Hadoop Conference Japan 2014 #hcj2014 でImpalaがPrestoより19倍速いという話をしてきた - 科学と非科学の迷宮
Evolution of Impala #hcj2014 from Cloudera Japan タイトルとスライドの通りです。 Hadoop Conference Japan を運営された皆様、本当にお疲れさまでした。 また、私のセッションに参加して話を聞いていただいた皆様、ありがとうございました。 朝のキーノートで「使用しているコンポーネント」で Impala がランクインしていて実は結構驚きました。まだまだ普及していないと思っていましたけど、意外と使われているようでうれしいです。 (後 Hue がランクインしているのにも驚いた) 今回は他のSQLエンジンのセッションの間に挟まれての講演だったので、これは気を抜けないなと思い、結構頑張ってスライドを作りました。 やっぱり調べてみると Impala はとても面白くて、機能の細かい部分などを見て新たな発見もたくさんすることができました。 I
Hadoop Conference Japan 2014いってきた＆しゃべってきた - たごもりすメモ
Hadoop Conference Japan 2014- Eventbrite 今年も開催されたのでいってきた。主催者の方は本当におつかれさまでした。毎回規模がでかくて、これやるのは本当大変だろうなと思う。参加登録者は1299名だそうな。 全体的な空気としてはいよいよYARN移行が避けられず、その上に乗っかるデータ処理フレームワークとしてMapReduceも今後存在しつづけるもののSparkやTez*1が登場し、処理記述言語としてはもう単純な処理についてはSQL一択ですかね、という感じ。機械学習系やそのほかのワークロードはまた違うだろうけど。あとはMPP系のエンジンがその脇にある、という。 今回は事例の話が極端に少なくなって、みんな各コンポーネントについての話をしてた気がする。技術的には過渡期だということかな。いいことだ。 参加者アンケートでFluentdを使っていると答えた人が200人
『Prestoとは何か，Prestoで何ができるか』 - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 Hadoop Conference Japan 2014 以前に告知したHadoop Conference Japan 2014で，弊社Software Architectの古橋が発表しました。 テーマは，Facebookが公開した新しい分散処理基盤，Presto。実はFacebookが彼らの超大規模なデータセットに対してインタラクティブに結果を返せるようにと開発されたものです。開発が始まってまだ2年も経っておりませんが，今ではトレジャーデータを初めとして多くのハッカー達がコミッターとして参加する活発的なプロジェクトに成長しています。 PrestoはHiveやImpalaと同じ「SQL Query Engine」であり，特に数百GBを超える大規模データに対してもインタラクティブなレスポンスを（コンマ0秒以下，遅くて
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