Apache Hadoop は本来、クラスターでのビッグ データ セットの分散処理および分析のためのオープンソース フレームワークでした。 Hadoop エコシステムには、Apache Hive、Apache HBase、Spark、Kafka、その他の多くの関連するソフトウェアおよびユーティリティが含まれます。 Azure HDInsight は、フル マネージドの、全範囲に対応した、クラウド上のオープンソースのエンタープライズ向け分析サービスです。 Azure HDInsight の Apache Hadoop クラスター タイプでは、Apache Hadoop 分散ファイル システム (HDFS)、Apache Hadoop YARN によるリソース管理、シンプルな MapReduce プログラミング モデルを使用して、バッチ データを並列に処理して分析することができます。 HDIn
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
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