グーグルが大規模分散システムのために用いているMapReduceという技術を、オープンソースとして実装したJavaベースのソフトウェア「Hadoop」です。 Hadoopは当初、Yahoo!やFacebook、Facebookといったネット企業が数テラバイト、ペタバイトにおよぶ大規模なログなどを分析するのに利用していましたが、現在ではVISAやJP Morgan Chase、China Moblieなど一般の企業でも大規模なデータ処理にHadoopを用いています。多くの処理がネットで行われるにつれ、「Big Data」と呼ばれる大規模データは処理のニーズはさまざまな企業に広がっています。 Hadoopは新しいデータ分析プラットフォームになる Hadoopの商用ディストリビューションを提供する「Cloudera」は、Hadoopをあらゆる企業、組織の情報分析プラットフォームにするというビジョ
今週18日からマイクロソフトがラスベガスで「MIX09」を開催します。Windows 7やWindows Azureが発表された昨年秋のPDC（Professional Developers Conference）とは異なり、MIXはWebデザイナーとWebデベロッパー向けのイベントです。 ところで、デザイナーとデベロッパー向けのイベントといえばアドビシステムズのイベントが有名。その名称はたしか「MAX」ですよね......。 さて。MIX09ではWindows Azureの料金体系の発表があるかもしれないといわれています。もし発表されれば、IT系メディアのヘッドラインを飾ることでしょう。 僕が注目しているのは、先日「マイクロソフトがクラウドでリーダーシップを握る可能性が高まる」で書いた、SQL Server完全互換の「SQL Data Services」（SDS）についての具体的な内容の
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
SQLインジェクションとは何か？その正体とクラッキング対策。
世間では、今Gumblar祭りが勃発中であり、SQLインジェクションがニュースに出てくることは少なくなったが、だからと言ってSQLインジェクションの脅威がなくなったわけではない。SQLインジェクションはGumblarを仕掛ける手段としても利用されることがあり、Webアプリケーションを提供する全ての人にとって、対策を講じなければいけない驚異であることに変わりはない。SQLインジェクションという攻撃手法が認識され、大いに悪用されているにも係わらず、その本質に迫って解説している記事は少ないように思う。従来のWeb屋だけでなく、今やアプリケーション開発の主戦場はWebであると言っても過言ではなく、そういう意味ではSQLインジェクションについて理解することは、全てのプログラマにとっての嗜みであると言えるだろう。 というわけで、今日は改めてSQLインジェクションについて語ってみようと思う。 SQLイン
はじめに 今回は、Windows Azure Platformにおいて、クラウド上のデータベース機能を提供する「SQL Azure」について扱います。そして、SQL Azureの中核となるSQL Azure Databaseを使ってサンプルアプリケーションを作成してみます。 対象読者 Windows Azureに興味がある方 SQL Azureに興味がある方 SQL Azure Databaseを使用してアプリケーションを開発したい方 必要な環境 シリーズ第1回、第2回を参考にして、Windows Azureの開発環境のインストール、そしてクラウド環境に配置するために必要なAzure Services Developer Portalのアカウント作成とトークン取得を行ってください。 さらに、サンプルでは最初にSQL Serverにアクセスするアプリケーションを作成しますので、SQL Ser
Webスケールのデータを扱うためにさまざまなデータベースが登場してきている、ということを昨日のエントリ「データベースは目的別に使い分けるべし」で紹介しました。 特にリレーショナルモデルをベースとしない、非SQL系（NoSQL）と呼ばれるさまざまな種類のデータベースが登場してきています。非SQL系のデータベースは以前からオブジェクトデータベースやドキュメントデータベース、階層型データベースなどが存在していましたが、最近注目されているのがキーバリュー型データストアと呼ばれるデータベース。 ブログ「High Scalability」にポストされたエントリ「A Yes for a NoSQL Taxonomy」では、これら非SQL系のデータベースを詳細に9分類し、それぞれの分類に属するデータベースをリストアップしています（基になったのは「NoSQL is a Horseless Carriage」
元マイクロソフトのSQL Server開発チームの一員であり、その後マイクロソフトのデータセンターのアーキテクトとして活躍。昨年アマゾンに移籍して、現在はAmazon Web Servicesの上級エンジニアであるJames Hamilton氏が、自身のブログの「One Size Does Not Fit All」というエントリで、リレーショナルデータベースだけにとどまらない幅広いデータベースの種類を4つに分類して紹介しています。 4つの種類とは「機能優先」「スケーラビリティ優先」「シンプル」「目的別」です。 Hamilton氏は、アマゾンがAmazonクラウドでMySQLのサービスを開始したところ、以前から提供していたキーバリュー型データストアの「SimpleDB」は終了するのではないかと心配する声があったことを挙げ、 I can understand why some might co
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