社内勉強会で発表した内容です。 ログの収集、分析、可視化までを行なう、 「Fluentd」 「Elasticsearch」 「Kibana」の組み合わせのうち、 今回は「Fluentd」について発表を行いました。 ログの収集方法から、出力先までを柔軟にカスタマイズできるオープンソース・ソフトウェアです。
ISUCON夏期講習2015_2 実践編
社内勉強会で発表した内容です。 ログの収集、分析、可視化までを行なう、 「Fluentd」 「Elasticsearch」 「Kibana」の組み合わせのうち、 今回は「Fluentd」について発表を行いました。 ログの収集方法から、出力先までを柔軟にカスタマイズできるオープンソース・ソフトウェアです。
SparkRをEC2上で動かして分散処理してみる
こんにちは！美味しいコーヒーを飲むために、毎朝早くにデスクでコーヒーミル回してます、アナリティクスチームの高柳です。 アナリティクスチームでは、じゃらんnetやホットペッパービューティーをはじめとしたリクルートライフスタイルのサービスに対して、基礎集計やレポーティング、また、データマイニング（データ分析）を活用し、高速にサービスを改善していくというミッションを担っています。 本記事では、データ分析環境としてのApache Spark、特にver 1.4から利用可能になったSparkRを、当チームのAWS上の分析環境に導入検討していたので、その辺について書きたいと思います。 SparkRは、まだリリースから日が浅いことから、日本語の記事が相当に少ないので、この記事がみなさんの"Happy SparkR ライフ"のお役に立つことを願っております。 Apache Spark導入の背景 サービスを
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