Hadoopは仮想化の流れに逆行するのか？
御徒町＠MultiVersionConcurrentClimber(MVCC) @okachimachiorz1 Hadoopのような分散環境が普通に出てくると、実は逆に仮想化の取り扱いが困ってくるという問題が発生する（というかしてる）。分散ではハードの代替性が高いので、対障害性という意味での仮想化は利用箇所が局所的になる。全面仮想化マンセーはちょっと困ったことになる。 2011-06-09 22:17:20 御徒町＠MultiVersionConcurrentClimber(MVCC) @okachimachiorz1 特に運用側面から見ると、仮想化の位置づけはきわめて有効な部分と、そうでない部分があるのは意識したほうがいいと思う。仮想化の前提がLAMPSであるなら、なおさら分散クラウドでの位置づけは再考した方が良いと思う。前提が違う時は、手当が必要になることが多い。なんとなくそう思う。
大量データのバッチ処理を高速化するHadoop
Hadoopというソフトウエアが、いま注目を集めています。米Googleが発表した論文のアイディアをオープンソース・モデルで実装したソフトウエアです。膨大な量のデータを処理する必要に迫られた企業や研究組織が、続々とHadoopを実際に活用しはじめています。 私たちの研究グループでは、Wikipediaなどの巨大なテキスト・データを解析するために、2007年頃からHadoopを利用しはじめましたが、日本国内でも2009年あたりからHadoopを使った事例を多く見聞きするようになりました。国内で初めてのHadoop関連イベントが2009年11月に東京で開催され、オライリー・ジャパンから2010年1月にHadoop本の邦訳が出版されるなど、Hadoopが多くの開発者の注目を浴びています。 しかしながら、「Hadoopは何となくすごそうなんだけど、複雑だし、どんなソフトなのかいまいち分からないんだ
Google Research Publication: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with t
HadoopでPython使ってテストしてみた - その２ - もちおのWEBアプリ開発日記
前回の続き Pythonで[mapper]と[reducer]を作ったところから ファイルシステムのフォーマットを行います。 hadoop@ubuntu-vm:~$ hadoop namenode -format hadoop@ubuntu-vm:~$ start-all.sh hadoop@ubuntu-vm:~$ jps 9258 TaskTracker 9043 SecondaryNameNode 17131 Jps 8885 DataNode 8751 NameNode 9122 JobTracker jpsコマンドが上記のようになっていればOKです。 今度は[HDFS]というファイルシステムに前回作ったサンプルデータを登録します。 データ量が多い場合は時間が結構かかります。 hadoop@ubuntu-vm:~$ hadoop dfs -copyFromLocal input i
ぷらっととPFI、「Hadoop」のアセスメントサービス提供--構築後も支援
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます ぷらっとホームとプリファードインフラストラクチャー（PFI）は1月21日、大規模分散計算フレームワーク「Hadoop」の検証支援と環境を構築する「Hadoopアセスメントサービス」の提供を開始したことを発表した。ぷらっとホームが販売する。 Hadoopアセスメントサービスは、ユーザー環境でのHadoop導入実現性の共同検証や分析システムの構築コンサルティングといったサービスと、Hadoop運用に必要なハードウェアやソフトウェアを一括して提供する。サービスはアセスメント、構築、導入後サポートという3つの段階で構成される。 アセスメントは、ヒアリングとデザイン、テストまでを、構築では実装と移行支援、導入で構成される。ユーザー企業の要望に応じ
Hadoopのインストールとサンプルプログラムの実行
前回はGoogleの基盤技術とそれに対応するオープンソースソフトウェアとして、Hadoop & hBaseを紹介しました（図1 参照）。今回はHadoopを1台にインストールし、サンプルプログラムを動かします。次にHDFSとMapReduceのアーキテクチャを解説します。最後にサンプルプログラムのソースコードを解説します。 2. Hadoopの概要 Hadoopは主にYahoo! Inc.のDoug Cutting氏によって開発が進められているオープンソースソフトウェアで、GoogleFileSystemとMapReduceというGoogleの基盤技術のオープンソース実装です。Hadoopという名前は開発者の子供が持っている黄色い象のぬいぐるみの名前に由来しています。HadoopはHDFS（Hadoop Distributed File System）、Hadoop MapReduce F
高まるHadoopの導入機運、日本のHadooperが集結
高まるHadoopの導入機運、日本のHadooperが集結：Hadoop Conference 2009 Tokyo Report Hadoop Conference 2009 Tokyoに集まった日本のHadooperたち。楽天が、はてなが、NTTデータが、そのほか多くの先進的な企業がこぞってHadoopを使うのはなぜなのか。Hadoopに対する各社の研究開発がつまびらかに語られた。 ニューヨークから東京へ 10月2日に米国・ニューヨークで「Hadoop World」が開催された時点で、11月には東京でも、という話が浮かび上がっていた。そのわずか2週間後、10月16日の金曜日にHadoopユーザー会からの開催通知メールが配信されると、週明け20日の朝には200名の定員が埋まってしまうという盛り上がりをみせ、日本のHadooperたちが胎動していることを感じさせた。 Hadoop Conf
分散処理ソフト「Hadoop」のユーザー会が日本で発足、企業の導入が広がる
オープンソースの分散処理ソフトウエア「Hadoop」の日本におけるユーザー会「Hadoopユーザー会」が2009年11月13日に発足した。Hadoopは米グーグルの分散処理ソフト「GFS」「MapReduce」を模したもの。同日開催した「Hadoop Conference Japan 2009」には200人以上のエンジニアなどが集まり、Hadoopコンサルティングを行う米クラウデラ、ユーザー企業の楽天、はてななどが講演した。 Hadoopはグーグルが2004年までに公開したGFSやMapReduceの論文を基に、プログラマーのダグ・カッティング氏が2005年に開発したソフトウエア。カッティング氏は2009年に、米ヤフーからクラウデラに移籍している。クラウデラは、グーグルで上級ソフトウエアエンジニアを務めたクリストフ・ブシーリヤ氏らが2008年に起業したベンチャー企業で、Hadoop関連のツ
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