SparkとHadoop MapReduceの違い
速度 MapReduceはHadoopクラスタのメモリを有効活用できていなかった。 SparkではRDD（Resilient Distributed Datasets）を使うことで、データをメモリに保存することができ、必要な場合にのみディスクへの保存を行うことができる。 これにより、SparkはHadoopよりも格段に高速である。 データ Hadoopはデータをディスクに保存するが、Sparkはメモリに保存する。 SparkはRDD（Resilient Distributed Datasets）とよばれるデータストレージモデルを用いる。RDDはnetwork IOを最小化するフォールトトレランスの機構を提供する。RDDの一部のデータが失われた場合、lineage（データに提供された処理の履歴）を元に再構築が行われる。このためフォールトトレランスのためのレプリケーションが不要となる。 これに
MapReduce Tutorial
This document comprehensively describes all user-facing facets of the Hadoop MapReduce framework and serves as a tutorial. Ensure that Hadoop is installed, configured and is running. More details: Single Node Setup for first-time users. Cluster Setup for large, distributed clusters. Hadoop MapReduce is a software framework for easily writing applications which process vast amounts of data (multi-t
EMC XtremSF is a server based PCIe Flash hardware
Please be advised our License Portal will be undergoing maintenance between March 15 10:30pm PST - March 16th 9:00am PST during which time users may experience intermittent performance issues. We apologize for the inconvenience. Please be advised that the Broadcom ERP system will be undergoing maintenance between March 28 7pm PST - Apr 1 7pm PST which will impact all new customer accounts created
MongoでMapReduceする - Qiita
この記事はMongoDB Advent Calender2013の21日目です。 MongoDBで手軽にMapReduceする方法について書かせていただきます。 #MongoDBでMapReduce 世間的にMongoでM/Rするのは情弱、世間知らず、自殺行為などと色々disられてはおりますが、やはりスキーマレスで好きなデータを突っ込んでおいて、あとで集計をかけるというお手軽さからいうとMongoのM/Rも充分選択肢としてありだと思います。 #前準備 実際に自分が今やっているプロジェクトのうちの１つに、apacheのアクセスログをfluentd経由でMongoに書き出しているものがあります。 ちなみにデフォルトのfluentdのプラグインだとpathが１フィールドに登録されてM/Rしずらいので、クエリストリングスをパースして１クエリを１フィールドに入れるout_exec_filterを自作
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
[TEZ-2972] Avoid task rescheduling when a node turns unhealthy - ASF JIRA
Disabling Tez for Hive Queries - Hortonworks Data Platform
