なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
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Integration of Hadoop and MongoDB, Big Data’s Two Most Popular Technologies, Gets Significant Upgrade | 10gen, the MongoDB company MongoDB Connector for Hadoopは、Hadoopへの入出力データとしてMongoDBを使えるようにするソフトウェアで、新バージョンでは主に以下の機能が追加されています。 Apache HiveからMongoDBのデータへSQLライクな問い合わせ インクリメンタルなMapReduceジョブのサポートによる、アドホックな分析を容易に実現 MongoDB BSONファイルをHadoop Distributed File System（HDFS）上に保存することで、データの移動を削減 これにより以下のようなメリットが
MacBook Air 11インチ欲しい！、太田です。 1/27に、執筆に関わらせて頂いた「Hadoop徹底入門」という本が、翔泳社さんから出版されます。 OSS分散フレームワーク「Hadoop」の、日本語では初めてとなる書き下ろし本になります。執筆はNTTデータでHadoopのお仕事をされている、下垣さん、猿田さん、藤井さん、濱野さん、そして私になります。また、翔泳社の石川さんには非常にお世話になりました。 目次はこのブログの最後に掲載させて頂きました(詳細はこちら)。Hadoopとは何か？といった説明に始まり、Hadoopの周辺プロダクト(Hive, Pig, HBase, Thrift)も詳しくカバーされています。 Hadoopに関して現在日本語で読める大きな情報源として有名なのは、オライリーさんから出版されている「Hadoop」本になります。 本書はこの本と補完関係に有ると思ってい
もうこの手の話題は出尽くした感がありますが、最近Hadoopについて考えることが多いので、エントリにしてみます。なお、ここではベーシックなMapReduce+HDFSのことをHadoopと呼ぶことにします。 HadoopとはHadoopとは言わずと知れたGoogleのMapReduce/GFSのオープンソースのクローンです。MapReduceではプログラマはMapとReduceという2つの関数を書くだけで、並列分散処理をすることができます。これは(1) データを実際に持つマシンにプログラムを配布する (2) MapとReduceをつなぐShuffleフェーズでキーをグループ化してソートする、(3) 障害時のフェールオーバーやレプリケーション、といった処理をフレームワーク側が受け持つことによって、プログラマ側の負担を減らすものです。GFSに対応するHDFSにはファイルをクラスタに分散して保存
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