MapR Community Edition組込ã¿ã®MapR-DB NoSQLデータベースãŒç„¡åˆ¶é™å•†æ¥åˆ©ç”¨å¯èƒ½ã«
Spring Bootã«ã‚ˆã‚‹APIãƒãƒƒã‚¯ã‚¨ãƒ³ãƒ‰æ§‹ç¯‰å®Ÿè·µã‚¬ã‚¤ãƒ‰ 第2版 何åƒäººã‚‚ã®é–‹ç™ºè€…ãŒã€InfoQã®ãƒŸãƒ‹ãƒ–ック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Bootã€ã‹ã‚‰ã€Spring Bootを使ã£ãŸREST API構築ã®åŸºç¤Žã‚’å¦ã‚“ã 。ã“ã®æœ¬ã§ã¯ã€å‡ºç‰ˆæ™‚ã«æ–°ã—ãリリースã•ã‚ŒãŸãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã§ã‚ã‚‹ Spring Boot 2 を使用ã—ã¦ã„る。ã—ã‹ã—ã€Spring Boot3ãŒæœ€è¿‘リリースã•ã‚Œã€é‡è¦ãªå¤‰...
電通レイザーフィッシュã€æ¬¡ä¸–代コミュニケーションプラットフォーム（NGCP）ã«MapRã®Hadoopを採用 | Hadoop Times
Hadoop Times > æœ€æ–°å‹•å‘ > 電通レイザーフィッシュã€æ¬¡ä¸–代コミュニケーションプラットフォーム（NGCP）ã«MapRã®Hadoopを採用 2014å¹´9月4æ—¥ マップアール・テクノãƒã‚¸ãƒ¼ã‚ºæ ªå¼ä¼šç¤¾ 電通レイザーフィッシュ〠次世代コミュニケーションプラットフォーム（NGCP）ã«MapRã®Hadoopを採用 ビッグデータを活ã‹ã—ã€ä¼æ¥ã¨é¡§å®¢ã®ã‚ˆã‚Šè‰¯ã„コミュニケーションã¨ä½“験をæä¾› マップアール・テクノãƒã‚¸ãƒ¼ã‚ºæ ªå¼ä¼šç¤¾ï¼ˆæœ¬ç¤¾ï¼šæ±äº¬éƒ½åƒä»£ç”°åŒºã€ä»¥ä¸‹MapR）ã¯ã€æ ªå¼ä¼šç¤¾é›»é€šãƒ¬ã‚¤ã‚¶ãƒ¼ãƒ•ã‚£ãƒƒã‚·ãƒ¥ï¼ˆæœ¬ç¤¾ï¼šæ±äº¬éƒ½ä¸å¤®åŒºã€ä»£è¡¨å–ç· å½¹ç¤¾é•·ï¼šå¾—ä¸¸ 英俊ã€ä»¥ä¸‹ レイザーフィッシュ）ã®æŒã¤ã‚½ãƒªãƒ¥ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã€Œæ¬¡ä¸–代コミュニケーションプラットフォーム（NGCP）ã€ã«MapRã®Hadoopを採用ã—ã€æƒ…å ±ï¼ˆãƒ“ãƒƒã‚°ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ï¼‰æ´»ç”¨ã«ã‚ˆã‚‹ä¼æ¥ã¨é¡§å®¢é–“ã®ã‚³ãƒŸãƒ¥ãƒ‹ã‚±ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã®ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆã€ãƒªã‚¢ãƒ«ã‚¿ã‚¤ãƒ 分æžã‚’å«ã‚ãŸã‚µãƒ¼ãƒ“ス強化を
MapR Architecture - fcicq’s hatena diary
by EMC Labs China, Xiang Dong Original Article in Chinese: http://qing.weibo.com/2294942122/88ca09aa330003zv.html Translated by fcicq ( @fcicq & id:fcicq) (fcicq: This is #20 entry for Hadoopアドベントカレンダー2011 http://www.zusaar.com/event/174001 Thanks to id:nagixx for http://d.hatena.ne.jp/nagixx/20111216/1324006829 , but I still wondering what will he write next :) I'm working on restoring my own Chi
Apache Drill at ApacheCon2014
Lot of workloads exist for Big data, batch, machine learning, search, interactive SQL, Operational/user facing applicationsApache Drill fits into the interactive SQL category Analytics on Semi-Structured/Nested dataUse standard SQL to query Nested data without upfront flattening/modelingExtensions to ANSI SQL to operate on nested dataGeneric architecture for a broad variety of nested data types (e
Hadoopディストリビュータ MapRã¯ã©ã†ã‚„ã£ã¦HDFSã®å¼±ç‚¹ã‚’克復ã—ãŸã®ã‹ï¼Ÿ
効率的ã«ä¸¦åˆ—分散処ç†ãŒè¡Œãˆã‚‹Hadoopã®ã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£ã¯ã€ãƒ“ッグデータ時代ã«ã‹ãªã‚Šæœ‰åŠ¹ãªä»•çµ„ã¿ã ã‚ã†ã€‚「ã¨ã¯ã„ãˆã€Hadoopã‚’ã„ã–ä¼æ¥ãŒåˆ©ç”¨ã—よã†ã¨ã™ã‚‹ã¨ã€ã•ã¾ã–ã¾ãªå•é¡ŒãŒç™ºç”Ÿã—ã¾ã™ã€‚発生ã™ã‚‹å•é¡Œã®å¤šãã¯ã€Hadoopã®åˆ†æ•£å‡¦ç†ã‚’実ç¾ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ 『HDFSã€ã«ã‚ã‚Šã¾ã™ã€ã¨è¿°ã¹ã‚‹ã®ã¯ã€ãƒžãƒƒãƒ—アール・テクノãƒã‚¸ãƒ¼ã‚ºã®ã‚»ãƒ¼ãƒ«ã‚¹ãƒ‡ã‚£ãƒ¬ã‚¯ã‚¿ãƒ¼ 平林良æ˜æ°ã 。 ã“ã®HDFSã®èª²é¡Œã‚’解決ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã€MapRã§ã¯ç‹¬è‡ªã®MapRファイルシステムを生ã¿å‡ºã—ãŸã€‚ãã®MapRファイルシステムã®Lockless Storage Serviceアーã‚テクãƒãƒ£ã‚’考ãˆå‡ºã—ãŸã®ãŒã€åŒç¤¾ã®å‰µæ¥ãƒ¡ãƒ³ãƒãƒ¼ã§ã‚ã‚ŠChief Technology Officerã®M.C. Srivasæ°ã€‚å½¼ã¯ã€NetAppã®å‰èº«ã§ã‚ã‚‹Spinnaker Networksã§Chief Architectを勤ã‚ãŸäººç‰©ã§ã‚ã‚Šã€å°‚é–€ã¯ãƒ•ã‚¡
@nagix ã•ã‚“ã«ã‚ˆã‚‹MapR-M7解説
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[B27] エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム– MapR M7 エディション by Masataka Oka
3. ãŸã¨ãˆã°â€¦ ⾼速性 ä»–ã® Hadoop YCSB Benchmark       MapR 3.0.1 YCSB Benchmark 3.0.1 ディストリビューション M7 Advantage デ トリビ ã‚· d (M7エディション) (ops/sec/node) (HBase) 50% read, 50% update 50% read 50% update 7965 2918 2.7x 2 7x 95% read,  5% update 3850 1541 2.5x Random Read 5934 865 6.9x Range Scan (50 rows) Range Scan (50 ) 838 274 3.1x 3 1x Hardware Configuration ©MapR Technologies †Confidential CPU : Intel® Xeon®
![[B27] エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム– MapR M7 エディション by Masataka Oka](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ca2294cd1120464c4a0786de74e661101a0561ef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fb27maprm7-131126004827-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Design, Scale and Performance of MapR's Distribution for Hadoop
Details the first ever Exabyte-scale system that can hold a Trillion large files. Describes MapR's Distributed NameNode (tm) architecture, and how it scales very easily and seamlessly. Shows map-reduce performance across a variety of benchmarks like dfsio, pig-mix, nnbench, terasort and YCSB.Read less
インサイド MapR (1) （Hadoop アドベントカレンダー 2011 16日目） - nagix
ã“ã®è¨˜äº‹ã¯ Hadoop アドベントカレンダー 2011 ã®16日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ 今年ã®5月ã«MapR Technologies社ã‹ã‚‰ç™ºè¡¨ã•ã‚ŒãŸã€ç‹¬è‡ªå®Ÿè£…ã®Hadoopディストリビューション（以é™ã€å˜ç´”ã«MapRã¨å‘¼ã³ã¾ã™ï¼‰ã§ã™ãŒã€ãã®ãƒ¦ãƒ‹ãƒ¼ã‚¯ãªç‰¹å¾´ã‚„オープンソース実装ã®ã¯ã‚‹ã‹å…ˆã‚’ã„ã先進性ã‹ã‚‰ã€ã„ã‚ã„ã‚ãªã¨ã“ã‚ã§æ³¨ç›®ã‚’集ã‚ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ãŸã ã€éžå¸¸ã«å¤šå½©ãªæ©Ÿèƒ½ã‚’æŒã¡ãªãŒã‚‰ã€ã“ã‚Œã©ã†ã‚„ã£ã¦å®Ÿç¾ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã€ã¨ã„ã†é¢¨ã«æ€ã£ã¦ã„る方も多ã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ç§ã¯ãŠä»•äº‹æŸ„MapRã®å®Ÿè£…を若干詳ã—ãçŸ¥ã‚‹ç«‹å ´ã«ãŠã‚Šã¾ã™ã®ã§ã€MapRã®ä¸èº«ã‚’å°‘ã—掘り下ã’ã¦ã¿ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ MapRã¯Hadoopã®ã©ã“を改良ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã‹ MapR Technologiesã¯ã‚‚ã¨ã‚‚ã¨Googleã§GFSã€BigTableã€MapReduceãªã©ã®æ¤œç´¢åŸºç›¤æŠ€è¡“を担当ã—ã¦ã„ãŸã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ M.C. Srivas æ°ãªã©ãŒä¸å¿ƒã¨ãªã£ã¦3å¹´ã»ã©
Hadoopソースコードリーディング8/MapRを使ã£ã¦ã¿ãŸ
1. MapR & マルãƒãƒ†ãƒŠãƒ³ãƒˆ (include Mesos検証) Hadoopソースコードリーディング 第8回 2012/02/08 (æ°´) ä¸é‡Ž 猛 (RECRUIT) @tf0054 - 発表内容 - 高林 è²´ä» (RECRUIT) 1. 性能検証 @tatakaba å¤§åª æ£å…¸ (NSSOL) 2. 機能検証（マルãƒãƒ†ãƒŠãƒ³ãƒˆæ¤œè¨¼ï¼‰ @tsubo0423 3. リクルートã«ãŠã‘ã‚‹MapRã®è©•ä¾¡ Copyright(C)2012 Recruit Co.,Ltd All rights reserved 3. DOC.ID 2012/02/08 １. 性能検証 ï® æ¤œè¨¼å†…å®¹ サマリ処ç†ã®ãƒãƒƒãƒã¯ä¸å¤è»Šã‚µã‚¤ãƒˆã§å®Ÿéš›ã«è¡Œã‚ã‚Œã¦ã„ ãŸ3ã¤å‡¦ç†ã‚’Hiveã«ç½®ãæ›ãˆã€éžãƒ‘ーティション＋éžåœ§ç¸® ã¨ãƒ‘ーティション＋圧縮ã®2パターンを測定ã—検証ã®å®Ÿæ–½ ï¬VCA01 – 20Tableã‹ã‚‰ã€5ã¤ã®Tem
nagix先生ã®MapR講座2012
è‰è–™ æ˜å½¦ @nagix MapRã¯OSファイルシステムã§ã¯ãªãブãƒãƒƒã‚¯ãƒ‡ãƒã‚¤ã‚¹ã«ç›´æŽ¥ã‚¢ã‚¯ã‚»ã‚¹ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã‚ªãƒ¼ãƒãƒ¼ãƒ˜ãƒƒãƒ‰ã‚’削減ã—ã¦ã„る。ディスクã¯ãƒ‡ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒˆã§3本を1å˜ä½ã¨ã—ã¦ã‚¹ãƒˆãƒ¬ãƒ¼ã‚¸ãƒ—ールを構æˆã—ã€ãã®ä¸ã§ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢RAID-0çš„ã«ã‚¹ãƒˆãƒ©ã‚¤ãƒ—ã—ã¦ã„る。ã“ã®ãŸã‚ディスクã¯3本å˜ä½ã§æ§‹æˆã™ã‚‹ã®ãŒãŠã™ã™ã‚ 2012-03-24 01:11:53 è‰è–™ æ˜å½¦ @nagix MapRã®ãƒœãƒªãƒ¥ãƒ¼ãƒ 機能ã¯ã€ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã‚’è«–ç†çš„ã«åˆ†å‰²ã—ã¦ç•°ãªã‚‹é‹ç”¨ç®¡ç†ãƒãƒªã‚·ãƒ¼ã‚’é©ç”¨ã§ãã‚‹ã—ãã¿ã€‚ボリュームã”ã¨ã«ã‚¹ãƒŠãƒƒãƒ—ショットや容é‡ä¸Šé™ã€ãƒ¬ãƒ—リケーション数ç‰ã‚’指定å¯èƒ½ã€‚よã誤解ãŒã‚ã‚‹ãŒã‚ãã¾ã§è«–ç†çš„ãªç®¡ç†å˜ä½ãªã®ã§ä¸‹å›žã‚Šã®ã‚µãƒ¼ãƒãƒŽãƒ¼ãƒ‰ã‚„ディスクã¯ãƒœãƒªãƒ¥ãƒ¼ãƒ é–“ã§å…±ç”¨ã™ã‚‹ 2012-03-26 23:48:46 è‰è–™ æ˜å½¦ @nagix MapRã§ã¯ãƒ©ãƒƒã‚¯ã‚„ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚¹ã‚¤ãƒƒãƒãªã©ã®ç‰©ç†é…ç½®ã«åŸºã¥ã„ã¦ã‚µãƒ¼ãƒãƒŽãƒ¼ãƒ‰ã‚’「
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