電通レイザーフィッシュ、次世代コミュニケーションプラットフォーム（NGCP）にMapRのHadoopを採用 | Hadoop Times
Hadoop Times > 最新動向 > 電通レイザーフィッシュ、次世代コミュニケーションプラットフォーム（NGCP）にMapRのHadoopを採用 2014年9月4日 マップアール・テクノロジーズ株式会社 電通レイザーフィッシュ、 次世代コミュニケーションプラットフォーム（NGCP）にMapRのHadoopを採用 ビッグデータを活かし、企業と顧客のより良いコミュニケーションと体験を提供 マップアール・テクノロジーズ株式会社（本社：東京都千代田区、以下MapR）は、株式会社電通レイザーフィッシュ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：得丸 英俊、以下 レイザーフィッシュ）の持つソリューション「次世代コミュニケーションプラットフォーム（NGCP）」にMapRのHadoopを採用し、情報（ビッグデータ）活用による企業と顧客間のコミュニケーションのサポート、リアルタイム分析を含めたサービス強化を
Spark on Hadoopが重要な理由 | Hadoop Times
最近、MapR TechnologiesのCTOであり共同創業者のM.C. Srivasは、Spark Summit 2014において「Spark on Hadoopが重要な理由」について発表しました。インメモリ・プロセシング・フレームワークを備えたSparkは、Hadoop上で補完的なフルスタックを提供し、これはMapRの顧客にとってすばらしい兆候を示すものです。M.C. Srivasはこのような使用例のいくつかを提示し、SparkとHadoopの統合がどのようにして、そしていつ、エンドユーザーへ最善の価値をもたらすのか、議論しました。 この発表のいくつかの要点は、次のようなものです。 Apache HadoopとOSSエコシステムは急速に進化しています。MapRはHadoopエコシステムの多くの部分を、MapRデータプラットフォームの一部として提供しています。 より簡単なAPIやPyt
異常検出の最新動向 | Hadoop Times
ポニーの群れからシマウマを探す By エレン·フリードマン（MapR Technologies ビッグデータ・コンサルタント Apache Mahoutコミッター） オライリー社の実践機械学習シリーズの第2弾、テッド・ダニング氏との共著「異常検出の最新」が今週発行されました。以前の著作ではレコメンデーションに対する実践的なアプローチを取り上げ、皆さんが「ポニーが必要である」と考えるというところから始めました。第2弾では、ポニーの群れにいるシマウマ、群れの動きに逆らって泳ぐ魚のような稀に起こりうる異常値の発見について考えます。今回の目的は、どのように実践的な機械学習システムを構築すれば異常を発見できるか探ることです。このシリーズの目標は、実際の現場で必要とされる作業を考慮して問題解決を探っていくことです。 なぜ異常検出を使うのでしょうか? この手法への需要は広がり成長し続けています。異常検出
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
分散ファイルシステム比較 | Hadoop Times
MapRがApache Sparkのフルスタックを統合 | Hadoop Times
