Google、大規模データをリアルタイムに分析できるクラウドサービス「Google Cloud Dataflow」を発表。「1年前からMapReduceは使っていない」。Google I/O 2014
Google、大規模データをリアルタイムに分析できるクラウドサービス「Google Cloud Dataflow」を発表。「1年前からMapReduceは使っていない」。Google I/O 2014 大規模分散処理のフレームワークとしてGoogleが開発し、Hadoopに採用されて広く使われているMapReduce。しかしGoogleはもうMapReduceを使わず、より優れた処理系の「Google Cloud Dataflow」を使っていることが、Google I/O 2014の基調講演で明らかにされました。 GoogleのシニアバイスプレジデントUrs Hölzle氏は、「エクサバイトのスケールまで扱え、パイプライン処理を記述しやすく最適化もしてくれる。それにバッチもリアルタイム分析も同じコードで記述できる」と、Cloud Dataflowの特長を説明します。 Google I/Oの
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
書評：「統計学が最強の学問である」→ はい。
この本を手に取ったのは単に売れているという理由からではない。むしろ話題になっても「なんかミーハーなタイトルだなー」ぐらいにしか思わず、あまり興味がわかなかった。 ところが、先日同僚の木村氏に誘われて参加した飲み会で、なんと著者の西内氏と話すという幸運な機会に恵まれた。西内氏は話が非常に上手で、ユーモアのセンスや頭の回転の速さ、そして匂い立つリア充臭を醸し出していた。著者に興味がわけば、著書にも興味がわくのが人情である。そして読んだ結果、とても面白い本だったので皆さんに紹介しようと思う。 統計学のいろはが分かる本書はミーハーなタイトルとは裏腹に、ストーリーに沿ってとても上手に「統計学のエッセンス」を伝えてくれる。専門書ではないので統計学のディテールには踏み込まないものの、要点を的確にピックアップしており「統計学ってどんなもの？どんなふうに使うの？」というクエスチョンに見事に答えている。一般向
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
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Big Data入門に見せかけたFluentd入門
