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TOPICSProgramming ,Database 発行年月日 2011年07月 PRINT LENGTH 672 ISBN 978-4-87311-503-0 原書 Hadoop: The DefinitiveGuide 2nd Edition FORMAT 「象本」の名前で親しまれる『Hadoop』の改訂版です。 Hadoopの基礎から応用までを包括的に解説する初版の充実をそのままに、Pig、HBase、Hive、Sqoop、Avroなどサブプロジェクトやセキュリティについても大幅に加筆、より実務に対応できる内容になりました。Hadoop 0.1系に加え、0.2系に関する情報も併記。日本語版では「NTTデータの実証事業におけるHadoop活用のポイント」を付録として掲載しています。Hadoopの全体像を網羅し、かつ実践的なトピックを盛り込んだ本書は、Hadoopに関心あるすべ
ZooKeeperは、Apacheソフトウェア財団のオープンソースプロジェクトの1つで、大規模分散システムの協調動作を実現するツール。分散システムが協調動作するために必要なコア機能を提供することで、開発者の負荷を大幅に低減します。HiveやHadoopの新しいスケジューラであるYARNなど、多くのプロジェクト、企業、組織で利用されつつあります。分散システムの協調動作に頭を悩ませていた多くの開発者にとって福音となる、ZooKeeperを使った効果的な分散システムの管理手法、スマートな問題解決法を提示します。 まえがき I部 ZooKeeperのコンセプトと基本 1章 はじめに 1.1 ZooKeeperの使命 1.1.1 これまでZooKeeperなしでどうやってきたのか？ 1.1.2 ZooKeeperがしてくれないこと 1.1.3 Apacheプロジェクト 1.1.4 ZooKeeper
Sean Owen, Robin Anil, Ted Dunning, Ellen Friedman 著、伊東 直子、真鍋 加奈子、堀内 孝彦、都元 ダイスケ 訳TOPICSProgramming ,Database 発行年月日 2012年10月 PRINT LENGTH 448 ISBN 978-4-87311-584-9 原書 Mahout in Action FORMAT Apacheプロジェクトが提供するオープンソースの機械学習ライブラリ、Mahoutについて包括的に解説する書籍です。協調フィルタリングによるレコメンデーションについて、オンメモリ実装からHadoopベースの並列実装までを説明することで、分散環境における機械学習アルゴリズムの全体像を明らかにします。また、データの中で似た者同士をクラスタにグループ化するクラスタリングアルゴリズムに触れ、さらに分類器の構築、サンプ
Hadoopとは何かを解説し、実際にHadoopを使って、大規模データを対象にしたテキストマイニングを行います。テキストマイニングを行うサンプルプログラムの作成を通じて、Hadoopの使い方や、どのように活用できるのかを解説します いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門 テキストマイニングで始める実践Hadoop活用（1） それぞれの概要や構成、MapReduceの仕組み、Hadoopの活用場面などを解説し、Hadoopの実行環境を構築します
次世代Hadoopの特徴は、MapReduce 2とGiraph Hadoopの父に聞く、HadoopとClouderaの現在・未来 有限会社オングス 後藤 大地 2011/9/15 ■ 増え続けるHadoop活用企業 大規模データの分析に、Javaのフレームワーク「Apache Hadoop」（以下、Hadoop）を採用する事例が増えている。HadoopはMapReduceの実装系の1つで、特にログデータ解析やリサーチ目的の大規模データ分析や計算などに活用されている。TwitterやFacebook、mixi、LinkedIn、Groupon、Amazon、eBay、Yahoo!、楽天、クックパッド、リクルート、ディー・エヌ・エー、サイバーエージェントなどのいわゆるWebサービス系企業だけでなく、NTTデータ、Amazon Web Services、国立国会図書館、EMC、PFI、ウル
ビッグデータ活用：その分析実装として注目されるMahout 長年蓄積した企業内データや、ソーシャルネットワークサービス、センサ端末から集められる膨大なデータを活用し、企業における利益向上やコスト削減などに活用する動きが活発になってきました。 データの分析手段として最近とみに注目されている技術として「機械学習」があります。大規模データの処理を得意とする大規模分散処理基盤「Apache Hadoop」の強みを生かし、簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。本稿ではMahoutを用いたデータ分析の例として「文書分類」を取り上げます。マシンを用いて分析実行する際の手順や陥りがちなポイント、チューニング方法の一例を紹介します。 Mahoutとは？ MahoutとはApache Software Foundationが公開しているOSSの機械
大規模データの分散処理を支えるJavaソフトウェアフレームワークであり、フリーソフトウェアとして配布されている「Apache Hadoop」。その作者ダグ・カティング（Doug Cutting）さんが「Cloud Computing World Tokyo 2011」＆「Next Generation Data Center 2011」において「Apache Hadoop: A New Paradigm for Data Processing」という講演をしていたので聞きに行ってきました。 満員の客席。 皆様を前にして講演できることを大変光栄に思っております。「Apache Hadoop」について皆様に伝えていきますが、これはまさにデータ処理の新たなるパラダイムを提供するものではないかと私は思っております。 まずは簡単に自己紹介をさせていただきましょう。私は25年に渡ってシリコンバレーで仕
The Apache Software Foundationは、Hadoopの初めてのメジャーバージョンアップとなる「Apache Hadoop 2」の正式版公開を発表しました。 Hadoopは2004年にGoogleが公開したMapReduceに関する論文を元にオープンソースとして開発されたものでした。Hadoopの開発者であるダグ・カッティング氏は、Hadoop 2のプレスリリースで次のように発言しています。 "What started out a few years ago as ascalable batch processing system forJava programmers has nowemerged as the kernel of the operating system for big data," said original Hadoopcreator
こんにちは。 Kafkaを試している最中で微妙ですが、最近使えるのかなぁ、と情報を集めているのが「Apache Spark」です。MapReduceと同じく分散並行処理を行う基盤なのですが、MapReduceよりも数十倍速いとかの情報があります。 ・・・んな阿呆な、とも思ったのですが、内部で保持しているRDDという仕組みが面白いこともあり、 とりあえず資料や論文を読んでみることにしました。 まず見てみた資料は「Overview of Spark」（http://spark.incubator.apache.org/talks/overview.pdf）です。 というわけで、読んだ結果をまとめてみます。 Sparkとは？ 高速でインタラクティブな言語統合クラスタコンピューティング基盤 Sparkプロジェクトのゴールは？ 以下の2つの解析ユースケースにより適合するようMapReduceを拡張
こんにちは．最近ピクルス作りで精神統一をしている，たんぽぽグループ解析チームの石川有です． このブログではお馴染みのたんぽぽグループですが，"No More 「刺身の上にタンポポをのせる仕事」 - 単純作業の繰り返しで開発者の時間を浪費しないために。"というミッションを持っています．その中で解析チームは，データ解析基盤の構築，データマイニング，データ解析の社内コンサルティングを行ない技術からの改善を担当しています． 今回の記事では，mixi における解析基盤について簡単に触れたあと，その基盤における「刺身の上にタンポポをのせる仕事」をどう減らすかの２点について書きます． mixi の解析基盤 まずは解析環境について，簡単にお話します．2012-08 現在 mixi では，主な解析用のツールとしては，Apache Hadoop, Hive を利用しています．またあわせて，自分など一部の人は，
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