「Hadoopの時代は終わった」の意味を正しく理解する - 科学と非科学の迷宮
Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが
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こんにちわ、7月に入社したばかりの@emorinsです。 題名の通りですが分散データベース『Apache Cassandra』を紹介したいと思います。 少し前はHadoop(とHBase)と比較されることの多かったCassandraですが、最近はHadoopの人気に押されつつあるようにも感じます。 しかし、CassandraとHadoopは特徴が異なり、よく言われるのがCassandraはリアルタイム処理に向き、一貫性のかわりに可用性を重視し、またHadoopとは違って単一障害点もありません。 今日はそんなHadoopとは違った魅力のある分散データベース『Apache Cassandra』をはじめてみましょう。 目次 Cassandraとは アーキテクチャ Cassandraの特徴 コンシステンシレベル データモデル MemtableとSSTable セットアップ storage-conf
DBMSの世界はもうとっくに変革の嵐 | 独り言v6
DBの世界に起こる変革 を見てびっくりするほどがっかりした。DBMSの世界はこれから変革が起こるどころが、もうすでに変革ががんがんに起こっていて、One Size Does Not Fit Allの時代だと言われて久しい。Oracle RDBMSだけの世界とかを見ていると、その変化が見えなくなってしまうことが多いだろう。しかしちょっとRDBMSを離れたら、現在はDBMS戦国時代であり、Oracle社もその有力なプレイヤーの一人である。 とりあえず現状を知りたいと思ったら、以下が非常に参考になる。 NoSQLの現状 50以上のソフトウェアがひしめく市場、これを戦国時代と言わずしてなんだろうか。MongoDBあり、Hadoopあり、KVSあり、NewSQLあり・・・これが21世紀のDBMSの現状だ。 ちなみに先のサイトで話にあった「ジャーナルを書かないRDBMS」というのはつまりLog Str
HBaseとはどんなNoSQLデータベースなのか？ 日本語で読める情報を集めてみた
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
DMM inside
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
第3回 ソーシャルゲームの改善を支援するデータマイニングチームの役割 | gihyo.jp
ソーシャルゲームの特徴として、一度リリースすれば終わりではなく、プレイヤーに長く楽しんでもらうため定期的にイベントを実施したり、あるいは継続的に改善を行ったりしていくことが挙げられます。数多くの人気ソーシャルゲームをリリースするグループスにおいて、こうした活動をサポートしているのがデータマイニンググループです。今回はデータマイニンググループに所属する、井澤正志氏と滝隆行氏にお話を伺いました。 分析結果から課題を抽出してゲームを改善 ――データマイニンググループの基本的な業務の流れを教えてください。 井澤：グループスでは、コンテンツごとにデータマイニングの担当者がいます。各担当が売上という結果を「ユーザ数×継続率×課金率×課金単価」という基本KPIのかけ合わせの形で分解し、施策目的として設定したKPI[1]の達成状況を分析します（図1）。たとえば、ゲーム内の各イベントにはそれぞれ目的が存
Apache HBase – Apache HBase® Home
Welcome to Apache HBase® Apache HBase® is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. Use Apache HBase® when you need random, realtime read/write access to your Big Data. This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase® is an open-source, distributed, versioned, non-relational d
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decode17
GitHub - apache/gobblin: A distributed data integration framework that simplifies common aspects of big data integration such as data ingestion, replication, organization and lifecycle management for both streaming and batch data ecosystems.