コミッタが語る、HadoopやSpark、2016年はどうなる？ | gihyo.jp
あけまして、おめでとうございます。 例年、Apache Hadoopを中心に並列分散処理ミドルウェアの動向や展望についてご紹介しています。 今年は、NTTデータに所属する 鯵坂 明（Apache Hadoopコミッタ） 岩崎 正剛（Apache Hadoop開発者、HTraceコミッタ） 関 堅吾（Apache Yetusコミッタ） 猿田 浩輔（Apache Sparkコミッタ） の4名による対談からまとめた、HadoopとSparkを中心に2015年の振り返りと2016年の展望をご紹介します。 対談の模様（1）鯵坂 明氏（左）と岩崎 正剛氏 2015年を振り返る 2015年の新春特別企画では「TezやSparkなどの新しい処理基盤の活用が進むことになる」と紹介しました。実際に振り返ってみると、Apache Sparkはかなり盛り上がりました。 Apache Sparkは、年初にバージョン
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
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
Big Data Benchmark
Click Here for the previous version of the benchmark Introduction Several analytic frameworks have been announced in the last year. Among them are inexpensive data-warehousing solutions based on traditional Massively Parallel Processor (MPP) architectures (Redshift), systems which impose MPP-like execution engines on top of Hadoop (Impala, HAWQ), and systems which optimize MapReduce to improve per
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Apache Hadoop Distribution | MapR
Spark shark
GitHub - sameeragarwal/blinkdb: BlinkDB: Sub-Second Approximate Queries on Very Large Data.
