楽天版MapReduce・HadoopはRubyを活用 － ＠IT
2008/12/01 楽天は11月29日、東京・品川の本社で開催した技術系イベント「楽天テクノロジーカンファレンス2008」において、近い将来に同社のEコマースサービス「楽天市場」を支える計画があるRubyベースの大規模分散処理技術「ROMA」（ローマ）と「fairy」（フェアリー）について、その概要を明らかにした。 レコメンデーションの処理自体はシンプル 楽天市場では現在、2600万点の商品を取り扱い、4200万人の会員に対してサービスを提供している。この規模の会員数・商品点数でレコメンデーション（商品の推薦）を行うのは容易ではない。 ※記事初出時に楽天市場の会員数を4800万人としてありましたが、これは楽天グループのサービス利用者全体の数字でした。楽天市場の会員数は正しくは4200万人とのことです。お詫びして訂正いたします。 レコメンデーションの仕組みとして同社は、一般的でシンプルなア
本を読む 楽天でROMAとfairyの話を聞いてきた
火曜日のHadoopの話に続き、土曜日には「楽天テクノロジーカンファレンス」でROMAとfairyの話を聞いてきました。fairyはようするに楽天版MapReduce、ROMAは楽天版memcached（よりストレージ寄り）という感じのソフトです。 以下、メモ。 レコメンド＆パーソナライゼーション（楽天技研 西岡氏） （emasaka注：これはROMAとfairyのセッションの直前のセッションだけど、関連性が強いので、関連する部分のみ切り出し） 楽天でレコメンデーションをやる場合、規模が膨大という特徴がある。何千万もの会員と2,500万の商品の組み合わせ。その対策として、Locality Sensitive Hashingなどアルゴリズムを改良すると同時に、多数のマシンを組みあわせている。そのために、現時点ではHadoopを使ってMapReduce処理をし、k-meansのクラスタリングや
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