サクサク読めて、
アプリ限定の機能も多数！
アプリで開く
Hadoop/Spark でAmazon S3 を徹底的に使いこなすワザ (Hadoop / Spark Conference Japan 2019) Hadoop/Spark でAmazon S3 を徹底的に使いこなすワザ / Hadoop / Spark Conference Japan 2019 講演者： 関山 宜孝 （Amazon Web Services Japan） 昨今 Hadoop/Spark エコシステムで広く使われているクラウドストレージ。本講演ではAmazon S3 を例に、Hadoop/Spark から見た S3 の動作や HDFS と S3 の使い分けをご説明します。また、AWS サポートに寄せられた多くのお問い合わせから得られた知見をもとに、Hadoop/Spark で S3 を最大限活用するベストプラクティス、パフォーマンスチューニング、よくあるハマりど
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? まず、Apache Hadoop 3.0.0リリースおめでとうございます! 公式の記事: https://blogs.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-announces26 ここ最近の大きめのHDFSの機能について、いくつか語ってみたいと思います 3.0.0でリリースされた機能 Erasure Coding Router based federation (2.9.0にもbackportされた) 3.1.0に入ることが確定した機能 (trunkにマージ
Plazma - Treasure Data’s distributed analyticaldatabase -AI-enhanced description This document summarizes Plazma, Treasure Data's distributed analyticaldatabase that can import 40 billion records per day.It discusses how Plazma reliably imports and processes large volumes of data throughitsscalable architecture with real-time andarchive storage. Data is imported using Fluentd and processed u
Hadoop / Spark Conference Japan 2016に行ってきましたので、その内容についてレポートします。最近は機械学習とSparkに興味があるためランチはB会場のライトニングトークを聞き、午後はD会場のセッションに参加しました。なお、スライドは順次Hadoop / Spark Conference Japan 2016（2月8日、東京）の講演・LTのプログラム | 日本Hadoopユーザー会に公開されるそうなので、そちらも合わせてご覧下さい。 Keynote まずは午前中のKeynoteです。他にもKeynoteに関する記事を見つけたのこちらも合わせてご覧下さい。 #hcj2016 Hadoop/Spark Conference Japan 2016 午前キーノートのメモ - #garagekidztweetz Hadoop / Spark Conference Ja
Hadoop/Spark Conference Japan 2016でのライトニングトークの資料 by Ryosuke Iwanaga (@riywo)
Hadoop/Spark Conference Japan 2016でのライトニングトークの資料 by Ryosuke Iwanaga (@riywo)
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフーTechBlog こんにちは、R&D統括本部の吉田です。 前回と前々回の記事では、Hadoopのカスタマイズポイントを解説しました。 単純な問題に対しては、map関数とreduce関数の組み合わせだけでも、処理を行うことができますが、ある程度複雑な問題に対しては、今までに解説したカスタマイズポイントの活用が重要になるという話でした。 今回は実際のサービスの事例を紹介し、カスタマイズポイントがどう活用されているか紹介したいと思います。 ABYSS ABYSSの事例を紹介しましょう。 ABYSSとは、検索サービスを簡単に構築できる社内プラットフォームのことで、詳しくは以下のTechBlog記事で紹介しています。先日無事に社内リリースされました。 新検索
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
Hadoopは、グーグルが大規模分散システムのために用いているMapReduceという技術を、オープンソースとして実現するために開発されたJavaベースのソフトウェア。クラウド対応のアプリケーションであり、数テラバイトにもおよぶ大容量のデータを高速かつ低コストに分析する方法として注目を集めています。 後編では、10月2日にニューヨークで開催された「Hadoop World：NY 2009」の午後のセッションの資料に目を通し、興味深いポイントを紹介しましょう。午後は3トラックに分かれ30ものセッションが行われていました。 この記事は「Hadoopの最新動向を「Hadoop World:NY 2009」の資料から（前編）」の続きです。 午後のセッション資料からハイライトを紹介 イェール大学のAzza Abouzeid氏とKamil Bajda-Pawlikowski氏は、Hadoopとパラレル
2009/05/12 米新聞社大手のニューヨーク・タイムズは5月11日、Rubyによる大規模分散処理のツールキット「Map/Reduce Toolkit」（MRToolkit）をGPLv3の下にオープンソースで公開したと発表した。MRToolkitは、すでに稼働しているクラスタ上のHadoopと合わせて使うことでRubyで容易にMap/Reduce処理を記述することができる一種のラッパー。処理自体はHadoopが行う。すでにHadoopを使っているユーザーであれば、中小規模のプロジェクトに対して、すぐにMRToolkitを適用可能としている。 デフォルトで有用なMap、Reduceの処理モジュールが含まれていて、数行のRubyスクリプトを書くだけで、例えば膨大なApacheのログからIPアドレス別の閲覧履歴をまとめるといった処理が可能という。独自にMapやReduceの処理を定義することも
大規模分散処理用フレームワークの「Hadoop」が、Amazon EC2で簡単に利用できるようにサービス化されたようだ。 その名も「Amazon ElasticMapReduce」AmazonEMR -Amazon Web Services 「Hadoop」は、Googleの基盤(MapReduce)を参考に作られたクローンであり、オープンソースソフトウェアです。大量のデータ処理を分散処理するためのプラットフォームなので、Hadoopの仕組みにのっとって機能を実装さえすれば、自動で分散処理が行えるというもの。 みたところ、APIを使った、コマンドラインツールや、GUIの"AWS Management Console"から、簡単に利用できるみたいで、Amazon S3上に配置したデータを使って、APIやGUIから、MapReduce操作(Job操作)が可能、かつモニタリングもできるみ
MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた：いま再注目の分散処理技術（後編）（1/3 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） Apache Hadoopプロジェクトとは何か？本特集では、いま再注目の分散処理技術についていろいろと紹介してきました。前編の「GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する」では、分散処理技術で最近注目を浴びているものとして、グーグルのMapReduceアルゴリズムを紹介し、中編の「イロイロな分散処理技術とイマドキのWebサービス」では、MapReduceに至るまでのさまざまな分散処理技術やWebサービスについて紹介しました。 そのMapReduceアルゴリズムをJavaで実装したも
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
処理を実行中です
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
