米Yahoo!は、大規模データの分散処理を実現するMapReduceをリアルタイムに行うソフトウェア「S4」を、オープンソースとして公開しました。 MapReduceを実行するソフトウェアとして、オープンソースの「Hadoop」がありますが、Hadoopはあらかじめジョブを定義して投入するバッチ処理を前提としていました。 S4は、データをキーとバリューのペアで構成されるストリームデータとして非同期に受け取ることができ、処理結果もキーバリューのペアで構成されたストリームデータとして出力するようになっているとのこと。 この非同期なストリームデータによる入出力が、リアルタイムなMapReduceを実現するフレームワークとしてのS4の特徴といえます。 リアルタイムなMapReduceで何ができる？ リアルタイムなMapReduceにはどのような用途が考えられるのでしょうか？ S4の公開を表明したY
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、地域サービス事業部の吉田一星です。 今回は、Hadoopについて、Yahoo! JAPANでの実際の使用例を交えながら書きたいと思います。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。 複数のマシンへの分散処理は、プロセス間通信や、障害時への対応などを考えなければならず、プログラマにとって敷居が高いものですが、 Hadoopはそういった面倒くさい分散処理を一手に引き受けてくれます。 1台では処理にかなり時間がかかるような大量のデータも、複数マシンに分散させることで、驚くべきスピードで処理を行うことができます。 例えば、今まで1台でやっていた、あるログ集計処理
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
The Apache Hadoop project GoogleはMapReduceに関する特許をUnited States Patent: 7650331として確保している。これに関して、MapReduceに関する実装を行うと、同特許に違反することなるのではないか、と懸念していたプロジェクトがあった。Apache HadoopおよびApacheでMapReduceに関連するソフトウェアを実装しているプロジェクトだ。 Re: License for Google's patentにおいて、Apacheの弁護士であるLarry Rosen氏から、Googleの弁護士から「we have granted a license for Hadoop, terms of which are specified in the CLA.」という返事を得たという内容が伝えられている。Apache Hado
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 東京エレクトロン デバイス（TED）は2月16日、オープンソース（OSS）のデータウェアハウス（DWH）用データベース（DB）エンジン「Greenplum Database」とデル製サーバをパッケージ化した製品の販売を開始した。4月1日から受注を受け付け、5月17日から出荷する。 Greenplum Databaseは、PostgreSQLに「シェアードナッシングアーキテクチャ」を拡張することで、複数のPostgreSQLインスタンス間の通信を可能にし、システムを一つの論理DBとして動作させる。並行クエリ実行、並列データロードで、大規模DWHを構築できるとされている。 分散処理技術「MapReduce」をベースにした独自技術を実装し、ク
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
【IT用語】MapReduceとHadoop 金 裕可里, 木田 直人, 三木光範, 廣安知之 ISDL Report No. 20091306001 2009年 7月 2日 1 はじめに 近年, Webページの検索や, 地図の検索を行うためにGoogleのサービスが頻繁に利用されており, 必要不可欠なものとなっている.Web検索は, 莫大なデータを扱うのにも関わらず, 瞬時に検索結果を表示させることを実現している. この事実の裏側では, 想像以上に膨大な計算や多数のコンピュータの働きがある. Googleはその超巨大なコンピュータネットワークを用いて, 膨大なデータ処理を分散化している. そのため, 大量のデータを瞬時に処理することが可能になっている. そのGoogleの分散処理システムはMapReduce[1]と呼ばれており, Googleの検索技術を支えるコア技術である.
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
