ストリーム処理とは何か？＋2016年の出来事 - Qiita
この記事で書いている内容は？ ストリーム処理とはそもそも何かからはじまり、必要になる検討ポイントなどの情報を振り返り用にまとめたものです。 あとは、今年個人的にこの分野に影響が大きかったと思ったイベントをまとめています。 他の方へ説明する際のベースとするためにまとめているため、 既にこの分野を知っている方にとっては冗長な内容も多いかもしれませんが、 その場合は適宜読み飛ばしていただけると。 あと、私の他記事からも内容引っ張ってきているのでかぶりはあると思います。 特にGoogleが考えるストリームデータ処理とは？とは目的もかぶっているので相応に被りがあるかと・・・ 出来るだけよく出てくる固有の言葉を最初から使用せずに書いているつもりですが、 何かわかりにくい場所あればコメントいただけるとありがたいです。 「ストリーム処理」とだけ書くと微妙にストリーミング配信等とも混同しやすいですが、 デー
Streaming 101: The world beyond batch
Join the O'Reilly online learning platform. Get a free trial today and find answers on the fly, or master something new and useful. Learn more As someone who’s worked on massive-scale streaming systems at Google for the last five+ years (MillWheel, Cloud Dataflow), I’m delighted by this streaming zeitgeist, to say the least. I’m also interested in making sure that folks understand everything that
Spark勉強会_ibm_20151014-公開版
2. ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情報提供の目的のみで提供されており、いかなる参 加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またそのような結果を生むものでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期す るよう努力しましたが、「現状のまま」提供され、明示または暗示にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資料の使用によって、あるいはその他の関連に よって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を負わないものとします。 本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を 引きだすことを意図したものでも、IBMソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス
Azure Stream Analytics の概要 - Azure Stream Analytics
Azure Stream Analytics は、ミリ秒未満の待機時間で大量のストリーミング データを分析および処理するように設計されたフル マネージド ストリーム処理エンジンです。 Stream Analytics を使用してストリーミング データ パイプラインを構築し、アプリケーション、デバイス、センサー、クリックストリーム、ソーシャル メディア フィードなど、さまざまな入力ソースから生成されたデータのパターンとリレーションシップを識別できます。 その後、これらのパターンを使用してアクションを起動し、アラートの発生、レポート作成ツールへの情報のフィード、または後で使用するための変換されたデータの保存などのワークフローを開始できます。 Stream Analytics は Azure IoT Edge ランタイムでも使用できます。これにより、IoT デバイスからデータを直接処理できるよう
Azureあの機能この機能：Stream Analytics – cloud.config Tech Blog
こんにちは。日山(@hiiyan0402)です。 今回は現在(2015/03/01時点で)プレビュー中のAzureサービスである Stream Analytics についての説明と、利用方法の考察します。 Stream Analytics とは Stream Analytics は 2014/10/28 からプレビュー機能として公開されたサービスで、 マイクロソフトのサイトでは「クラウドにおけるリアルタイムのストリーム処理」と説明されています。 Microsoft Azure Stream Analytics http://azure.microsoft.com/ja-jp/services/stream-analytics/ 機能をざっくり説明すると、「入力データストリームを、定義したクエリに応じてリアルタイム処理(データ変換＆フィルタリング)を行い、出力する」といったものになります。
Consuming streaming data
<g> <g> <defs> <rect id="SVGID_1_" x="-468" y="-1360" width="1440" height="3027" /> </defs> <clippath id="SVGID_2_"> <use xlink:href="#SVGID_1_" style="overflow:visible;" /> </clippath> </g> </g> <rect x="-468" y="-1360" class="st0" width="1440" height="3027" style="fill:rgb(0,0,0,0);stroke-width:3;stroke:rgb(0,0,0)" /> <path d="M13.4,12l5.8-5.8c0.4-0.4,0.4-1,0-1.4c-0.4-0.4-1-0.4-1.4,0L12,10.6L6.2
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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Save flume output to hive table with Hive Sink
Implementing a real-time Hive Streaming example
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