Google BigQuery Benchmark — DoIT International :: Helping businesses adopt, manage and enhance cloud solutions from Google and Zendesk
By Vadim Solovey, Google Developer Expert.Recently, I came across an interesting benchmark of BigData systems based on "A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis" by Pavlo et al. (SIGMOD 2009). Based on the benchmark methodology, the APMLab guys from Berkeley University developed an open-source software that allows anyone to run this benchmark using public cloud (AWS in this case).Th
Cloudera Blog
In an era where artificial intelligence (AI) is reshaping enterprises across the globe—be it in healthcare, finance, or manufacturing—it’s hard to overstate the transformation that AI has had on businesses, regardless of industry or size. At Cloudera, we recognize the urgent need for bold steps to harness this potential and dramatically accelerate the time to […] Read blog post
Cloudera Blog
The ongoing progress in Artificial Intelligence is constantly expanding the realms of possibility, revolutionizing industries and societies on a global scale. The release of LLMs surged by 136% in 2023 compared to 2022, and this upward trend is projected to continue in 2024. Today, 44% of organizations are experimenting with generative AI, with 10% having […] Read blog post
War of the Hadoop SQL engines. And the winner is ...? - Sonra
War of the Hadoop SQL engines. And the winner is …? You may have wondered why we were quiet over the last couple of weeks? Well, we locked ourselves into the basement and did some research and a couple of projects and PoCs on Hadoop, Big Data, and distributed processing frameworks in general. We were also looking at Clickstream data and Web Analytics solutions. Over the next couple of weeks we wil
MPP on Hadoop, Redshift, BigQuery - Go ahead!
Twitterで「早く今流行のMPPの大まかな使い方の違い書けよ！」というプレッシャーが半端ないのでてきとうに書きます．この記事は俺の経験と勉強会などでユーザから聞いた話をもとに書いているので，すべてが俺の経験ではありません(特にBigQuery)．各社のSAの人とかに聞けば，もっと良いアプローチとか詳細を教えてくれるかもしれません． オンプレミスの商用MPPは使ったことないのでノーコメントです． MPP on HadoopでPrestoがメインなのは今一番使っているからで，Impalaなど他のMPP on Hadoop的なものも似たような感じかなと思っています． もちろん実装の違いなどがあるので，その辺は適宜自分で補間してください． 前提 アプリケーションを開発していて，そのための解析基盤を一から作る． 簡単なまとめ データを貯める所が作れるのであれば，そこに直接クエリを投げられるPre
米デル、Oracle 12c用垂直統合システム、MySQL用アプライアンス、Cloudera用インメモリアプライアンスなど、データベース特化の垂直統合システムを相次いで発表
米デル、Oracle 12c用垂直統合システム、MySQL用アプライアンス、Cloudera用インメモリアプライアンスなど、データベース特化の垂直統合システムを相次いで発表 「デルはアプライアンス群への提供へと急速に移行しており、お客様は大規模なエンタープライズアプリケーションの管理や運用のシンプル化による価値を受けられるようになります」（6月24日付けプレスリリースから） 米デルはフロリダでの同社のイベント「Dell User Forum」において、データベースに個別に特化した垂直統合システムやアプライアンスを相次いで発表。エンタープライズ市場においてはアプライアンス戦略に注力していくことを明らかにしました。 発表された主なシステムは以下の通り。 Dell Integrated System for Oracle 12c Database フルラックに「Dell PowerEdge Se
Cloudera Blog
The ongoing progress in Artificial Intelligence is constantly expanding the realms of possibility, revolutionizing industries and societies on a global scale. The release of LLMs surged by 136% in 2023 compared to 2022, and this upward trend is projected to continue in 2024. Today, 44% of organizations are experimenting with generative AI, with 10% having […] Read blog post
Building a Hadoop Data Warehouse with Impala
This talk was held at the 11th meeting on April 7 2014 by Marcel Kornacker. Impala (impala.io) raises the bar for SQL query performance on Apache Hadoop. With Impala, you can query Hadoop data – including SELECT, JOIN, and aggregate functions – in real time to do BI-style analysis. As a result, Impala makes a Hadoop-based enterprise data hub function like an enterprise data warehouse for native Bi
impalaのメモリ管理 - Qiita
Cgroupとは？ cgroup(control group) Control Group、Linux Containerの紹介 Control Groups (cgroups) cgroupsとしばらく一緒に過ごしてみた Performance Prediction and Optimization using Linux/cgroups Redhat カスタマーポータル：3.7. memory memory.limit_in_bytes ユーザーメモリーの最大値 (ファイルキャッシュを含む) を設定します。単位が指定されていない場合、その値はバイト単位と解釈されますが、より大きな単位を示すサフィックスを使用することが可能です (キロバイトには k または K、メガバイトには m または M、ギガバイトには g または G)。 root cgroup を制限するのには、memory.li
What are the main differences between Facebook, Presto, and Amplab Shark?
Answer (1 of 2): 1. Primary Use Case: While both are intended for analytics, Shark's primary use case is providing SQL to an (extremely fast) in-memory database, with support also for on-disk (or abstract) data sources. Presto is designed to be a fast SQL engine for the latter, and does not have ...
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Inside Yellow Pages' SQL-on-Hadoop Journey
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stripe/herringbone · GitHub - Tools for working with parquet, impala, and hive
SQL on Hadoop 比較検証 【2014月11日における検証レポート】
Cloudera Impalaをサービスに組み込むときに苦労した話
Impala 2.0 Update #impalajp
Under Construction | Home
Apache Hadoop Distribution | MapR
Hitoshi Harada on Twitter: "さてそろそろ種明かしをしておくと、ImpalaとHawqのスピードの差はオプティマイザやパーティショニングだけではないのです。Impalaは現状JNI経由でHDFSにアクセスしますが、HawqはC++でProtocolBufferを喋るのでそのへんに由来するところも大きいです"
Data into results » Big data benchmark : Impala vs Hawq vs Hive