JVM上でのストリーム処理エンジンの変遷
1. JVM上の ストリーム処理エンジンの変遷 2016/05/21 JJUG CCC 2016 Spring 木村宗太郎（@kimutansk） https://www.flickr.com/photos/mattridings/9138233663 2. 自己紹介 • 木村 宗太郎（Sotaro Kimura） • ビッグデータ界隈に生息する何でも屋 • バックエンドからフロントエンド、技術検証から運用、 ドキュメント書きまで色々 • Scala Matsuri運営スタッフ • 元Storm使い • StormのためだけにClojureを勉強してましたよ・・・ • 現Spark Streaming使い • この発表ではそれ自体にはあまり触れません。 • Twitter他 : @kimutansk 1 4. 3 1. ストリーム処理とは？ バッチ処理 対話型クエリ ストリーム処理 実行タ
Apache Sparkで始めるお手軽リアルタイムウインドウ集計 | NTTデータ先端技術株式会社
バッチを高速にした後はリアルタイムの世界へ！ 現在、さまざまな業種の企業でビッグデータ分析の取り組みが行われている。ビッグデータへの最初の取っ掛かりは、既存のバッチ処理の高速化や、大量の業務データを用いた分析レポートの作成という企業が多いことだろう。そして、バッチ処理の高速化が一段落した次のステップとして、「リアルタイム処理」をテーマに掲げる企業も多いかと思われる。具体的には、 直近10秒間のトラフィックを集計したい。 直近10分間で自社商品がTwitterで話題になった回数を知りたい。 直近10時間での全店舗での来客数を集計したい。 といったリアルタイムなモニタリングを実現したくなるのではないだろうか？こういったモニタリング用の集計は、技術的には「ウインドウ集計（Time-Window Operation）」と呼ばれる。そこで本コラムでは、近頃、「ポストHadoop」として話題のApac
Ustream/Twitter時代の勉強会・講演会の注意点 - Vox
先日「ネットビジネスイノベーション政策フォーラム」というエントリーのおまけで書いていた「Ustream/Twitter時代の勉強会・講演会の注意点」ですが、膨大になってきたので別エントリーにしました :)
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