HBaseのテーブルは、qualifierの中はデータ追加で自動的に増やせるが、family（列）はテーブルを一旦使用不可にして項目追加を行わないと増やせない。 したがって変化の無いものを列（family）にする方がいいんじゃないかと思う。 （試験名の方を可変にしておけば、模試とか補習(苦笑)とかにも対応できるし） 準備：テーブルの作成 今回のサンプル用に、HBase Shellからcreateコマンドを実行するか、HBaseのテーブル作成APIを使ってテーブルを作成しておく。 HBase Shellの場合 hbase(main):001:0> create 'student','personal','suugaku','kokugo','rika','shakai','eigo','total5' HBase APIの場合 package jp.hishidama.hadoop.hbas
1. Jubatusにおける⼤大規模分散 オンライン機械学習 2011/12/08 @⼤大規模データ処理理勉強会 株式会社Preferred Infrastructure 海野 裕也 (@unnonouno) 2. ⾃自⼰己紹介 l 海野 裕也 (@unnonouno) l Preferred Infrastructure (PFI) 研究開発部⾨門リサーチャー l 社員20⼈人くらい l 検索索・レコメンドエンジンSedueの開発など l 専⾨門 l ⾃自然⾔言語処理理 l テキストマイニング l Jubatusプロジェクト内での役割 l 主に特徴抽出エンジン、機械学習エンジンの研究開発 2 3. Big Data ! l データはこれからも増加し続ける 多いことより増えていくということが重要 l データ量量の変化に対応できるスケーラブルなシ
gumiの粟飯原です。 データマイニングやってます。しかしながら最近はあまりデータをいじる時間がなく社内でプレゼンばかりする日々で、社内でも私がなにやってるのかわからないというもっぱらの評判。そこで今回は一応データ解析もやってはいるんだよということを内外に主張するためにもデータマイニングの話をしようと思います。 アプリの基本的な日々の統計データ取得などは別の方々はやられているので、私からはhadoopを使った大規模解析の話や、そこで得られたデータを分析する環境の話をしたいと思います。コードを併記した具体例などは今回載せられないのですが、今後また紹介していければと思います。 大規模データの解析 日々のログ解析やDB解析はcronによる処理で毎朝レポーティングを行っているのですが、新しい情報を過去のアクセスログからまとめてどかんと取得したいと言う時はHadoopによる大規模解析を実行しています
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
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このドキュメントでは、チュートリアルとして役立つことを目的に、ユーザーが触れる Hadoop Map/Reduce のすべての側面についてまとめて説明します。 Hadoop のインストールと設定が済み、すでに実行されていることを確認してください。詳細については、以下を参照してください。 Hadoop を初めて使うユーザーは、Hadoop クイックスタートを参照してください。 大規模な分散クラスタを使うユーザーは、Hadoop クラスタセットアップを参照してください。 Hadoop Map/Reduce は、どこにでもあるごく普通のハードウェアで構成した (数千ノードの) 大規模なクラスタ上で、膨大なデータ (数テラバイトのデータセット) を並列処理するアプリケーションを簡単に記述できるようにするソフトウェアフレームワークです。 通常、Map/Reduce のジョブは、入力データセットを独立
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