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Treasure Data, Inc. | Finding Gems in Your Big Data
The AI-powered CDP for the world’s largest companies. Recognized as a Leader by Gartner. Gartner® names Treasure Data a Leader in the 2024 Magic Quadrant™ for Customer Data Platforms. Get Magic QuadrantGet Critical Capabilities Treasure Data empowers the world’s largest and most innovative companies to drive connected customer experiences that increase revenue and reduce costs. Built on a big data
日本を代表するビッグデータ技術者集団が米国で起業、米トレジャーデータがDWHクラウド開始
写真2●トレジャーデータのメンバー。CEOは米レッドハットなどで勤務した芳川裕誠氏。CTOの太田一樹氏はプリファードインフラストラクチャーの前CTO。楽天で分散キー・バリュー・ストアのROMAを開発した西澤無我氏、OSSのログ収集ツールFluentdやメッセージングミドルウエアMessagePackを開発した古橋貞之氏、MongoDB JPの設立メンバー井上敬浩氏などが参加している 米トレジャーデータは2012年9月27日（米国時間）、データウエアハウス（DWH）のクラウドサービスである「Treasure Data Cloud Data Warehouse（DWH） Service」を開始したと発表した。「Hadoop」をベースにしたDWHだが、Hadoop独自の「MapReduce」ではなく、SQLのクエリーや「JDBC」「ODBC」などを使って蓄積したデータを活用できることが特徴。米国
リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける
リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（6）（1/2 ページ） Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 Hadoopの弱点「リアルタイム分散処理」とは 「ビッグデータ」処理のためにHadoopを用いると、「複数のマシンに大量データ処理を分散して飛躍的に性能を向上する」ことが容易にできます。 ところがHadoopの弱点として、ビッグデータをいったん蓄積し、バッチで一括処理する形態で処理するので、処理データが発生してから、それに対する処理結果が得られるまで、必ずタイムラグが発生します。このため、クレジットカードの不正アクセス検知、センサデータなどでの異常値検出のようなリアルタイムな
ビッグデータを迎え撃て…超高速化する「バッチ処理」
本連載では、情報システムの次代を担うITの7大トレンドを順次紹介していく。今回は、分散処理の徹底によって超高速化を狙う最新の「バッチ処理」技術を見ていこう。 【分散バッチ処理】 Hadoop型の分散処理で、バッチを超高速化 銀行の勘定系システムなどに採用され、古くからよく知られるバッチ処理は、今や、情報システムの最先端分野だ。多くのコンピュータメーカーが提供していた独自仕様のメインフレームから現在主流のパソコンサーバーに至るまで綿々と続くバッチ処理をオープンソース・ソフトウエアに委ね、しかも分散処理を徹底することが大きなトレンドになりつつある。 西鉄ストアは、オープンソースの分散バッチ処理ソフト「Hadoop（ハドゥープ）」を使った基幹業務システムを2011年9月末に稼働させる。店舗から集まるPOS（販売時点情報管理）データの集計・分析から会計までを担うシステムで、「4～5時間を要していた
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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:
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
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TechCrunch | Startup and Technology News
Hadoop向け基幹バッチ分散処理ソフト「Asakusa」の全貌