August HUG Recap (Yahoo! Hadoop Blog)
Thanks to the around 175 developers who came to Yahoo! recently for our monthly Hadoop User Group meeting. The energy in the packed room was phenomenal, and conversations continued long after the formal sessions. Hundreds of Hadoop Fans Flock to Yahoo! for the Hadoop User Group The event started with Arun Murthy from Yahoo! describing the best practices for developing MapReduce applications. Arun
その分析、Hadoopなら速く安くできます
ビジネスデータを分析するビジネスインテリジェンス（BI）分野の新たなプラットフォームとして注目されているHadoop。Hadoopでは、どのようなデータ分析が可能なのでしょうか？ 現在、Hadoopビジネスの牽引役であるClouderaのJeff Hammerbracher氏が、Hadoopでデータ分析が可能なビジネス上の課題を示した「10 Common Hadoop-able problems」（Hadoop化可能な10の一般的課題）と題したプレゼンテーションを公開しています。 Hadoopにとって得意な処理とは、複雑で複数のデータソースからなる大量のデータの分析であり、それをバッチ処理の並列実行によって実現することです。 従来は、データがあまりに複雑だったり膨大だっために、計算時間やコストなどの理由で実現が難しかった処理でも、Hadoopによる低コスト化、計算時間の短縮、高い柔軟性など
『Hadoop解析資料公開』
本日、NTTレゾナント様と共同で作成したHadoop解析資料 を公開しました。 弊社でも、Sedueで利用されているインデックス保存用の分散ストレージなどを開発してきましたが、この分散ストレージは、Sedueの利用に比較的特化されているので、今回今後オープンソースの活用も視野にいれて、Hadoopの解析には積極的に取り組んでいます。 執筆者である太田は、CodeZineでHadoopの連載記事を掲載していますが、今回の資料は、よりHadoopの内部構造につっこんだ資料になっています。分散ストレージにおいては、使われる対象が、Webサービスのバックエンドなど、比較的高いアベイラビリティが必要な分野になるので、性能だけではなく、アベイラビリティを向上させるための機能も重要になってきます。今回の解析では、そのような機能も重点的にソースコードレベルで解析しています。 資料は、セミナー等で利用してい
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