日本でも大量の非定形データなどの処理に有効なソリューションとして注目されるようになったApache Hadoop。その生みの親であり、名付け親でもある米国クラウデラ チーフ アーキテクトのダグ・カッティング(Doug Cutting)氏が、2011年9月1日に開催2日目を迎えた「Cloud Computing World Tokyo 2011」＆「Next Generation Data Center 2011」（主催：CIO Magazine/Online、Computerworld）の基調講演のために来日した。手には謎のぬいぐるみ。まずは、その理由に迫った。 interview ＆ text◎CIO Magazine編集部 名付け親は当時2歳の息子？ ── 基調講演の後に来場者からの記念撮影の要望に応えていましたが、そこでもそのぬいぐるみをお持ちでしたよね。 このぬいぐるみは、もとも
Hadoopはほんとブームです。バブルだと言っていい気がします。各種セミナーはすぐに埋まりますし、実際に聞きに行くと会場は満員です。 この分野は日本だとNTTデータが先頭をきったように見えます。 NTTデータ、Hadoopの商用ディストリビューション「CDH3」を販売開始 | 日経 xTECH（クロステック） またHadoop専業会社「ノーチラス・テクノロジー」というのもできました。 ウルシステムズとイーシー・ワンが経営統合、Hadoop専業会社を立ち上げ | 日経 xTECH（クロステック） しかし最近では富士通やIBMもHadoopソリューションを展開しておりレッドオーシャンな感じです。 富士通がビッグデータ分析・活用向けのPaaSサービス | 日経 xTECH（クロステック） 日本IBM、表計算のように分析できるHadoopソフト新版「BigInsights」 | 日経 xTECH（
最近、Perl も書き始めてみたので、Hadoop 上で分散実行できる Perl での MapReduce 実装を紹介する。大規模データマイニング・機械学習のライブラリ Apache Mahout の Parallel Frequent Pattern Mining の入力データを生成する Perl MapReduce 実装の紹介。 Frequent Pattern Mining 入門 Frequent Pattern Mining (Association Analysis )は、隠されたルールパターンを抽出するアルゴリズム。有名な例としては、1992年のウォルマートのクリスマス商戦で「おむつを買った人は半ダースのビールを買う可能性が最も高い」という頻出ルールを抽出し、商品陳列に活かした売上向上した事例。 入門資料： 第５回R勉強会＠東京 で話してきた - 「R言語によるアソシエーション
1年経ってiPhone4の電池がヘタってきた、太田です。 指数関数的にエントリ数が少なくなってきた本ブログですがw、景気付けのためにエントリを投稿したいと思います！本日はHBaseについてです。 Linux と Hadoop と HBase と ZooKeeper に詳しいあなた！あなたがターゲットです。 HBaseとは? HBaseとは、HDFS (Hadoop Distributed File System)上に構築された分散データベースです。大量の非常に細かいデータをリアルタイムに読み書き出来るのが特徴です。最近ではFacebook Messageの基盤技術として使用された事で注目を集めています。 HBase公式サイト Apache HBase ブック 保存されたデータはHDFS上に保存され、HDFSの仕組みによってレプリケーションされるため安全にデータを保持することが出来ます。 ま
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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