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Amazon Elastic MapReduce入門 〜 Apache Mahoutでレコメンデーション！ | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。Hadoop使ってますか。試しにHadoopを使ってみよう、と思った時に主に障害となるのが以下の3つです。 Hadoopのクラスタを組むために実機を複数用意するのが厄介。それをクラスタとして組み上げるのも厄介。 Hadoopの上で動かすアプリケーションをMapReduceで書くのが厄介。 Hadoopで処理するほどのビッグデータを用意するのが厄介。 1つ目はAmazon Elastic MapReduce (EMR)を使う事でスマートに解決しましょう。 2つ目については、オープンソースのMapReduceアプリケーションを使います。私が強い興味を持っている分野に「機械学習」というものがあります。機械学習とは、コンピュータにデータを分析させ、未知の情報についての予測をさせたり、人間の知能に近い機能を実現しようという試みです。今回は、この機械学習の各種アル
第7回 Amazon Elastic MapReduceのパフォーマンスを引き出すためのHadoopの基礎知識 | gihyo.jp
Amazon Elastic Mapreduce（EMR）は、Hadoop環境を構築することなくMapReduceが使える、PaaSに近いものです。しかし、中身はAmazonが独自にカスタマイズしているHadoopなので、一般的なHadoopのチューニング手法をそのまま適用できない場合があったりします。 前回の予告とは若干異なりますが、今回はいったんEMRを離れてHadoopの基礎を説明します。順番的にも先にこちらを説明したほうが内部のしくみもわかってより理解しやすいと思います。 HDFSではサイズが大きいファイルを扱うほうが効率的 あえて今回まで触れませんでしたが、Hadoopとは言わずと知れたGoogleの論文をもとに作成されたGFS（Google File System）とMapReduceのオープンソースのクローンです。GFSはHDFS（Hadoop Distributed Fil
JJUG CCC 2010 Fall で講演しました - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2010年10月19日18:57 勉強会 Hadoop JJUG CCC 2010 Fall で講演しました 先日、国立オリンピック記念青少年総合センターで行われた JJUG CCC 2010 Fall にて講演してきました。当日は100名以上の方にお越しいただき、ありがとうございます。 日本Javaユーザグループ（JJUG）は、「コミュニティのコミュニティ」、「Javaに閉じず」をコンセプトに活動を行なってきました。CCC（クロスコミュニティカンファレンス）は、そうした活動の、年に二回の集約点です。 当日のスライドはこちらをご覧下さい。 961万人の食卓を支えるデータ解析View more presentations from Tatsuya Sasaki. 少しでも参考になれば幸いです。にしても、50分トークは長いですね〜 他の方のセッションもとても興味深い内容で面白かったです。特に
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Amazon Redshift ベンチマーク Hadoop + Hiveと比較
