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Hadoopシステム構築のノウハウ
前回までの記事では、Hadoopがどのような背景で登場したのか、どのような能力を持っているのか、リレーショナル・データベース管理システム（RDBMS）やKey-Value Store（KVS）型データベースとはどのように異なるのかを解説してきました。 今回は、Hadoopを実際にエンタープライズ（企業情報システム構築）用途に活用するにあたって、押さえておきたいポイントを解説します。 Hadoop活用の課題 Hadoopは、オープンソースとして開発されています。2006年にDoug Cutting氏によってHadoopプロジェクトが立ち上げられて以来、ほぼ4年が経過し、現在ではApache Software財団が支援するトップ・レベル・プロジェクトとして多数の開発者が参加しています。 プロジェクトが立ち上がった当時、Hadoopはわずか20ノードのクラスタで動作していました。現在では、米Ya
グーグル、Native Clientをx86-64とARMにも
グーグルが2008年12月に発表したNative Clientは、Webブラウザ上でx86バイナリを実行することにより、高速なアプリケーション実行環境をWebブラウザ上に構築するための技術でした。 （この記事の元のタイトルと本文には間違いが含まれていたため、修正しました。「［訂正記事］グーグルのNative Client、CPUに依存しない互換性は将来のバージョンにて」をご覧ください。元のタイトルは「「グーグル、Native Clientをx86-64とARMにも、同一バイナリが主要なCPUで動作へ」でした）。 主要なCPUでNative Clientを実現 そのNative Clientをx86-64とARMに移植し、実行対象となるバイナリを変更せずに実行可能にしたことをグーグルは明らかにしました。 ブログ「Chromium Blog」に3月17日付けでポストされたエントリ「Native
米国で急速に進む重複排除技術の導入 - Wataru's blog
重複排除（Deduplication）という技術をご存知でしょうか？ 重複排除という名前の通り、「データ内に存在するムダな重複部分を排除して一つにまとめてしまう」技術のことで、米国IT市場でいま最も注目度が高い技術の一つです。 なぜ注目度が高いのか？ 注目度が高い理由は、重複排除が非常に大きなコスト削減効果をもたらすからです。 例として、バックアップに重複排除を適用したケースを考えますと、典型的な運用シナリオではデータ容量を約２０分の１にまで削減できると言われています（圧縮も併用した場合）。これにより装置コスト、管理コスト、電力コストなどの様々なコストを大きく削減することができます。 ※重複排除についてもう少し詳しく知りたいという方には、手前味噌で恐縮ですが以下のスライドがあります。重複排除技術が出てきた背景から技術概要まで、簡単にまとめております。 JTPAギークサロン12月講演資料―S
ABECEDA: a jazz-age alphabet from Prague
In 1926 the Czech dancer Milca Mayerová choreographed the alphabet as a photo-ballet. Each move in the dance is made to the visual counterpoint of Karel Teige's typographic music. Teige was a constructivist and a surrealist, a poet, collagist, photographer, typographer and architectural theorist, and his 1926 photomontage designs for the alphabet are a uniquely elegant and witty invention, and one
JCommander
Overview JCommander is a very small Java framework that makes it trivial to parse command line parameters. You annotate fields with descriptions of your options: import com.beust.jcommander.Parameter; public class JCommanderTest { @Parameter public List<String> parameters = Lists.newArrayList(); @Parameter(names = { "-log", "-verbose" }, description = "Level of verbosity") public Integer verbose =
メインフレームを捨てた新生銀行
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます サン・マイクロシステムズが開催したMySQLの祭典「MySQL ユーザコンファレンス 2008」。基調講演の後半に登場した新生銀行は、パッケージソフトとオープンシステムを導入・開発する際に定めたドクトリンを示した。 短期間、低予算での基幹システム構築 基調講演に登壇した新生銀行 システム企画部 部長のPieter B. Franken氏は、MySQLの導入事例として、同社における基幹システムの再構築をどのように行ったかを紹介した。 新生銀行は、1998年に経営破綻した日本長期信用銀行（長銀）が、一時国有化を経て投資組合「ニューLTCBパートナーズ」に売却されたことにより、2000年に誕生した銀行。その際、基幹システムを1から作り直す必要
マイクロソフトが開発中のクラウド向け次世代プログラミングモデル「Orleans」とは何か？
Microsoftがクラウドプラットフォームで最大のセールスポイントとしているのは、開発者が「.NET」や「Visual Studio」をはじめ、すでに知っているプログラミングツールを使って「Azure」アプリケーションを開発できることだ。 しかし、それだけではない。Microsoftの研究者らは現在、次世代のクラウドプログラミングモデルと関連ツールの開発に取り組んでいる。わたしが毎月更新しているMicrosoftの開発コード名リストに目を通したことがある読者ならお気づきだろうが、クラウドプログラミングモデルのプロジェクトといわれる「Orleans」だ。Orleansの概要や目指す方向性について、つい先日新しい情報を得たのでここで紹介したい。 Orleansという開発コード名を知ったきっかけは、クラウド専門家でブロガーのRojer Jennings氏の記事だ。Jennings氏は2009年
NullPointerExceptionなどの標準例外を使っていないわけ - taediumの日記
Domaでは、Daoのメソッドに期待されない引数（nullとか）が渡された場合に例外をスローしますが、そのときの例外にNullPointerExceptionやIllegalArgumentExceptionを使っていません。代わりに、DomaNullPointerExceptionやDomaIllegalArgumentExceptionといったDoma独自の例外を投げます。 これはなぜかというと、Daoのメソッドに対する事前条件を満たしていないのか、それともDoma自身にバグあって例外がスローされてしまっているのをわかりやすくするためです。 つまり、DomaNullPointerExceptionやDomaIllegalArgumentExceptionがスローされるということは、「これはDomaが意図的にスローしています。なんらかの条件を満たしていません。」というメッセージです。そし
Happy 4th Birthday Amazon EC2 | Amazon Web Services
We’ve done quite a bit, but we’re not resting, not for a minute. We have a lot of open positions on the AWS team, including a really interesting developer position within the EC2 team. This developer will focus on EC2’s dynamic market pricing features. In addition to experience with Ruby, Perl, Java, C, or C++, candidates should have some experience building large-scale distributed systems and an
その分析、Hadoopなら速く安くできます
ビジネスデータを分析するビジネスインテリジェンス（BI）分野の新たなプラットフォームとして注目されているHadoop。Hadoopでは、どのようなデータ分析が可能なのでしょうか？ 現在、Hadoopビジネスの牽引役であるClouderaのJeff Hammerbracher氏が、Hadoopでデータ分析が可能なビジネス上の課題を示した「10 Common Hadoop-able problems」（Hadoop化可能な10の一般的課題）と題したプレゼンテーションを公開しています。 Hadoopにとって得意な処理とは、複雑で複数のデータソースからなる大量のデータの分析であり、それをバッチ処理の並列実行によって実現することです。 従来は、データがあまりに複雑だったり膨大だっために、計算時間やコストなどの理由で実現が難しかった処理でも、Hadoopによる低コスト化、計算時間の短縮、高い柔軟性など
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