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 Impalaをサービスに組み込むときに苦労した話
1. Cloudera Impalaをサービスに 組み込む時に苦労した話 2014年年10⽉月31⽇日 株式会社セラン RD戦略略室 須⽥田幸憲 @sudabon Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. h t t p : / / w w w . x d a t a . j p / 2. ⾃自⼰己紹介 須⽥田幸憲（@sudabon) 株式会社セラン RD戦略略室 室⻑⾧長 経歴 l 1997〜～2004 NEC 中央研究所 / ネットワークの研究 l 2005〜～2006 BIGLOBE / BtoBサービスの開発 SNIP l 2012/8〜～ 現職 Hadoop歴：約2年年半 好きなHadoopエコシステム：Hive 2 Copyright © CELL▲NT Corp. All right Reserved. h t t p
Impala 2.0 Update #impalajp
5. 5 What is Impala? • MPP SQL query engine for Hadoop environment • wriTen in naLve code for maximum hardware efficiency • open-‐source! • hTp://impala.io/ • Supported by Cloudera, Amazon, and MapR • History • 2012/10 Public Beta released • 2013/04 Impala 1.0 released • current version: Impala 2.0 6. 6 Impala is easy to use • create tables as virtual views over data stored in HDFS / HBase • sche
Cloudera Blog
We are thrilled to announce the general availability of the Cloudera AI Inference service, powered by NVIDIA NIM microservices, part of the NVIDIA AI Enterprise platform, to accelerate generative AI deployments for enterprises. This service supports a range of optimized AI models, enabling seamless and scalable AI inference. Background The generative AI landscape is evolving […] 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
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We are thrilled to announce the general availability of the Cloudera AI Inference service, powered by NVIDIA NIM microservices, part of the NVIDIA AI Enterprise platform, to accelerate generative AI deployments for enterprises. This service supports a range of optimized AI models, enabling seamless and scalable AI inference. Background The generative AI landscape is evolving […] 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
Cloudera Impalaのアーキテクチャ
（本ブログは若干古くなっているので、Impala情報ページをご覧下さい。比較的新しい情報をまとめています） 一人アドベントカレンダー２５日目、最終日です。 最終日はCloudera Impala（以下Impala）について。Impalaは分散クエリエンジンです。最近EMRでも利用できるようになりました。 Hiveとは何が違うのか、なぜHiveを高速化しなかったのかというような意見もあるようですが、その答えはClouderaの創業者でもあるMike Olsonが今週公開したブログ（Impala v Hive）に詳しく書かれています。かなり興味深い内容ですが、今のところ英語のみです。きっと日本語の記事もいずれ読めるようになるはず。。。 さて、最終日はCloudera Impalaのアーキテクチャについて書いてみます。引用している資料はSlideshareでClouderaが公開しているものです
Announcing Support for Impala with Amazon Elastic MapReduce
We are pleased to announce support for Impala with Amazon EMR. Impala is an open source tool for real-time, ad hoc querying using a familiar SQL-like language. By using Impala on Amazon EMR, you can perform fast interactive analytics on unstructured data. For many types of queries, it's much faster than Hive. Impala's performance makes it a great engine for iterative queries and many popular BI to
『Amebaのログ解析基盤にCloudera ImpalaとPrestoを導入しました』
(この記事は、Hadoop Advent Calender 2013 の12日目の記事です) こんにちは、Amebaのログ解析基盤Patriotの運用をしている、鈴木(@brfrn169)と柿島大貴です。 Patriotについては以下をご覧ください。 http://ameblo.jp/principia-ca/entry-10635727790.html http://www.slideshare.net/cyberagent/cloudera-world-tokyo-2013 今回、Amebaのログ解析基盤PatriotにCloudera ImpalaとPrestoを導入しました。 Cloudera ImpalaとPrestoのインストール方法や詳細ついては、下記URLをご覧ください。 Cloudera Impala http://www.cloudera.com/content/clo
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Inside Yellow Pages' SQL-on-Hadoop Journey
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SQL on Hadoop 比較検証 【2014月11日における検証レポート】
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Apache Hadoop Distribution | MapR
Data into results » Big data benchmark : Impala vs Hawq vs Hive
Comparing Stinger to Impala | Data Scientists
オープンソースのSQL-in-Hadoopソリューション:我々はいまどこに？
