副業市場の急成長に伴い、多くの人々が新たな収益源を求めて副業やネットビジネスに参入しています。しかし、その中には不透明な情報や誤解を招く宣伝、リスクの高い案件も少なくありません。当ブログでは、こうした環境の中で正しい選択を行うための知識と検証を提供することを目的としています。 ネット上の副業を詳細に検証し、信頼できる情報を整理・提供することで、みなさまが安全かつ効果的に副業に取り組めるよう支援します。
Hadoop MapReduceの処理速度より1桁速いと聞いて、早速自前のクラスタ環境で評価しました。
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開 Hadoopのディストリビューションベンダとして知られるClouderaは10月25日、SQLに対応し、データの分析速度はMapReduceよりも何倍も高速だという新しい分散クエリエンジン「Cloudera Impala」（製品名「Cloudera Enterprise RTQ」）をオープンソースで公開しました。 これまでHadoopでは内部でMapReduceと呼ばれる処理が用いられていましたが、ImpalaではMapReduceを使わず、Clouderaが2年かけて開発した独自の分散クエリエンジンを用いて処理を行います。Hiveの上位互換のSQLが利用でき、Hive/MapReduceで数分かかっていた応答時間を数秒に短縮すると説明されています。 グーグルのDremel
CDH4 Configurations with YARN, Capacity Scheduler and Hive 前回の続きで、私がCDH4で利用している外道式設定ファイルの紹介です。 非常に手間暇かけて作成したものなので墓の下まで持って行きたいところですが、某所からの圧力と社会のために、恥ずかしながら放出したいと思います。 はじめに 言うまでもなく、参考・利用においては自己責任でお願いします ホスト名・ファイルパスは適当に変換してください descriptionの日本語は私のメモですので怪しかったらググってください 英文のみの場合はまだ未検証だったり説明するまでもないものになっています 2ヶ月以上これで運用していますが、まだまだ変わると思うので更新日付を書いておきます ファイルはUTF-8です Hadoop設定 CDH3からCDH4への設定変更リスト core 公式 core-def
The Modern Data Architecture Mastery Series You're building the next great application. You need a data platform that doesn't just keep up, it propels you forward. That's why we've assembled this educational series: a practical deep dive into the most vital techniques for scaling, designing, and integrating modern data architectures with MongoDB. We're getting past the hype and giving you the hard
OSC 2012 Tokyo Spring HBaseのIOのアーキテクチャと、性能検証、Zabbixでの性能監視の発表資料です。 OSCのサイトにも掲載されています。
[INSIGHT OUT 2011] A12 ひとつのデータベース技術では生き残れない part1 カラムナーデータベース(Shinkubo)
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