2018年のApache Hadoopを振り返る - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 そろそろApache Hadoopは終わったのでは? という話がありそうなので、ここ最近の状況を書きます。結論を言うとまだまだ終わってないですが、クラウド事業者が提供するマネージドサービスが充実してきたことにより、直接 Hadoopクラスタ上でジョブを実行したり、Hadoopクラスタを運用したりする人々は特定の企業に集中していくのかなと考えています。 Apache Hadoopとは Hadoopは、大きく分けてHDFS(Hadoop Distributed FileSystem), Hadoop MapReduce, Hadoop
Elastic{ON} 2017 3日目 | UberがElasticsearchを使って、苦労した話 #elasticon - Taste of Tech Topics
Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら！！ こんにちは！@tereka114です。 遂に終わってしまいました、Elastic{ON}。 これから日本に帰ります。1日目から3日目まで楽しいセッションが続いていました。 さて、Elastic{ON} 最終日のレポートです。 本日は3つのセッションを聞きました。 Powering Uber Marketplace’s Real-Time Data Needs with Elasticsearch 'What's the Scoop on ES-Hadoop? Spark, Streaming & More Closing Keynote セッションが少ない理由はAsk Me Anything（AMA）で主に質問をしていたからです。 Elastic社の人に質問し、丁寧に回答をいただき、自分の理解も深まりました！ ようやく本題です。
IoT時代におけるストリームデータ処理と急成長の Apache Flink
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの？ Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
Spark 2.0はフロントエンドAPIの創設と10倍の性能向上を目指す。早くも今年の5月頃登場予定。Hadoop Spark Conference Japan 2016
Spark 2.0はフロントエンドAPIの創設と10倍の性能向上を目指す。早くも今年の5月頃登場予定。Hadoop Spark Conference Japan 2016 2月8日に都内で開催された、HadoopとSparkをテーマにした国内最大のカンファレンス「Hadoop Spark Conference Japan 2016」の基調講演には、Sparkの開発を進めているDatabricksのReynold Xin氏が登壇。 Xin氏は、現在開発が進んでいるSpark 2.0の概要を紹介しました。セッションの内容をダイジェストで紹介します。 Spark 2.0: What's Next DatabricksのReynold Xin氏（写真左）。
YARN、HDFS、そしてSparkの将来像とは：「Hadoop/Spark Con」基調講演
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 日本Hadoopユーザー会は2月8日、東京都品川区で「Hadoop Conference Japan 2016」を開催した。第6回目となる今回のイベントでは「Spark Conference Japan 2016」が初めて併催され、キーノートにはApache Sparkの主要開発者であるXin Reynold氏も登壇。2016年にリリース予定のSparkの次期バージョン「Spark 2.0」の最新情報を紹介した。今回の参加登録者数は1347人で、そのうち63%が初参加だという。この記事では、同イベントのキーノートの様子をレポートする。 Apache Hadoopは、大規模データの分散処理を行うオープソースのミドルウェア。分散ファイルシス
Spark／MapReduceの 機械学習ライブラリ比較検証
2015/5/21 Hadoopソースコードリーディング 第19回におけるリクルートテクノロジーズ堀越による発表資料になります
Apache Spark による推薦システム案件例
2015-03-21 #TokyoWebmining 44th の発表資料です。
Apache Sparkってどんなものか見てみる（その１ - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 Kafkaを試している最中で微妙ですが、最近使えるのかなぁ、と情報を集めているのが「Apache Spark」です。 MapReduceと同じく分散並行処理を行う基盤なのですが、MapReduceよりも数十倍速いとかの情報があります。 ・・・んな阿呆な、とも思ったのですが、内部で保持しているRDDという仕組みが面白いこともあり、 とりあえず資料や論文を読んでみることにしました。 まず見てみた資料は「Overview of Spark」（http://spark.incubator.apache.org/talks/overview.pdf）です。 というわけで、読んだ結果をまとめてみます。 Sparkとは？ 高速でインタラクティブな言語統合クラスタコンピューティング基盤 Sparkプロジェクトのゴールは？ 以下の2つの解析ユースケースにより適合するようMapReduceを拡張
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