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SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（前編）。Google I/O 2012
SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 このセッションは、先々週開催されたGoogle I/O 2012で行われたもの。SQLとNoSQLには機能的にどのような違いがあり、どう使い分けるべきなのか、明確な説明が参考になります。 ハイライトを紹介しましょう。 クラウドにおけるデータベースのメリット グーグルのAlfred Fuller氏（NoSQL担当）。 クラウドはフォルトトレラントでメンテナンス不要、パッチも私たちが適用しており、利用者は運用について心配する必要がない、といったメリットがある。 データのレプリケーションや地域分散でデータも保全され、インターネッ
グラフデータを格納・操作できるNoSQLデータベース「Neo4j 1.7」リリース | OSDN Magazine
Javaベースのグラフデータベース「Neo4j」の開発チームは4月20日、最新版「Neo4j 1.7」をリリースした。グラフで表現できるデータをそのまま格納して処理できるデータベースで、GPLおよびAGPLライセンスのオープンソース版 と、商用版が提供されている。 グラフデータベースはノードおよびそのプロパティと、ノード間リレーションシップという構造で表現されるデータを格納するためのデータベース。Neo4jはJavaベースのグラフデータベースで、数十億単位のノード/リレーション/プロパティを単一のマシンで処理できるという拡張性や、ディスクベースのネイティブストレージマネージャ、オブジェクト指向のAPIなどを特徴する。 プロジェクトはスウェーデンNeo Technologyの支援を受けており、GPLを採用する「Community」とおよびAGPLを採用しモニタリング機能を備える「Advanc
ニコニコ生放送に見る Redis 活用ノウハウ 記事一覧 | gihyo.jp
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memcachedと“正反対”、Redisが仮想メモリをサポート － ＠IT
2010/09/07 KVS（キー・バリュー・ストア）に分類されるオープンソースのRedisの新バージョン、「Redis 2.0.0」が2010年9月5日にリリースされた。Redisはmemcachedと同様にキーと値のペアをメモリ上に保持するKVSの一種だが、3つの際立った特徴がある。1つはハッシュ以外のデータ構造もサポートしていることで、リスト型、集合型、順序付き集合型などのデータ構造が扱え、サーバ側でコレクションに対するpush/pop、コレクション同士のunion/intersection、数値のincr、decrなどの操作がアトミックに行える。バージョン2.0では複数の操作を1つにまとめてアトミックに操作するコマンドも増えている。 もう1つのRedisの特徴は、マスター・スレーブによるレプリケーション設定ができ、リード側のスケールアウトが容易にできること。 そして3つ目の特徴は、
米Basho、分散Key-Valueストア型データベースシステム「Riak 1.0」を発表 | OSDN Magazine
米Basho Technologiesは9月27日（米国時間）、オープンソースの分散型データベースシステム「Riak 1.0」を発表した。今週中にも、同社Webサイトにて公開する予定だ。 Riakは高可用性、拡張性などを特徴とするKey-Valueストア型データベースシステム。米Amazonが開発したKey-Valueストア「Dynamo」にヒントを得ており、データの保存と検索を安全かつ容易にする分散データベースネットワークプラットフォームとなる。主にErlangおよびCで実装されており、ErlangやPython、Java、PHP、Rubyなどさまざまな言語向けのドライバ、MapReduceエンジンやHTTP/JSONクエリ用インターフェースも用意されている。ライセンスはApache License 2.0。 Riak 1.0では、セカンダリインデックス機能やデータ処理機構「Riak P
「Jaql」を使ってMapReduceをより簡単に
Jaql（a query language desired for JSON：JSON用に位置づけられたクエリ言語）は、JSON型式のデータを処理するためのクエリ言語で、Apache HadoopのMapReduceを処理するための実装が存在します。日本語では「じゃっくる」と発音します。ジャッカルに似ているため、一部のサイトにはジャッカルの写真が掲載されていました。 もともとはIBMのアルマデン研究所で研究・開発され、オープンソースへ提案されました。本原稿執筆時点では、Apache Incubatorプロジェクトになっており、Google Codeのサイトで開発が進められています。 IBMアルマデン研究所のサイト Apache Hadoop用実装のダウンロードサイト 本記事執筆時点では、つい先頃リリースされた、Jaql 0.5.1をベースに解説しています。 1. JSONの基礎 JSON（
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（後編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 この記事は、「FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）」の続きです。 事例1 Titan（Facebookメッセージ） HBaseがFacebookでどのようなアプリケ－ションで使われているのかを紹介しよう。 Facebookの新メッセージ機能。
FacebookがHBaseを大規模リアルタイム処理に利用している理由（前編）
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 解説はほぼスライドの内容そのままでした。当日使われた日本語訳されたスライドが公開されているので、ポイントとなるページを紹介しましょう。 Realtime Apache Hadoop at Facebook なぜリアルタイムデータの分析に、Hadoop/HBaseを使うのか？ MySQLは安定しているが、分散システムとして設計されておらず、サイズにも上限がある。一方、Hadoopはスケーラブルだがプログラミングが難しく、ランダムな書き込みや読み込みに向いていない。 Faceb
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Efficient data transfer through zero copy
Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
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Radar - O’Reilly
NoSQL with Hadoop and HBase
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
NoSQLデータストアのためのHibernate Object Mapping
GitHub - google/leveldb: LevelDB is a fast key-value storage library written at Google that provides an ordered mapping from string keys to string values.
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Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HBase (ja)
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