2. 目次 1. 自己紹介 2. ユーザーローカルとアクセス解析 3. アクセス解析の基礎 4. アクセス解析システムの裏側 - リアルタイム集計 - 小バッチ集計 - 大規模バッチ集計 スライド49枚 2 12年9月23日日曜日 3. 自己紹介 • 三上俊輔 • 株式会社ユーザーローカル • 今年３月に筑波大学院を卒業 • 大学では分散ファイルシステムの研究 • 学生の時はCookpadのデータマイニン グ部門で2ヶ月ほどインターン 3 12年9月23日日曜日 4. 過去の研究、発表 • 研究ブログ：http://shun0102.net/ • 発表：「分散ファイルシステムGfarm 上でのHadoop MapReduce」など - http://www.slideshare.net/shun0102/ 4 12年9月23日日曜日
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
AmazonがEC2上でHadoopによるMapReduceを実行できるサービスを出してきたようですね。 →Amazon EMR - Amazon Web Services →http://kzk9.net/blog/2009/04/reviewing_amazon_elastic_map_reduce.html 前回の記事では、EC2上でHadoop用のインスタンスを自分で動作させて、ファイルの転送も事前にやって…と色々下準備が必要だったんですが、このサービスを使えばローカルの環境からいきなりコマンド一発でMapReduceを実行する事ができるようになりました。 そんなのを聞いたらやってみたくなるよね、という事で、PHPのMapper/Reducerが使えるか試してみたかったので、早速使ってみる事にしました。 多段階のMapReduceは面倒なので、今回は以前の記事で使った単語カウントの
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