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WebPIE
WebPIE (Web-scale Parallel Inference Engine) is a MapReduce distributed RDFS/OWL inference engine written using the Hadoop framework. This engine applies the RDFS and OWL ter Horst rules and it materializes all the derived statements. WebPIE encodes Semantic Web reasoning as a set of Map and Reduce operations, tapping on the power of the MapReduce programming model for performance, fault-tolerance
Hadoop Ecosystem Map
Prashanth Babu sent an older Hadoop ecosystem map as a follow up to the Hadoop tools ecosystem and The components and their functions in the Hadoop ecosystem: Credit indoos.wordpress.com The map is not self explanatory so here’s the legend: How did it all start: huge data on the web!Nutch built to crawl this web dataHuge data had to saved: HDFS was born!How to use this data?Map reduce framework bu
Enterprise Distributed Graph Database | DataStax
2022 Recap: A Year for Customers, Community, and Real-Time DataHighlights from 2022 and a glimpse into the year ahead. DataStax Enterprise GraphA distributed cassandra graph database optimized for enterprise applications - zero downtime, fast traversals at scale, and real-time analysis of complex, related datasets.
2011.10.14 Apache Giraph - Hortonworks
Apache Giraph: start analyzing graph relationships in your bigdata in 45 minu...rhatr
Hadoop Conference Japanに参加しました #hcj2011 - nokunoの日記
というわけでHadoop Conference Japanに参加しました。Hadoop Conference Japan 2011会場は豊洲のNTTデータ本社で、初めて来たのですが駅前の広場が楽天のある品川シーサイドと全く同じでびっくりしました。 『Hadoop on クラウド / Amazon Elastic MapReduceの真価』（Amazon Web Services, Jeff Barr） Introduction AWS: 2002-Twitter: @jeffbarr What is Big Data Doesn't refer just to volume Big Data Tool EMR Overview Hadoop Hosting Framework Launch and monitor job flows: Web, CUI, REST Upload data
Pig | Yahoo! Research
We are creating infrastructure to support ad-hoc analysis of very large data sets. Parallel processing is the name of the game. Our system runs on a cluster computing architecture, on top of which sit several layers of abstraction that ultimately bring the power of parallel computing into the hands of ordinary users. The layers in between automatically translate user queries into efficient paralle
NTTデータのHadoop報告書がすごかった - 科学と非科学の迷宮
業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）」という
Hive vs Pig for HadoopSourceCodeReading
Apache Hadoop India Summit 2011 talk "Pig - Making Hadoop Easy" by Alan Gate
Hadoopソースコードリーディング第2回
Hadoopのソースコードを読んでHadoopの基礎知識や使い方を学ぶ会の第2回です。 日 時：平成22年5月27日19時から22時まで 定 員：150名 続きを読む
Hadoopソースコードリーディング第3回 (2010/06/28 Mon)
Tatsuya Kawano @tatsuya6502 #hadoopreading 来週月曜の発表内容「 HBase と Cassandra -- トレードオフを理解する」だけど、ようやくまとまってきた。機能や性能のような表面上の比較ではなく、設計方針の違いを紹介したかったのだけど、自分なりの結論を導き出すことは意外に難しかった 2010-06-24 08:47:20
Hadoop で Wikipedia のテキスト処理を900倍高速化 - 武蔵野日記
今月中に実験の実装が終わるくらいでないと来月の投稿〆切に間に合わないので、今週から研究室のサーバに Hadoop をインストールしている。 研究室にはサーバが20台弱あるのだが、そのうち10台強を使うことにして設定。これくらいの規模だと「大規模」と言うのは憚られるかもしれないが(Yahoo! や Google と比べて、という意味で。)、中規模、くらいには言ってもいいだろうし、たぶん、多くの大学や企業で使える台数もこれくらいだと思うし、大企業にいないとできない研究をするのも大変価値があるが、他の人たちがやる気になれば真似できる研究をするのも(データやインフラ勝負ではなくアイデア勝負になるので苦しくはあるのだが)重要だと考えている。 たとえば、数台でも分散環境の恩恵が受けられる、というのはPFI が出した Hadoop の解析資料で知っていたので、初めて導入したときは参考になったし、こういう
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来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
Hadoop分散処理、6時間から5分に高速化 - Yahoo! Japan | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Yahoo! JAPAN Tech Blog 1コアあたりの性能向上が緩やかになってきているため、処理速度を向上させるには並列処理へ移行する必要がでている。PCレベルであればマルチコアでの並列化ということになり、もっと大規模でスケーラビリティの高い処理を実現するにはグリッドやクラウドコンピューティングと呼ばれるような分散コンピューティングを実現していく必要がでてくる。 分散コンピューティングはシステムアーキテクチャの設計から実装まで煩雑になると敬遠されがちだが、簡単に実現するための方法がないわけではない。OSSプロダクトではApache Hadoopが代表的な存在だ。Hadoopは大量のデータ処理を分散処理するためのプラットフォーム。Hadoopの流儀にしたがって機能を実装すれば自動的に分散処理を実現できるという優れものだ。 しかし分散コンピューティングというと研究室レベルでの活用とか、G
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Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
GitHub - ryukobayashi/hadoopreading: hadoopreading
Apache HBase 入門 (第１回)
银娱优越会·(中国)网站登陆
Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
Hadoop上で動く機械学習ライブラリ 「Apache Mahout 0.1」リリース
