Impala
Apache Impala is the open source, native analytic database for open data and table formats. Follow us on Twitter at @ApacheImpala! Do BI-style Queries Impala provides low latency and high concurrency for BI/analytic queries on the Hadoop ecosystem, including Iceberg, open data formats, and most cloud storage options. Impala also scales linearly, even in multitenant environments. Unify Your Infrast
DataTorrent | An Instagram Blogs For Bots, Reviews & Guides
We use cookies on our website to give you the most relevant experience by remembering your preferences and repeat visits. By clicking “Accept All”, you consent to the use of ALL the cookies. However, you may visit "Cookie Settings" to provide a controlled consent. This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categor
Cascading
Please note that all new project news and releases have moved to https://cascading.wensel.net The Cascading Ecosystem is a collection of applications, languages, and APIs for developing data-intensive applications. At the ecosystem core is Cascading, a Java API for defining complex data flows and integrating those flows with back-end systems, and a query planner for mapping and executing logical f
Jubatus : Distributed Online Machine Learning Framework¶
Jubatus English Japanese
Hadoopを業務で使ってみた話 - クックパッド開発者ブログ
8月に入社した佐々木です。こんにちわ！ 入社してからはHadoopを使うことが多く、日々、大規模データと格闘しています。大変ではありますが、個人ではなかなか触ることが出来ないような大規模データを触れるのは楽しいです。 さて、Hadoopは最近色々なところで使われ始めてきていると思うんですが、実際に利用してみて困った事やtipsなど、実践的な情報はまだあまり公開されていません。その辺の情報をみんな求めているはず…！！ そこで、僕が実際に触ってみて困った事やHadoopを使う上でポイントだと思ったことなどを社内勉強会で発表したので公開してみます。Hadoopを使っている（使いたいと思っている）方の参考になれば幸いです。 [slideshare id=2711363&doc=20091214techblog-091213183529-phpapp02] Hadoopの利用はまだまだ試行錯誤の連続
HadoopDB Project
HadoopDB An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Technologies for Analytical Workloads. HadoopDB is: A hybrid of DBMS and MapReduce technologies that targets analytical workloads Designed to run on a shared-nothing cluster of commodity machines, or in the cloud An attempt to fill the gap in the market for a free and open source parallel DBMS Much more scalable than currently available parall
A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis - MapReduce vs. DBMS Benchmarks
A Comparison of Approaches to Large-Scale Data Analysis: MapReduce vs. DBMS Benchmarks Overview 04/14/2009 - SIGMOD 2009 Paper The following information is meant to provide documentation on how others can recreate the benchmark trials used in our SIGMOD 2009 paper. Our experiments were conducted on a 100-node cluster at the University of Wisconsin-Madison; each node had a single 2.40 GHz Intel Cor
本を読む GREE LabsでHadoopの話を聞いてきた
GREEさんで不定期でやってる、GREE Labsオープンソーステクノロジー勉強会で、Hadoopの話を聞いてきました。Hadoopは、つまりはGoogleのGFSやMapReduceのクローンだそうで、「Googleを支える技術」にトキメいた人なら必見ですね。 発表は、技術面を簡潔に押さえたうえでわかりやすく、そのうえ実際の利用事例の話も聞けたのが面白かったと思います。最近のWeb系では、サービス面でもマネタイズ面でも、データマイニングとか行動ターゲティングとかがアツいんだなぁと思いました。 プレゼン資料もust録画も公開されていますが、以下、自分のメモという意味で記録しておきます。 Hadoopについて（太田一樹） Preferred InfrastructureのCTOで、Sedueの作者。大量のデータの処理がテーマで、半分は酒でできているw。そんなこんなで、はてブ検索でも使われてい
Welcome to Apache™ Hadoop®!
A wide variety of companies and organizations use Hadoop for both research and production. Users are encouraged to add themselves to the Hadoop PoweredBy wiki page. 8 Aug 2018: Release 3.1.1 available This is the first stable release of Apache Hadoop 3.1 line. It contains 435 bug fixes, improvements and enhancements since 3.1.0 Users are encouraged to read the overview of major changes since 3.1.0
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
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
http://goeagle.io/
Apache Spark™ - Unified Engine for large-scale data analytics
https://www.altiscale.com/
APM for Data - intermix.io
Apache Hadoop Distribution | MapR
The Cost Efficient Data Lake | Qubole
Platfora Support
IBM Developer
Big Data Platform - Amazon EMR - AWS
Cloudera
Hadoopの解析資料