SQL has gone out of fashion lately—partly due to the NoSQL movement, but mostly because SQL is often still used like 20 years ago. As a matter of fact, the SQL standard continued to evolve during the past decades resulting in the current release of 2016. In this session, we will go through the most important additions since the widely known SQL-92. We will cover common table expressions and window
Analytical Queries with Hive: SQL Windowing and Table Functions Hive Query Language (HQL) is excellent for productivity and enables reuse of SQL skills, but falls short in advanced analytic queries. Hive`s Map & Reduce scripts mechanism lacks the simplicity of SQL and specifying new analysis is cumbersome. We developed SQLWindowing for Hive(SQW) to overcome these issues. SQW introduces both Window
2. Contents } 大規模画像データで出来ることの例 } 一般物体認識の紹介 } 大規模化の流れと最近の手法について } 大規模一般物体認識コンペティション } 他分野との融合的領域など 3. 大規模画像データの時代 } Webサービスへの画像投稿は日常の一部 } Flickr: 60億枚の画像(2011年) } Facebook: 毎年30億枚画像投稿 } Youtube: 毎日約8年分の動画がアップロード } 何らかのメタ情報が付与される場合も多い } タグ、コメント、EXIF、位置情報、・・・ } これらの大量のデータを用いることで、従来考えられ なかったさまざまなアプリケーションが登場している 4. 画像補完 } Scene completion using millions of photographs [Hays et
This document discusses using Jenkins to run continuous integration jobs on Amazon EC2 instances. It describes how to launch a Jenkins slave node on an EC2 instance using the EC2 API tools and SSH. The Jenkins slave node runs jobs and reports back to the Jenkins master, and the EC2 instance can be automatically started before jobs and stopped afterwards to avoid costs when not in use.Read less
1. MapR & マルチテナント (include Mesos検証) Hadoopソースコードリーディング 第8回 2012/02/08 (水) 中野 猛 (RECRUIT) @tf0054 - 発表内容 - 高林 貴仁 (RECRUIT) 1. 性能検証 @tatakaba 大坪 正典 (NSSOL) 2. 機能検証(マルチテナント検証) @tsubo0423 3. リクルートにおけるMapRの評価 Copyright(C)2012 Recruit Co.,Ltd All rights reserved 3. DOC.ID 2012/02/08 1. 性能検証 検証内容 サマリ処理のバッチは中古車サイトで実際に行われてい た3つ処理をHiveに置き換え、非パーティション+非圧縮 とパーティション+圧縮の2パターンを測定し検証の実施 VCA01 – 20Tableから、5つのTem
1. Jubatusにおける⼤大規模分散 オンライン機械学習 2011/12/08 @⼤大規模データ処理理勉強会 株式会社Preferred Infrastructure 海野 裕也 (@unnonouno) 2. ⾃自⼰己紹介 l 海野 裕也 (@unnonouno) l Preferred Infrastructure (PFI) 研究開発部⾨門リサーチャー l 社員20⼈人くらい l 検索索・レコメンドエンジンSedueの開発など l 専⾨門 l ⾃自然⾔言語処理理 l テキストマイニング l Jubatusプロジェクト内での役割 l 主に特徴抽出エンジン、機械学習エンジンの研究開発 2 3. Big Data ! l データはこれからも増加し続ける 多いことより増えていくということが重要 l データ量量の変化に対応できるスケーラブルなシ
HTTP/2 draft 14, HPACK draft 09の変更点予想とIETF90でのhttpwg報告です
1) The document discusses query suggestion techniques using hitting time on graphs to model relationships between queries, reformulations, and URLs. 2) It presents algorithms for calculating the hitting time between nodes in a graph and using this to determine the likelihood of queries and URLs being related. 3) Experimental results on benchmark datasets show the hitting time approach achieves goo
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