HadoopのHDFSを使った分散データベース「Apache HBase」プロジェクトは12月19日、最新安定版「Apache HBase 1.4」を公開した。 Apache HBaseはGoogleの「BigTable」コンセプトを基にした分散型ノンリレーショナルデータベース。Javaで実装されており、Hadoopの分散ファイルシステムHDFSをベースとすることから「Hadoopデータベース」と位置付けられている。 HBase 1.4は、2015年に公開した1系の最新安定版。1月に公開された1.3に続くリリースとなる。マイナーリリースではあるが660以上のイシューを解決し、後方互換性を維持した新機能が導入されている。Hadoop 2.8に対してHBaseを構築できるようになった。 ログファイルシステムオブジェクトがクローズした場合はMasterサーバーを中断するようになった。また、小規模
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
はじめに 近年、「Hadoop」というキーワードをよく目にします。もしかしたらこの記事を読んでいるあなたも、Hadoopというキーワードを目にしたり聞いたりしたことがあり、興味を持ってこの記事をご覧になっているのかもしれません。Hadoopとは何でしょうか？何ができるのでしょうか？今回から全5回にかけて、Hadoopの活用事例や活用のヒント、そしてこれからHadoopを活用しようと考えているエンジニアが知っておくべきことや、情報収集の仕方を解説します。 Hadoopって何？ Hadoopとは何でしょうか。簡単に言うと、テラバイト、ペタバイトといった巨大なデータを処理するためのオープンソースの分散処理基盤で、Googleが検索エンジンのバックエンドに利用している技術のクローンです。Googleは2003年に大規模分散ファイルシステム「Google File System（GFS）」につ
Hadoopは、グーグルが検索エンジン用に開発したバッチ処理システムを基に開発された、オープンソースソフトだ。グーグルが開発した分散ファイルシステム「Google File System（GFS）」を模した「Hadoop Distributed File System（HD FS）」と、データ処理機構「MapReduce」を模した「Hadoop MapReduce」で構成する。 米国では米VISAや米JPモルガン・チェースのような大手金融機関が、バッチ処理にHadoopを使用する。 そのHadoopがいよいよ、日本企業でも使われ始めた。例えば楽天は、ある商品に対するお薦め商品をリストアップする「レコメンド処理」にHadoopを使用する。NTTデータは、全国の渋滞情報をリアルタイムに可視化するシステムの構築にHadoopを採用した。三菱UFJインフォメーションテクノロジーもHadoopを使っ
先週10月12日に、ニューヨークでHadoopのイベント「Hadoop World: NYC 2010」が開催されました。主催はHadoopのディストリビューションベンダであるCloudera。参加者は900名を超えたともいわれ、日本からも30名程度が参加しました。 このイベントでClouderaはNTTデータとの提携を発表。両社でアジア太平洋地域と日本でのHadoopビジネスを積極展開することを明らかにしています。NTTデータによる講演のなかでリクルートの米谷修氏が行ったHadoopに関する比較評価を紹介します。 この記事はHadoop WorldでClouderaと提携したNTTデータが目指すもの。Hadoop World: NYC 2010」の続きです。 3種類のデータベースとHadoopを比較 リクルート MIT United システム基盤室エグゼクティブマネージャー 米谷修氏。
Please Note: this was written January 2009 - see the comments for updates and additional information. A lot has changed since I wrote this. Perhaps you’re considering using a dedicated key-value or document store instead of a traditional relational database. Reasons for this might include: You're suffering from Cloud-computing Mania. You need an excuse to 'get your Erlang on' You heard CouchDB was
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