズは、西鉄ストアの本部基幹システムを Asakusa Framework/Hadoopにて開発、ミッションクリティカルなシステムを アマゾン ウェブ サ―ビス上で本稼働開始 ノーチラス・ テクノロジーズは、西鉄ストアの本部基幹システムを Asakusa Framework/Hadoopにて開発、ミッションクリティカルなシステムを アマゾン ウェブ サ―ビス上で本稼働開始 PDF版のダウンロードはこちら 株式会社ノーチラス・テクノロジーズ(以下ノーチラス)は、株式会社西鉄ストアの本部基幹システムの刷新を行い、2013年3月末に全面稼働を開始したことを発表いたします。 この本部基幹システムは、Hadoop/Asakusa Framework™(*1)を利用した基幹系システムでは、現時点で日本最大規模となります（当社調べ 2013年4月9日現在）。また
「オンプレミス・システムの終わり」の始まり〜AWSでのミッションクリティカルシステムの稼働 - 急がば回れ、選ぶなら近道
個人的には割と大変だったので、その辺をまとめておきます。 ニュースリリースはこちら。 http://www.nautilus-technologies.com/topics/20130409.html 要するに本部系バックエンド基幹システムの「一式」のクラウド移行です。完全なミッションクリティカルシステムで、止まった段階で業務に確実に影響が出ます。 システムの機能概要 1.売上の確定処理と債権管理 POSデータの直結です。売上確定処理を行います。同時に債権管理も行い、F/Bからの入金データをそのままつなぎ込み、入金処理・債権の消し込み処理を実行します。マッチングは自動処理できるものは処理を行い、ヒューリスティックなものはユーザー判断に従います。 2.仕入・費用の計上と確定処理、および支払いデータの作成 費用・在庫の計上確定処理です。当時に支払データの確定処理を行います。EDI（BMS）との
Asakusa Framework
Asakusa Frameworkとは、Hadoop上で大規模な基幹バッチ処理を行うためのフレームワークです。 大容量データを多数のサーバーに分散し、並列処理させることで高速なデータ処理を実現しています。 基幹バッチシステムに必要な開発環境・実行環境・運用環境を実装しているため、Asakusa Frameworkを使えば、 複雑な業務処理もHadoopを意識せずに開発可能です。 2019年12月18日 Asakusa Framework 0.10.4 リリース Asakusa Framework 0.10.4 リリース 本リリースの概要は以下のとおりです。 Asaksua Gradle Pluginが追加するMavenリポジトリのプロトコル変更 Asaksua Gradle Pluginがプロジェクトに対して追加するMavenリポジトリのURLプロトコルを http: から https:
ソフトバンク通信3社向けHadoop研修資料
2010年9月7日に実施いたしました、ソフトバンクモバイル株式会社、ソフトバンクテレコム株式会社、ソフトバンクBB株式会社むけHadoop研修の資料を公開いたします。 Read less
Hive/LanguageManual/Select - Hadoop Wiki
Select Syntax SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [ CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] ] [LIMIT number]A SELECT statement can be part of a union query or a subquery of another query. table_reference indicates the input to the query. It can be a regular table, a join construct or a sub
Hadoop HDFSコマンド実行メモ（0.20.1）
# 全体のhelpを見る $ bin/hadoop dfs -help # コマンド単体のヘルプを見る $ bin/hadoop dfs -help ls -ls <path>: List the contents that match the specified file pattern. If path is not specified, the contents of /user/<currentUser> will be listed. Directory entries are of the form dirName (full path) <dir> and file entries are of the form fileName(full path) <r n> size where n is the number of replicas specified for the
Hadoopのジョブのパフォーマンスチューニング
Hadoop 0.21ではCounterでGCに使っている時間が見れるようになりました。 こんな感じです。 この例では5秒程度ですが、ジョブによってはもっとGCに時間を使っている場合があり、 もっと詳細を調べてチューニング出来ないかという話です。 まずはGCのログを取ります。 <name>mapred.child.java.opts</name> <value>-Xloggc:/tmp/hadoop-mikami/@taskid@.gc -Xmx1024m</value> このように-Xloggc で指定した場所にログを取れます。 @taskid@ には attempt_201010311624_0037_m_000000_0 みたいな感じでattempt_id が入ります。 以下が先程のジョブのあるMapタスクでのGCログです 0.164: [GC 3072K->416K(889
NTTデータのHadoop報告書がすごかった - 科学と非科学の迷宮
業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）」という
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