Amazon Redshift ベンチマーク Hadoop + Hiveと比較Hapyrus では、 Hadoop + Hive と Amazon Redshift のソリューション、また Amazon Redshift の導入コンサルティングを提供します。ぜひお問い合わせ下さい。info@hapyrus.com http://hapyrus.com/Read less
Hadoopカンファレンス2013
ちょっと理解に自信がないな�という皆さまに贈るHadoop／Sparkのキホン （IBM Datapalooza Tokyo 2016講演資料）hamaken
Cloudera impalaの性能評価（Hiveとの比較）
Hadoop MapReduceの処理速度より1桁速いと聞いて、早速自前のクラスタ環境で評価しました。
Scalable Machine Learning with Hadoop
This document discusses scalable machine learning using Apache Hadoop and Apache Mahout. It describes what scalable machine learning means in the context of large datasets, provides examples of common machine learning use cases like search and recommendations, and outlines approaches for scaling machine learning algorithms using Hadoop. It also describes the capabilities of the Apache Mahout machi
Hive Tools in NHN Japan #hadoopreading
初めてのHadoopパッチ投稿 / How to Contribute to Hadoop （Cloudera World Tokyo 2014 LT講演資料）Hadoop / Spark Conference Japan
CassandraとHBaseの比較して入門するNoSQL
ブログでもいろいろ解説しています。 http://little-hands.hatenablog.com/entry/top ドメイン駆動設計屈指の難解な概念「境界付けられたコンテキスト」について解説します。 --- 公式DDD Referenceの定義は以下の通りです。(和訳はだいぶ意訳しています) bounded context A description of a boundary (typically a subsystem, or the work of a particular team) within which a particular model is defined and applicable. 境界付けられたコンテキスト 特定のモデルを定義・適用する境界を明示的に示したもの。 代表的な境界の例は、サブシステムやチームなど。 まぁなかなかよくわからないですよね。DDD
第1回EMR勉強会に参加しました | DevelopersIO
こんにちは。くろの（福田）です。 先日、第1回EMR勉強会に参加してきました。 ■開催概要 日時：2011年12月15日（金） 場所：タイムズビル24 主催：ヴェルク株式会社、クリエーションライン株式会社 Webサイト：http://atnd.org/events/23056 ハッシュタグ：#emrstudy_jp ■クラウド型Hadoop Service - Amazon Elastic MapReduce クリエーションライン株式会社 李さん クラウド型Hadoopサービス オンデマンド －ジョブフロータイプ、データ処理タイプ、クラスタ規模を指定してHadoop作成 プロビジョン Hadoopクラスタ構成/ソフトウェアインストールが自動的に行われる Amazon S3、RDS、SimpleDB エフェメラル －結果がS3に保存され、ジョブフローは削除される ephemeral：はかない
Hadoopreading05 data intensive3
Hadoopreading05 data intensive3 - Presentation Transcript MapReduceアルゴリズムデザイン Data-Intensive Text Processing with MapReduce 第３章 #hadoopreading @nokuno 自己紹介 2 Twitter: @nokuno はてな：id:nokuno 自然言語処理勉強会を主催（第2回は9/25開催） PRML/R/TokyoWebmining/Python/Hadoopなど 2002～2006：コミケで同人ゲーム売ってた 2007～2008：未踏でSocial IMEの開発 2009～現在：Web業界勤務（←今ここ） 本発表の元ネタ 3 Data-Intensive Text Processing with MapReduce 大規模テキスト
第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 14th)－大規模分散データマイニング 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2011/10/16 "第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 14th)−大規模分散データマイニング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(10分) 講師 ： id:hamadakoichi [Twitter:@hamadakoichi] オープニングト
Webinar: The Future of Hadoop
With a community of over 500 contributors, Apache Hadoop and related projects are evolving at an ever increasing rate. Join the co-creator of Apache Hadoop, Doug Cutting, and Cloudera’s Chief Scientist, Jeff Hammerbacher, for a discussion of the most exciting new features being developed by the Apache Hadoop community.
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VLDB2011勉強会 Research Session 18: MapReduce and Hadoop
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