Spark+AI Summit 2019 セッションハイライト (Spark Meetup Tokyo #1 - Spark+AI Summit 2019)■Spark Meetup Tokyo #1 - Spark+AI Summit 2019 発表資料 (2019/06/12) Spark+AI Summit 2019 セッションハイライト 株式会社NTTデータ (NTT DATA) 技術革新統括本部 猿田 浩輔 / 田中 正浩 / 都築 正宜 ※イベント概要 https://spark-meetup-tokyo.connpass.com/event/131791/Read less
小さなファイルが大きな問題を引き起こす
原文: https://blog.cloudera.com/blog/2019/05/small-files-big-foils-addressing-the-associated-metadata-and-application-challenges/ 著者: Shashank Naik, Bhagya Gummalla 訳注: 本稿は2019/5/9に公開されたブログ記事の翻訳です。 「スモール・ファイル」はApache Hadoopの世界では一般的な課題であり、注意して扱わないと、いくつかの複雑な問題を引き起こす可能性があります。Apache Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）は、テラバイトからペタバイトの範囲にわたる、大きなデータセットを格納して処理するために開発されました。しかしHDFSはスモール・ファイルを効率的に格納しないため、スモール・ファイルによってNameNo
Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ (Hadoop / Spark Conference Japan 2019)
Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ / Hadoop / Spark Conference Japan 2019 講演者： 関山 宜孝 （Amazon Web Services Japan） 昨今 Hadoop/Spark エコシステムで広く使われているクラウドストレージ。本講演では Amazon S3 を例に、Hadoop/Spark から見た S3 の動作や HDFS と S3 の使い分けをご説明します。また、AWS サポートに寄せられた多くのお問い合わせから得られた知見をもとに、Hadoop/Spark で S3 を最大限活用するベストプラクティス、パフォーマンスチューニング、よくあるハマりどころ、トラブルシューティング方法などをご紹介します。併せて、Hadoop/Spark に関係する S3 のサービスアップデート、S3 関連の Hadoop
Spark Streamingの概要と検証シナリオ
はじめに ビッグデータ向けの処理基盤として「Apache Spark」（以降、Spark）が注目を集めています。Sparkは世界中で利用が進んでおり、アメリカのUberやAirbnb、イギリスのSpotifyといった企業から、CIAなどの政府機関まで広く利用されています。 Sparkにはストリームデータを処理する「Spark Streaming」というコンポーネントがあります。本連載では、Spark Streamingとその他のOSSを組み合わせたストリームデータ処理システムを構築し、その性能検証結果を紹介していきます。 Sparkは複数のコンポーネントで構成されており、Spark Streamingはその1つです。Spark Streamingについて説明する前に、まずSparkおよびSparkと関連の深いHadoopについて説明します。 Hadoopとは 情報システムでは、日々多くの各
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