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mapreduceに関するpoad1010のブックマーク (10)
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連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
poad1010 2011/11/29
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第1回 分散処理を隠蔽し、大規模開発を可能に
筆者らは、オープンソースソフトウエアの分散処理ミドルウエア「Hadoop」を、基幹系のバッチ処理システムに適用するためのフレームワーク「Asakusa」を開発した。AsakusaはHadoopと同様に、オープンソースソフトウエアとして公開する。公開日は、本連載の4回目をお届けする2011年3月31日の予定である。 Asakusaを使うことでHadoopによる分散処理のメリットを享受することが可能となり、これまでRDBMSを利用していた場合と比べて、多くのケースでバッチ処理システムの性能を大幅に向上することができる。筆者らが実際に構築を支援したシステムでは、それまで4時間かかっていた処理が数分で終わるようなケースも出てきている。 盛んに報道されているように、Hadoopはすでに多くの導入実績がある。ただしその用途は、ログ分析システムやレコメンデーションエンジンなどのビジネスインテリジェンス（
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GitHub - GoogleCloudPlatform/appengine-mapreduce: A library for running MapReduce jobs on App Engine
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Hadoopの死角、COBOLバッチ処理の並列化
Hadoopの死角、COBOLバッチ処理の並列化：現場にキく、Webシステムの問題解決ノウハウ（8） 本連載は、日立製作所が提供するアプリケーションサーバ「Cosminexus」の開発担当者へのインタビューを通じて、Webシステムにおける、さまざまな問題／トラブルの解決に効くノウハウや注意点を紹介していく。現在起きている問題の解決や、今後の開発のご参考に（編集部） クラウドで可能になった大量データ処理とバッチ処理 クラウド・コンピューティングを前提として、多数のサーバを使い大量のデータ処理をするための手法として、「MapReduce」や、MapReduceをJavaで実現するフレームワーク「Hadoop」に代表される分散並列処理に注目が集まっている。 多数のサーバを使い計算処理を並列化し、それまで非現実的と思われていた大量の計算処理も可能とする手法で、まさに「クラウド時代の技術」といえるだ
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MapReduceによる大規模データを利用した機械学習
1. 2011 2/22（火） Hadoop Conference Japan 2011 MapReduceによる大規模 データを利用した機械学習 株式会社Preferred Infrastructure 岡野原 大輔 hillbig@preferred.jp @hillbig 1 2. 自己紹介 株式会社 Preferred Infrastructure フェロー, 研究開発チームリーダー 専門分野 自然言語処理 （情報理工学博士） 携わった分野は形態素解析、文書分類/クラスタリング、専 門用語抽出、評判分類、情報抽出 機械学習,統計処理・圧縮データ構造,データ圧縮 主な業務内容 有用な技術を新規開発・発掘しプロダクトに反映 他社との共同研究開発 Hadoopを利用したデータ解析の案件も数件 2
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GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
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「Jaql」を使ってMapReduceをより簡単に
Jaql（a query language desired for JSON：JSON用に位置づけられたクエリ言語）は、JSON型式のデータを処理するためのクエリ言語で、Apache HadoopのMapReduceを処理するための実装が存在します。日本語では「じゃっくる」と発音します。ジャッカルに似ているため、一部のサイトにはジャッカルの写真が掲載されていました。 もともとはIBMのアルマデン研究所で研究・開発され、オープンソースへ提案されました。本原稿執筆時点では、Apache Incubatorプロジェクトになっており、Google Codeのサイトで開発が進められています。 IBMアルマデン研究所のサイト Apache Hadoop用実装のダウンロードサイト 本記事執筆時点では、つい先頃リリースされた、Jaql 0.5.1をベースに解説しています。 1. JSONの基礎 JSON（
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Welcome to Apache™ Hadoop™!
This is the first release of Apache Hadoop 3.4 line. It contains 2888 bug fixes, improvements and enhancements since 3.3. Users are encouraged to read the overview of major changes. For details of please check release notes and changelog. This is a release of Apache Hadoop 3.3 line. It contains 117 bug fixes, improvements and enhancements since 3.3.5. Users of Apache Hadoop 3.3.5 and earlier shoul
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