FPGAによる大規模データ処理の高速化
ビヨンド の社内勉強会で発表した「AlmaLinux と Rocky Linux の誕生経緯＆比較」のスライドです。 ーーー ● AlmaLinuxとRocky Linuxの誕生経緯＆比較 https://beyondjapan.com/blog/2022/08/almalinux%ef%bc%86rockylinux/ ーーー ビヨンドの業務で触れることのある「AlmaLinux」「Rocky Linux」について、誕生の発端である CentOS の説明と、CentOS 後継問題を絡めつつ、本スライドを作成しました。 ＊＊＊ ■ 株式会社ビヨンド ・コーポレートサイト：https://beyondjapan.com ・採用サイト：https://recruit.beyondjapan.com ・Youtube（びよまるチャンネル）：https://www.youtube.com/@
Demos - Big Data Analytics | Real Time Demo
Logi Analytics Turn Data Into Powerful, Insight-driven Experiences with Logi Analytics Build lightning-fast embedded analytics experiences while accelerating time-to-value – without requiring additional engineering resources. Logi Analytics is now part of insightsoftware, – a leading provider of reporting, analytics and enterprise performance management software. Read the press release.
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Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
Big Data Benchmark
Click Here for the previous version of the benchmark Introduction Several analytic frameworks have been announced in the last year. Among them are inexpensive data-warehousing solutions based on traditional Massively Parallel Processor (MPP) architectures (Redshift), systems which impose MPP-like execution engines on top of Hadoop (Impala, HAWQ), and systems which optimize MapReduce to improve per
Apache Metron Big Data Security
What Apache Metron Does Apache Metron provides a scalable advanced security analytics framework built with the Hadoop Community evolving from the Cisco OpenSOC Project. A cyber security application framework that provides organizations the ability to detect cyber anomalies and enable organizations to rapidly respond to identified anomalies.
Cascading
Please note that all new project news and releases have moved to https://cascading.wensel.net The Cascading Ecosystem is a collection of applications, languages, and APIs for developing data-intensive applications. At the ecosystem core is Cascading, a Java API for defining complex data flows and integrating those flows with back-end systems, and a query planner for mapping and executing logical f
Apache Sparkで始めるお手軽機械学習(Word2Vec編) | NTTデータ先端技術株式会社
Apache Sparkと機械学習 当社のコラムでも既に何度か取り上げてきたが、Apache Sparkがいよいよ本格的な流行の様子を見せている。Apache Sparkは下図のようなエコシステムを持っているが、特にその中でも、Spark Streamingによるリアルタイム処理とともに、MLlibによる機械学習処理が人気を博している。日本ではHiveを用いてのバッチ処理高速化にてHadoopが広く使われるようになったが、Apache Sparkの場合は、リアルタイム処理・機械学習処理を糸口にパラダイムシフトが行われていると言っても過言ではないだろう。 （出典：Apache Spark公式サイト ） 本コラムではMLlibを用いての機械学習処理について簡単な使い方を説明するものとする。 Apache Sparkは分散メモリRDDを活用することで、特定のデータに対する繰り返し処理に向くアーキ
new technology
HADOOP The most well known technology used for Big Data is Hadoop. It is used by Yahoo, eBay, LinkedIn and Facebook. It has been inspired from Google publications on MapReduce, GoogleFS and BigTable. As Hadoop can be hosted on commodity hardware (usually Intel PC on Linux with one or 2 CPU and a few TB on HDD, without any RAID replication technology), it allows them to store huge quantity of data
SpringXD＝リアルタイム解析やバッチ処理同士をつなぐ汎用、分散、拡張可能なデータ統合基盤？ - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 最近色々手を出し過ぎな気もしますが、気になったものがあったのでちとまとめてみます。 それは、Spring XDです。 http://www.springsource.org/spring-xd ぱっとトップページを見てみるとやたらと使えそうに見えたので、 実際にチュートリアルを動かし、アーキテクチャ資料を確認してみます。 1.Spring XDって？ トップページを確認してみると、以下とありました。 Spring XDは汎用、分散で拡張可能なサービスで、 データインテグレーション、リアルタイム解析、バッチ処理、データ出力に用いることができる。 Spring XDのゴールはビッグデータの複雑さに対応することである。 実世界のビッグデータアプリケーション構築における複雑さは 主に複数の異なるシステムを様々なユースケースをまたいで一つのシステムに結合しようとするところから生じている
Spring XD
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リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける
リアルタイム分散処理の常識をApache S4で身につける：ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける（6）（1/2 ページ） Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク／ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載 Hadoopの弱点「リアルタイム分散処理」とは 「ビッグデータ」処理のためにHadoopを用いると、「複数のマシンに大量データ処理を分散して飛躍的に性能を向上する」ことが容易にできます。 ところがHadoopの弱点として、ビッグデータをいったん蓄積し、バッチで一括処理する形態で処理するので、処理データが発生してから、それに対する処理結果が得られるまで、必ずタイムラグが発生します。このため、クレジットカードの不正アクセス検知、センサデータなどでの異常値検出のようなリアルタイムな
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