Hapyrus では、 Hadoop + Hive と Amazon Redshift のソリューション、また Amazon Redshift の導入コンサルティングを提供します。ぜひお問い合わせ下さい。[email protected] http://hapyrus.com/
Amazon Redshift ベンチマーク Hadoop + Hiveと比較
Hapyrus では、 Hadoop + Hive と Amazon Redshift のソリューション、また Amazon Redshift の導入コンサルティングを提供します。ぜひお問い合わせ下さい。[email protected] http://hapyrus.com/
ちょっと理解に自信がないな�という皆さまに贈るHadoop／Sparkのキホン （IBM Datapalooza Tokyo 2016講演資料）
Hadoop最新情報 - YARN, Omni, Drill, Impala, Shark, Vertica - MapR CTO Meetup 2014...
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。
Scalable Machine Learning with HadoopAI-enhanced description This document discusses scalable machine learning using Apache Hadoop and Apache Mahout. It describes what scalable machine learning means in the context of large datasets, provides examples of common machine learning use cases like search and recommendations, and outlines approaches for scaling machine learning algorithms using Hadoop.
初めてのHadoopパッチ投稿 / How to Contribute to Hadoop （Cloudera World Tokyo 2014 LT講演資料）
[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)
こんにちは。くろの（福田）です。 先日、第1回EMR勉強会に参加してきました。 ■開催概要 日時：2011年12月15日（金） 場所：タイムズビル24 主催：ヴェルク株式会社、クリエーションライン株式会社 Webサイト：http://atnd.org/events/23056 ハッシュタグ：#emrstudy_jp ■クラウド型Hadoop Service - Amazon Elastic MapReduce クリエーションライン株式会社 李さん クラウド型Hadoopサービス オンデマンド －ジョブフロータイプ、データ処理タイプ、クラスタ規模を指定してHadoop作成 プロビジョン Hadoopクラスタ構成/ソフトウェアインストールが自動的に行われる Amazon S3、RDS、SimpleDB エフェメラル －結果がS3に保存され、ジョブフローは削除される ephemeral：はかない
実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...
The document outlines a technical architecture involving Hadoop, Amazon EMR, and MongoDB for data processing and storage, emphasizing components such as Fluentd for data ingestion and sharding for MongoDB. It includes references to various AWS resources, data actions, and configurations relevant to performance metrics. Additionally, it mentions the use of EMR for data processing tasks with specifi
Hadoopreading05 data intensive3 - Presentation Transcript MapReduceアルゴリズムデザイン Data-Intensive Text Processing with MapReduce 第３章 #hadoopreading @nokuno 自己紹介 2 Twitter: @nokuno はてな：id:nokuno 自然言語処理勉強会を主催（第2回は9/25開催） PRML/R/TokyoWebmining/Python/Hadoopなど 2002～2006：コミケで同人ゲーム売ってた 2007～2008：未踏でSocial IMEの開発 2009～現在：Web業界勤務（←今ここ） 本発表の元ネタ 3 Data-Intensive Text Processing with MapReduce 大規模テキスト
2011/10/16 "第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 14th)−大規模分散データマイニング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(10分) 講師 ： id:hamadakoichi [Twitter:@hamadakoichi] オープニングト
The document presents a webinar on the future of Apache Hadoop and its ecosystem, featuring insights from industry experts Doug Cutting and Jeff Hammerbacher. It discusses Hadoop's design to manage vast amounts of unstructured data efficiently, showcasing components like HDFS, MapReduce, HBase, Hive, and Pig, as well as the Apache Bigtop project's role in ensuring interoperability among these comp
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