ビックデータ活用を支æ´ã™ã‚‹ã€ŒCassandraプãƒãƒ•ã‚§ãƒƒã‚·ãƒ§ãƒŠãƒ«ãƒ»ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆã€ ... 〔 環境フレンドリーホールディングス 〕
コãƒã‚¯ãƒˆæ ªå¼ä¼šç¤¾ï¼ˆæœ¬ç¤¾ï¼šæ±äº¬éƒ½å°æ±åŒºã€ä»£è¡¨å–ç· å½¹ï¼šä½è—¤ æ „ä¸€ã€æ—§ç¤¾åï¼šã‚¼ãƒ³ãƒ‰ãƒ»ã‚¸ãƒ£ãƒ‘ãƒ³æ ªå¼ä¼šç¤¾ã€ä»¥ä¸‹ã€Œã‚³ãƒã‚¯ãƒˆã€ï¼‰ã¯ã€ä¼æ¥TI部門ãªã‚‰ã³ã«SI会社å‘ã‘ã«ã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソースã®åˆ†æ•£ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ç®¡ç†ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ Apache Cassandraã®ç·åˆçš„ãªã‚µãƒãƒ¼ãƒˆã‚µãƒ¼ãƒ“スメニュー「Cassandraプãƒãƒ•ã‚§ãƒƒã‚·ãƒ§ãƒŠãƒ«ãƒ»ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆã€ã®æ供開始を発表ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ä¼æ¥ãŒå–り扱ã†ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿é‡ã¯ã€æ—¥ã€…拡大ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚拡大ã™ã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿é‡ã«å¯¾ã—ã¦ã€ã“れらを活用ã™ã‚‹ãƒ‹ãƒ¼ã‚ºã‚‚増大ã—ã¦ãŠã‚Šã€ä¼æ¥ã¯è†¨å¤§ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’çŸæ™‚é–“ã§å‡¦ç†ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ 構築ã«ç›´é¢ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚¨ã‚¢ãŠã‚ˆã³ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã®é€²åŒ–ã¯ç›®è¦šã¾ã—ãã€èŽ«å¤§ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’åŽé›†ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒå¯èƒ½ã¨ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ã•ã‚‰ã«Cloudã«ä»£è¡¨ã•ã‚Œã‚‹ä»®æƒ³åŒ–技術ã®é€²åŒ–ã«ã‚ˆã‚Šã€å¤šæ•°ã®ã‚³ãƒ³ãƒ”ュータを利用ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒå¯èƒ½ã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚Cassandraã¯ã€ã“れらを有効ã«æ´»ç”¨ã—ã€ãƒ“ックデータã¨å‡¦ç†ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ã‚¨ãƒ³ã‚¸
NimbusSanL-Regu
Solving Big Data Challenges for Enterprise Application Performance Management Tilmann Rabl Middleware Systems Research Group University of Toronto, Canada [email protected] Mohammad Sadoghi Middleware Systems Research Group University of Toronto, Canada [email protected] Hans-Arno Jacobsen Middleware Systems Research Group University of Toronto, Canada [email protected] Sergio GoÌmez-
Cassandraã€MongoDBã€Redisãªã©ä¸»è¦NoSQL比較 | gihyo.jp
ãƒãƒ³ã‚¬ãƒªãƒ¼ã®ä¼æ¥ã§CTOã‚’å‹™ã‚ã‚‹Kristof Kovacsæ°ã«ã‚ˆã‚‹è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚å„主è¦NoSQLプãƒãƒ€ã‚¯ãƒˆã«ã¤ã„ã¦æ©Ÿèƒ½æ¯”較や利用ケースãªã©ã‚’ã¾ã¨ã‚ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯Cassandraã‚„Redisãªã©6ã¤ã®ãƒ—ãƒãƒ€ã‚¯ãƒˆã‚’挙ã’ã¦ã„ã¾ã™ï¼ˆè¡¨1â ）â 。 CouchDBã¯ä½¿ã„å‹æ‰‹ã«å„ªã‚Œã¦ãŠã‚Šã€åŒæ–¹å‘レプリケーションやリアルタイム更新をサãƒãƒ¼ãƒˆã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚Redisã¯éžå¸¸ã«é«˜é€Ÿãªã“ã¨ãŒå£²ã‚Šã§ã€ãƒˆãƒ©ãƒ³ã‚¶ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ã‚„変更監視ã®æ©Ÿèƒ½ãŒå‚™ã‚ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚Cassandraã¯æ›¸ãè¾¼ã¿ãŒèªã¿è¾¼ã¿ã‚ˆã‚Šã‚‚速ã„ã“ã¨ã‹ã‚‰éŠ€è¡Œã‚„金èžãªã©ã®ãƒªã‚¢ãƒ«ã‚¿ã‚¤ãƒ ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿è§£æžãŒå¿…è¦ã«ãªã‚‹åˆ†é‡Žã§å®ŸåŠ›ã‚’発æ®ã—ã€Cassandraã¨åŒã˜ãJavaã§ä½œã‚‰ã‚Œã¦ã„ã‚‹HBaseã¯å„„å˜ä½ã®è¡Œã¨æ•°ç™¾ä¸‡ã®ã‚«ãƒ©ãƒ ã¨ã„ã†Big Dataを扱ãˆã€æœˆã«1,000億を超ãˆã‚‹ãƒ¡ãƒƒã‚»ãƒ¼ã‚¸ã‚’処ç†ã™ã‚‹Facebookã®ãƒãƒƒã‚¯ã‚¨ãƒ³ãƒ‰ã«æŽ¡ç”¨ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 次々ã«ãƒ—ãƒãƒ€ã‚¯ãƒˆãŒç”Ÿã¾ã‚ŒãŸ
DataStax and Databricks Partner to Deliver Up to 100X Faster Analytics Fully Distributed, Highly Scalable Cassandra Database | DataStax
DataStax Press ReleaseDataStax and Databricks Partner to Deliver Up to 100X Faster Analytics Fully Distributed, Highly Scalable Cassandra Database Industry-first integration of leading open-source technologies enables companies like Ooyala, Health Market Science, and Pearson Education to deliver highly personalized online customer experiences By integrating Apache Spark and Apache Cassandra, light
unoh.github.com by unoh
ã“ã‚“ã«ã¡ã‚ã€7月ã«å…¥ç¤¾ã—ãŸã°ã‹ã‚Šã®@emorinsã§ã™ã€‚ é¡Œåã®é€šã‚Šã§ã™ãŒåˆ†æ•£ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã€ŽApache Cassandraã€ã‚’紹介ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ å°‘ã—å‰ã¯Hadoop(ã¨HBase)ã¨æ¯”較ã•ã‚Œã‚‹ã“ã¨ã®å¤šã‹ã£ãŸCassandraã§ã™ãŒã€æœ€è¿‘ã¯Hadoopã®äººæ°—ã«æŠ¼ã•ã‚Œã¤ã¤ã‚るよã†ã«ã‚‚æ„Ÿã˜ã¾ã™ã€‚ ã—ã‹ã—ã€Cassandraã¨Hadoopã¯ç‰¹å¾´ãŒç•°ãªã‚Šã€ã‚ˆã言ã‚れるã®ãŒCassandraã¯ãƒªã‚¢ãƒ«ã‚¿ã‚¤ãƒ 処ç†ã«å‘ãã€ä¸€è²«æ€§ã®ã‹ã‚ã‚Šã«å¯ç”¨æ€§ã‚’é‡è¦–ã—ã€ã¾ãŸHadoopã¨ã¯é•ã£ã¦å˜ä¸€éšœå®³ç‚¹ã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。 今日ã¯ãã‚“ãªHadoopã¨ã¯é•ã£ãŸé…力ã®ã‚る分散データベース『Apache Cassandraã€ã‚’ã¯ã˜ã‚ã¦ã¿ã¾ã—ょã†ã€‚ 目次 Cassandraã¨ã¯ アーã‚テクãƒãƒ£ Cassandraã®ç‰¹å¾´ コンシステンシレベル データモデル Memtableã¨SSTable セットアップ storage-conf
1
ランã‚ング
ランã‚ング
ランã‚ング
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
Aegisthus is Now Part of NetflixOSS
DataStax for Developers | DataStax
Amazon DynamoDB vs. Cassandra vs. HBase vs. MongoDB Comparison
https://www.datastax.com/blog/amazon-dynamodb
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}