HBaseの概要とアーキテクチャ
はじめに ネットワークに接続されたセンサ機器の普及により、IoT（Internet of Things）が注目を集めています。IoTでは様々なセンサ機器が膨大なデータを生成するため、システムが管理するデータ量は急激に増加しています。このような膨大なデータを管理するためのデータストアとして、RDBと比較して高い性能とスケーラビリティを持つNoSQLが注目を集めています。 「Apache HBase」（以降、HBase）はNoSQLの1つで、センサ機器が生成する時系列データを管理するための有力なデータストアとして注目されています。本連載では、HBaseを用いたシステム設計のノウハウと、1,000万個のスマートメータから収集したデータによる性能検証の結果を紹介します。 今回は、まずNoSQLにおけるHBaseの位置付けを説明し、その後でHBaseの概要とアーキテクチャについて説明します。 NoS
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
チャットワークのScala移行と大規模メッセージDB再構築、本当にできたんですね！（前編） | HRナビ by リクルート
2016年8月、トレタの増井雄一郎さん（「IT芸人」「フログラマー」で検索！）はPHPからScalaへの移行を表明していたChatWork CTOの山本正喜さんに「本当にScala化できるんですか？」と直球で聞きました（「PHPからScalaに乗り換えたチャットワークさん、その後どうですか？（前編）」）。そして2017年2月。「移行できたら、ぜひもう一回来てください」との誘いを受けて、再び増井さんがチャットワークにやってきました！ 増井 Scala化、おめでとうございます！ 山本 ありがとうございます。 増井 前回も聞きましたが、読んでない方もいるでしょうから、もう一度聞かせてください。Scalaを入れようと思った時期はいつなんでしょうか。 山本 そのあたりはBlog（「チャットワークがScalaを採用する理由、これからのチャレンジ。」）に書いたんですが、2年半前──合宿をしてScala化
Storage infrastructure using HBase behind LINE messages
The document discusses NHN Japan's use of HBase for the LINE messaging platform's storage infrastructure. Some key points: - HBase is used to store tens of billions of message rows per day for LINE, achieving sub-10ms response times and high availability through dual clusters. - The presentation covers their experience migrating HBase clusters between data centers online, handling NameNode failure
LINEの100億超/日メッセージを支える Redis・HBaseのスケールアウト・アップ戦略 #linedevday - Togetterまとめ
リンク linedevday.linecorp.com LINE DEVELOPER DAY_2015 Tokyo LINE DEVELOPER DAY_2015 Tokyo is a technical conference in which our teams of engineers share their various experiences and also address open issues. Shunsuke.N A-5 HBaseとRedisを使った100億超/日メッセージを処理するLINEのストレージ HALL A 13:30 - 14:10 "LINEのメッセージングストレージとしての難しい要求に対して、RedisとHBaseを利用してどのように問題を解決してきたかについて紹介します。 最初にLINEでのストレージのユースケースを共有した上で、ストレージの可用性を
HBase at LINE
1. HBase at LINE ~ How to grow our storage together with service ~ 中村 俊介, Shunsuke Nakamura (LINE, twitter, facebook: sunsuk7tp) NHN Japan Corp. 2. 自己紹介 中村 俊介 • 2011.10 旧 Japan新卒入社 (2012.1から Japan) • LINE server engineer, storage team • Master of Science@東工大首藤研 • Distributed Processing, Cloud Storage, and NoSQL • MyCassandra [CASSANDRA-2995]: A modular NoSQL with Pluggable Storage Engine based on
Discover Subject Matter Experts – Feedly Blog
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Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HBase (ja)
The document discusses Facebook's use of HBase to store messaging data. It provides an overview of HBase, including its data model, performance characteristics, and how it was a good fit for Facebook's needs due to its ability to handle large volumes of data, high write throughput, and efficient random access. It also describes some enhancements Facebook made to HBase to improve availability, stab
カラム指向型データベース（HBase、Hypertable、Cassandra）編
書籍紹介 本連載は下記書籍から第5章を基に、＠IT向けに再構成して掲載しています。 目次 序 章 ビッグデータの時代 第1章 NOSQLとは何か? 第2章 NOSQLのデータモデル 第3章 アーキテクチャの基本概念と技術 第4章 HadoopはNOSQL? 第5章 主なNOSQLデータベース製品 第6章 NOSQLデータベースの選択基準 第7章 NOSQLを使うビジネス 本連載は書籍『NOSQLの基礎知識』（リックテレコム刊、ISBN：978-4897978871）で解説されている内容から一部を抜粋し、本連載向けに一部再編集して掲載したものです。 書籍では、一般にNoSQLと呼ばれている各種データベース技術について、基本概念から主要なプロダクトの特性、ベンチマーク結果までを紹介しています。データモデルやアーキテクチャの違いといった基本概念から、各プロダクトの特徴を理解できる内容になっていま
Engineering
Engineering Building the platform where people around the world come to search, save and shop Our Engineering team is at the core of bringing our platform to life for Pinners worldwide. Working collaboratively and cross-functionally with teams across the company, our engineers tackle growth-driving challenges to build an inspired and inclusive platform for all. Natasha Magliui Engineering Manager,
Microsoft Word - HBase_Tier_Base_Compaction.docx
HBase Tier Based Compaction by Akashnil Dutta 1. Overview The goal of the compaction selection algorithm is to schedule compactions efficiently. The current algorithm takes a set of candidate files as input, and produces a subset as output. If there is no eligible compactions, the output set can be empty. The candidate set is made of all the files in one region which are not already scheduled for
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OpenTSDB: HBaseCon2017
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon EMR
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Announcing Google Cloud Bigtable: The same database that powers Google Search, Gmail and Analytics is now available on Google Cloud Platform
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