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Hadoopでレコメンドシステムを作ろう 記事一覧 | gihyo.jp
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めざせ！Hadoopエンジニア―開発者編―
大規模データを処理するための基盤の一つとして、分散処理プラットフォームであるHadoopが広く使われるようになり、その勢いは世界中で加速しています。一方、大規模データの分析、活用のための人材不足が深刻化し、人材育成が急務となっている企業も少なくありません。本記事では、大規模データ処理基盤として注目されているHadoopの歴史と共に、Hadoopのスキルを客観的に証明できるHadoop認定プログラムを前／後編に分けて紹介します。 Hadoopが注目される理由 ハードウェアの進化に伴ってサーバの性能は年々向上しています。ムーアの法則にあるように、その中でもCPUなど半導体の性能は著しく向上しています。 一方でハードディスクの性能はこれに追いついておらず、データの読み書き時には待ち状態になってしまう場合もあるでしょう。 つまり、データ量が多ければ多いほど、待ち状態がボトルネックとなってしまうので
第28回 RubyとHadoopで分散処理 Hadoop Streamingの仕組み | gihyo.jp
はじめに Hadoopとは、Googleの基盤技術であるMapReduceをJavaでオープンソース実装したもので、分散処理のフレームワークです。Hadoopを使うと、1台のサーバでは時間の掛かるような処理を、複数のサーバで分散処理させることができます。「処理を割り振ったサーバが壊れた場合どうするか」などの耐障害性の問題もHadoopが管理してくれるため、利用者は処理のアルゴリズムのみに集中することができるのです。素晴らしいですね。最近ではYahoo!やはてななど、様々な企業でも利用されるようになってきています。 Hadoop導入の背景 筆者はクックパッド株式会社に勤めています。open('http://cookpad.com'); return false;">クックパッドというサイトが有名だと思いますが、他にも携帯版クックパッドであるopen('http://m.cookpad.co
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めざせ！Hadoopエンジニア―開発者編―
