Jenkinsã¨hadoopを利用ã—ãŸç¶™ç¶šçš„データ解æžç’°å¢ƒã®æ§‹ç¯‰
2. Meta Information • 2006.4 – 2012.3 – Keio University • Artificial Intelligence, Semantic Web, Ontology Engineering • 2011.2 – 2012.3 – CTO at Trippiece, Inc. • Software Engineering • 2012.4 – – Engineer at adingo, Inc. • Data Analysis, Operation Engineering twitter: @suzu_v http://blog.kentasuzuki.net
Hadoop and DynamoDB
Hadoop and DynamoDB provide scalable data storage and analytics capabilities. Hadoop uses Elastic MapReduce to process large datasets stored in S3 and HDFS. It allows querying live data stored in DynamoDB or archived data stored in S3. Results can be exported between the two services. DynamoDB is a NoSQL database that provides unlimited storage, consistent performance, and ability to scale without
Hadoop and HBase vs RDBMS メモ
Hadoop and HBase vs RDBMSã®è¶…é©å½“翻訳メモ Hadoop/HBase vs. RDBMS December CTO Forum Jonathan Gray Streamy.com プãƒãƒ•ã‚£ãƒ¼ãƒ« ・Streamy.comã®å…±åŒå‰µæ¥è€… ・経æ´ï¼ˆçµŒé¨“）：コンピュータエンジニアリングã€åˆ†æ•£ï¼è€éšœå®³æ€§ã‚¢ãƒ—リケーションã€ãƒªãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒŠãƒ«ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã€Linux ・2008å¹´6月ã«Streamy.comã®ãƒãƒƒã‚¯ã‚¨ãƒ³ãƒ‰ã‚’PostgreSQL ã‹ã‚‰Hadoop/Hbaseã«ç§»è¡Œã«æˆåŠŸ ãªãœHadoop/Hbaseãªã®ã‹ ・データãŒãƒšã‚¿ãƒã‚¤ãƒˆã¾ã§å¤§ãããªã£ãŸ ・従æ¥ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã¯æ‹¡å¼µã™ã‚‹ã®ã«ãŠé‡‘ãŒã‹ã‹ã‚‹ã—ã€æœ¬è³ªçš„ã«åˆ†æ•£åŒ–ãŒé›£ã—ㄠ・一般的ãªãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚§ã‚¢ã¯å®‰ãã¦ãƒ‘ワフル - 1000ドル（？）ã§4core/4GB/1TB - 300GB 15k RPM SAS ãŒ500ドルãらㄠ・ラン
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The document discusses MapReduce and Hadoop. It provides an overview of MapReduce concepts including split, map, combine, shuffle, and reduce phases. It also describes how Hadoop Streaming allows other programming languages besides Java to be used for map and reduce functions. Finally, it mentions some MapReduce frameworks and languages like Pig, Hive, and Cascading that provide higher-level abstr
961万人ã®é£Ÿå“を支ãˆã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿è§£æž
This document discusses Hadoop and its ecosystem. It covers Hadoop distributions like Cloudera and Amazon's Elastic MapReduce service. It also discusses running SQL-like queries using MapReduce and moving data between MySQL and Hadoop. Key algorithms like map and reduce functions are explained through examples. Different Hadoop deployment options on EC2 like standalone, Cloudera, and EMR are also
20100916_EMRを使ã£ãŸã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ 構築案件
2010/9/16ã®Hadoopソースコードリーディング第5å›žï¼ æ¥½å¤©ã‚¿ãƒ¯ãƒ¼ã®ç™ºè¡¨è³‡æ–™ã§ã™ã€‚Read less
『Hadoopã€ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã‹ã‚‰å®Œå…¨åˆ†æ•£ãƒ¢ãƒ¼ãƒ‰ã§å‹•ã‹ã™ã¾ã§ã®ã€ãã‚Œã¯ãã‚Œã¯é•·ã„é“ã®ã‚Šã€‚ã€
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1å°æ§‹æˆã®Hadoopã‚’30分ã§è©¦ã—ã¦ã¿ã‚‹(CentOS + Cloudera)
(å‚考) Cloudera社ã®Hadoopパッケージã®æƒ…å ± http://archive.cloudera.com/docs/ å¿…è¦ãªã‚‚㮠・CentOS5ã‹CentOS6ã®Linux環境1å°(ã“ã“ã§ã¯CentOS5.6ã¨CentOS6.0を使ã„ã¾ã—ãŸã€‚CentOSã®ä»–ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã‚„ã€Fedoraã€Redhatç‰ã§ã‚‚大丈夫ã ã¨æ€ã„ã¾ã™) ・インターãƒãƒƒãƒˆæŽ¥ç¶š ・Sun社Javaパッケージ(パッケージファイルをインターãƒãƒƒãƒˆã‹ã‚‰å–å¾—) ・Cloudera社ã®CDH3ã®Hadoopパッケージ(yumã§ã‚¤ãƒ³ã‚¿ãƒ¼ãƒãƒƒãƒˆã‹ã‚‰ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«) 作æ¥æ‰‹é † 0. 準備 0-1. Sun社Javaパッケージã®å–å¾— http://java.sun.com/javase/downloads/ã«ã¦ã€ Java SE 6ã®[Download]ボタンを押ã—ã¦å‡ºã‚‹ã€ŒJava SE Downloadsã€ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ã‹ã‚‰å¿…è¦ãªã‚‚ã®
Hadoopã¯ãƒ«ã‚¤ãƒ¼ãƒ€ã®é…’å ´ - wyukawa's diary
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第1回　Amazon Elastic MapReduceを使ã†æº–備をã™ã‚‹ | gihyo.jp
Amazon Elastic MapReduceã¨ã¯ 昨今ã€ãƒãƒƒãƒå‡¦ç†ã«Hadoopを活用ã™ã‚‹äº‹ä¾‹ãŒè©±é¡Œã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ãã®ä¸ã§ã‚‚特ç†ã™ã¹ããªã®ã¯ã€åˆ†æ•£å‡¦ç†æŠ€è¡“ã§ã‚ã‚‹MapReduceã§ã™ã€‚ã—ã‹ã—ã€MapReduceを実際ã«ä½¿ã†ã«ã¯ã€æ•°å°ã‹ã‚‰æ•°100å°ã®ã‚µãƒ¼ãƒã‚’用æ„ã—ã€Hadoopã®ã‚»ãƒƒãƒˆã‚¢ãƒƒãƒ—ã‚‚ã—ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚Šã¾ã›ã‚“。ãã®ã‚ˆã†ãªã‚µãƒ¼ãƒæ§‹ç¯‰ãƒ»ç®¡ç†ã€ã‚»ãƒƒãƒˆã‚¢ãƒƒãƒ—ã®æ‰‹é–“ã‚’ç„¡ãã—ã€ã™ã使ãˆã‚‹ã®ãŒAmazon Web Service（AWS）ã®Elastic MapReduce（EMR）ã§ã™ã€‚ 図1　Amazon Elastic MapReduce AWSã€MapReduceã®èª¬æ˜Žã¯å¤šãã®æ›¸ç±ã€ãƒ–ãƒã‚°ãªã©ã‚’å‚ç…§ã—ã¦ãã ã•ã„。ã¾ãŸã€EMRを使用ã™ã‚‹ã«ã¯ã€ã¾ãšAWSã®ã‚¢ã‚«ã‚¦ãƒ³ãƒˆã‚’作ã£ã¦ãŠãå¿…è¦ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ãŒã€ãã®æ‰‹é †ã‚‚割愛ã•ã›ã¦ã„ãŸã ãã¾ã™ã€‚本連載ã§ã¯EMRã®ä½¿ã„æ–¹ã€æ°—ã‚’ã¤ã‘ãªã‘ã‚Œã°ã„ã‘ãªã„点ãªã©ã‚’é‡ç‚¹çš„
大è¦æ¨¡ã‚¤ãƒ³ãƒ•ãƒ©å€‹äººé‹ç”¨ï¼šAWS+Hadoopã®æˆåŠŸä¾‹ | wrong, rogue and log
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ツイッターStorm:オープンソースã®ãƒªã‚¢ãƒ«ã‚¿ã‚¤ãƒ Hadoop
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¤‰...
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ランã‚ング
ランã‚ング
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Microsoft PowerPoint - OSC2011_Tokyo_Fall_Hadoop_vs_MySQL_20111119v1s1pub.pptx
連載: IBM Watson Workspace #鬼ã‚㋠アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace 㧠AI を利用ã—ãŸã‚¢ãƒ—リ連æºã®å®Ÿç¾ #鬼ã‚㋠解説（å‰ç·¨ï¼‰
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