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Hadoopに関するSo-Kingのブックマーク (4)

  • 日々進化するHadoopの 「いま」

    1. 第2回 NHNテクノロジーカンファレンス (2012年8月18日) 日々進化するHadoopの 「いま」 株式会社NTTデータ / 日Hadoopユーザー会 濱野 賢一朗 Copyright © 2012 NTT DATA Corporation 2. 自己紹介  濱野 賢一朗 (はまの けんいちろう) @hamaken  株式会社NTTデータ 基盤システム事業部 シニアエキスパート • 『BizXaaS Hadoop構築・運用ソリューション』 『CDH Hadoopサポートサービス』 の中の人  日Hadoopユーザー会  翔泳社 『Hadoop徹底入門』 監修者  話題になった経産省のHadoop報告書のPM • 経済産業省 『分散制御処理技術等に係る データセンター高信頼化に向けた実証事業』 • http://www.meti.go.jp/policy/mono

    日々進化するHadoopの 「いま」
    So-King
    So-King 2012/08/19
    いつかやってみたい。あと、twitter連携のテストも兼ねる
  • 並列分散処理の常識をHadoopファミリから学ぶ

    Hadoopプロジェクトは3つの「サブプロジェクト」で構成されています。 Common:Hadoopの基機能FileSystem、RPC、Serializationのライブラリ HDFS:分散ストレージを仮想的に1つに扱うためのファイルシステム MapReduce:膨大なデータセットをクラスタ上で分散処理するためのソフトウェアフレームワーク これらが、「Hadoopファミリ」の核であり、並列分散処理機構を支えています。それ以外の「関連プロジェクト」は2011年12月時点では下記のようになっています。 Avro:Commonの持つ機能を拡張したデータシリアライズシステム Cassandra:単一障害点のないスケーラブルなマルチマスタデータベース Chukwa:大規模な分散システムでのデータ収集システム HBase:大規模な構造化データをサポートする、スケーラブルな分散データベース Hive

    並列分散処理の常識をHadoopファミリから学ぶ
  • 実践! 「MapReduceでテキストマイニング」徹底解説

    青空文庫」をテキストマイニング! 前回の「いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門」では、Hadoopとテキストマイニングの概要や構成、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した。今回から、Hadoopを使い、テキストマイニングのMapReduceプログラムを作成していきます。 「青空文庫」というサイトをご存じでしょうか。青空文庫は、著作権が切れた日の文学作品を掲載しているWebサイトで、青空文庫の全データをDVDや、BitTorrentによる配信で入手できます。今回は、このデータを使ってテキストマイニングを行いましょう。 前回、テキスト分類で、著者の性別、年齢、地域、職業などの属性も推定できると書きましたが、青空文庫は、他のデータにはない、著者属性があります。青空文庫の作品は、著作権が切れて、作者がなくなっている場

    実践! 「MapReduceでテキストマイニング」徹底解説
  • グーグル発「Hadoop」、日本企業も利用へ

    Hadoopは、グーグルが検索エンジン用に開発したバッチ処理システムを基に開発された、オープンソースソフトだ。グーグルが開発した分散ファイルシステム「Google File System(GFS)」を模した「Hadoop Distributed File System(HD FS)」と、データ処理機構「MapReduce」を模した「Hadoop MapReduce」で構成する。 米国では米VISAや米JPモルガン・チェースのような大手金融機関が、バッチ処理にHadoopを使用する。 そのHadoopがいよいよ、日企業でも使われ始めた。例えば楽天は、ある商品に対するお薦め商品をリストアップする「レコメンド処理」にHadoopを使用する。NTTデータは、全国の渋滞情報をリアルタイムに可視化するシステムの構築にHadoopを採用した。三菱UFJインフォメーションテクノロジーもHadoopを使っ

    グーグル発「Hadoop」、日本企業も利用へ
    So-King
    So-King 2011/01/19
    最近良く耳にするので。
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