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ycsbの検索結果1 - 40 件 / 103件

  • 世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔(Tsurugi)」を開発

    世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔(Tsurugi)」を開発― 処理性能456万TPSと応答遅延219ナノ秒を実現 ― 日本電気(株)と(株)ノーチラス・テクノロジーズはNEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」(以下、委託事業)において、世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔(Tsurugi)」(以下、劔)を開発しました。 劔は、次世代のデータベースに用いられるハードウエア環境(メニーコア・大容量メモリーなど)に適合したシステムであり、ハードウエアの性能が向上するほどシステムの性能も高まる特性を有しています。32以上のコア数を有するハードウエアにおいては、世界最速レベルの処理性能456万TPSと219ナノ秒の応答遅延を実現しました。 劔の導入によって、複雑なバッチ処理とオンライン

      世界最速レベルの性能を持つリレーショナルデータベース管理システム「劔(Tsurugi)」を開発
    • LINE Storage: Storing billions of rows in Sharded-Redis and HBase per Month « NAVER Engineers' Blog

      Hi, I’m Shunsuke Nakamura (@sunsuk7tp). Just half a year ago, I completed the Computer Science Master’s program in Tokyo Tech and joined to NHN Japan as a member of LINE server team. My ambition is to hack distributed processing and storage systems and develop the next generation’s architecture. In the LINE server team, I’m in charge of development and operation of the advanced storage system whi

      • 次の一歩を踏み出した“NoSQL”

        「クラウドでパケ死」。 5月中旬、こんな言葉がTwitterで発信された。米Amazon Web Servicesのクラウドサービス「Amazon EC2」と「Amazon EBS」を使ったことろ、わずか5日ほどで利用料が25万円を超えてしまったのだという。ご本人のTwitterをたどると、原因は容量が30テラバイトの巨大な仮想ストレージを3台も借りてしまったことにあるようだ。このストレージに、データベースソフト「Cassandra」を使って1兆件を超えるレコードを登録したのだという。 Cassandraとは、米Facebook社が自社のサービス基盤向けに開発したデータベースソフトである。現在はOSSとして公開され、Apache Software Foundationが開発を進めている。特徴は、複数のノードにデータを分散管理できることで、ノードを追加するだけで容易に処理性能を高められる仕組

          次の一歩を踏み出した“NoSQL”
        • サマーインターンシップでHBaseをJDK 11で動かしZGCとの性能を評価してもらった話 - LINE ENGINEERING

          LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは、LINEのメッセンジャーアプリのサーバサイドエンジニアをしている'18卒のエンジニアのbitter_foxです。この記事はLINE Advent Calendar 2018の18日目の記事です。 弊社では夏休みの1ヶ月間〜2ヶ月間、学生に実際の業務を体験してもらう就業型のサマーインターンシッププログラムを実施しております。 弊社の就業型インターンでは社内のチームにジョインし、ある程度大きめのプロジェクトに1ヶ月間〜2ヶ月間、取り組んでもらいます。 私の所属するチームでも今夏、学生を受け入れ、「HBaseをJDK 11で動かしZGCを評価する」というプロジェクトに1ヶ月間取り組んでもらいました。 本記事ではそのインタ

            サマーインターンシップでHBaseをJDK 11で動かしZGCとの性能を評価してもらった話 - LINE ENGINEERING
          • 事例:とある写真共有アプリでのMongoDB

            事例:とある写真共有アプリでのMongoDB - Presentation Transcript MongoDB@just_do_neet 1 • MongoDB• MongoDB Topic• HBase• 2 Adoption stories of ‘MongoDB’ MongoDB 3 • RDBMS MongoDB → →• MongoDB• GridFS 4 NAVER Photo Album http://itunes.apple.com/jp/app/id449576650 • iPhone • ‘Path’ like • 5 NAVER Photo Album http://itunes.apple.com/jp/app/id449576650 • iPhone • ‘Path’ like • 6 • or•• RDB KVS 7 DB•M ySQL →••M ongoDb

            • オラクル、エンタープライズ向けNoSQLの新版「Oracle NoSQL Database 2.0」リリース。オープンソースの無償版も公開

              Oracle NoSQL Databaseは、キーバリューストアであるOracle Berkeley DB Java Editionをベースに、分散処理機能、ロードバランス、管理機能、マルチノードバックアップ機能などを追加したもの。昨年10月に最初のバージョンが公開され、今回がそれ以来初のメジャーバージョンアップとなります。 性能向上やOracle、Hadoopとの統合強化 Oracel NoSQL Databaseの基本的なアーキテクチャは変わらず、プライマリキーのハッシュによって指定されたノードにキー/バリューのペアを書き込む分散キーバリューストア。シングルマスター/マルチレプリカ方式で、マスターノードが落ちたときにはPAXOSベースの自動フェイルオーバーを行い、単一障害点の排除と可用性を実現しています。 バージョン2.0での主な強化点は、性能向上、自動リバランシング、Oracel D

                オラクル、エンタープライズ向けNoSQLの新版「Oracle NoSQL Database 2.0」リリース。オープンソースの無償版も公開
              • Testing Distributed Systems

                Skip to the content. List of resources on testing distributed systems curated by Andrey Satarin (@asatarin). If you are interested in my other stuff, check out talks page. For any questions or suggestions you can reach out to me on Twitter (@asatarin), Mastodon (https://discuss.systems/@asatarin) or LinkedIn. Table of Contents Overview of testing approaches Research Papers Bugs Testing Fault Toler

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                • HBase vs Cassandra: why we moved

                  Occasionally useful posts about RIAs, Web scale computing & miscellanea My team is currently working on a brand new product – the forthcoming MMO www.FightMyMonster.com. This has given us the luxury of building against a NOSQL database, which means we can put the horrors of MySQL sharding and expensive scalability behind us. Recently a few people have been asking why we seem to have changed our pr

                    HBase vs Cassandra: why we moved
                  • Dive Deep Redis ~ 入門から実装の確認まで - hayashier Tech Blogs

                    ——————————————————————————————————————————————————— Redis(REmote DIrectory Server)Redisは例えば以下の特徴を持つLLOOGGを元としたインメモリの非リレーショナルのデータベースです。 String, List, Hash, Set, Sorted Setに代表される豊富なデータ型シングルスレッド処理イベント駆動処理 by aeライブラリ通常RESPプロトコルによるクライアント/サーバーモデルでリクエスト/レスポンスデータは条件を満たす場合にメモリ最適化されて保存。CPUとのトレードオフRAXを利用したメモリ利用量の最適化(Redis 4.0~)この記事では、入門から始まり、実装をより意識することで深く理解することを目標としています。 以下の説明中の(*)マークは、特にVanilla Redisでの話となり

                      Dive Deep Redis ~ 入門から実装の確認まで - hayashier Tech Blogs
                    • Amazon DynamoDB スケーリングのベストプラクティス | Amazon Web Services

                      Amazon Web Services ブログ Amazon DynamoDB スケーリングのベストプラクティス はじめに 長年にわたって、Amazon DynamoDB はものすごいスピードで進化を遂げています。グローバルセカンダリインデックス(GSI)、クエリ式のサポート、Auto Scaling 機能、そして、ポイントインタイムリカバリ (PITR) 、オンデマンドモードを断間なくリリースされました。お客様はモバイルバックエンドをはじめ、ゲームや IoT (Internet of Things) の実装まで、さまざまなユースケースで DynamoDB を使用してきました。 本記事は、DynamoDB を利用する中で、スケーリングの部分に焦点に当たって、スケーリングを考えるときのポイントを説明します。その後、代表的なワークロード、例えば、新しいサービスローンチや、ゲームにおいては新しい

                        Amazon DynamoDB スケーリングのベストプラクティス | Amazon Web Services
                      • Cicada:Dependably Fast Multi-Core In-Memory Transactions - 急がば回れ、選ぶなら近道

                        Cicada: Dependably Fast Multi-Core In-Memory Transactions https://www.cs.cmu.edu/~hl/papers/cicada-sigmod2017.pdf SIGMOD2017で発表されている。現状の分散OLTPのアーキテクチャをうまくまとめて、欠点をうまくカバーアップし、言って見れば次世代MVCCの一つの形を提示している。その上で、現在世界最高のパフォーマンスを叩き出している。現時点で世界最速DB(ただし自称)。 現状の分散OLTPは大きな流れは、SILO/Foedus/MOCC/等のOCC系、すなわち2PLをベースにした実装で理論上はmonoversionでのserializableの実現を行っている方式と、Hekaton/HyPer/Bohm/ERMIAといったMVCC系、すなわちMVTOの派生をベースにしてmu

                          Cicada:Dependably Fast Multi-Core In-Memory Transactions - 急がば回れ、選ぶなら近道
                        • How fast is Redis? – Redis

                          Using the redis-benchmark utility on a Redis server Redis includes the redis-benchmark utility that simulates running commands done by N clients while at the same time sending M total queries. The utility provides a default set of tests, or you can supply a custom set of tests. The following options are supported: Usage: redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests]> [-k <b

                          • Feral Concurrency Control: An Empirical Investigation of Modern Application Integrity

                            Feral Concurrency Control: An Empirical Investigation of Modern Application Integrity Peter Bailis, Alan Fekete†, Michael J. Franklin, Ali Ghodsi, Joseph M. Hellerstein, Ion Stoica UC Berkeley and †University of Sydney ABSTRACT The rise of data-intensive “Web 2.0” Internet services has led to a range of popular new programming frameworks that collectively embody the latest incarnation of the visio

                            • A vendor-independent comparison of NoSQL databases: Cassandra, HBase, MongoDB, Riak

                              A vendor-independent comparison of NoSQL databases: Cassandra, HBase, MongoDB, Riak By Sergey Bushik, senior R&D engineer at Altoros Systems Inc., special to Network World October 22, 2012 04:26 PM ET "The more alternatives, the more difficult the choice." -- Abbe' D'Allanival In 2010, when the world became enchanted by the capabilities of cloud systems and new databases designed to serve them, a

                              • GitHub - brianfrankcooper/YCSB: Yahoo! Cloud Serving Benchmark

                                You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

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                                • HBase

                                  ビッグデータのランダムアクセス系処理に欠かせないHBaseについて、基礎から応用までを詳細に解説。クライアントAPI(高度な機能・管理機能)、Hadoopとの結合、アーキテクチャといった開発に関わる事項や、クラスタのモニタリング、パフォーマンスチューニング、管理といった運用の方法を、豊富なサンプルとともに解説します。日本語版ではAWS Elastic MapReduceについての付録を追加。ビッグデータに関心あるすべてのエンジニアに必携の一冊です。 序文 訳者まえがき はじめに 1章 HBaseの紹介 1.1 ビッグデータの夜明け 1.2 リレーショナルデータベースシステムの問題 1.3 非リレーショナルデータベースシステム、Not-Only SQLあるいはNoSQL? 1.3.1 観点 1.3.2 スケーラビリティ 1.3.3 データベースの(非)正規化 1.4 構成要素 1.4.1 背

                                    HBase
                                  • 国際会議 SOSP 2019 - 品川准教授のブログ

                                    2019年10月28日~30日にカナダで開催されたシステムソフトウェア系の最高峰の国際会議 The 27th ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP 2019) で発表された論文の中で個人的に興味のあるものをリストアップしています。 ※1 随時更新していますが、スローペースです。 ※2 興味の程度によって分量に差があります。 ※3 ざっと眺めただけですので、内容も間違っているかもしれません。 目次 概要 Session 1: Machines, Learning Session 2: It Must Be Secure Teechain: 非同期ブロックチェーンアクセスによる安全な決済ネットワーク (Teechain: A Secure Payment Network with Asynchronous Blockchain

                                      国際会議 SOSP 2019 - 品川准教授のブログ
                                    • Microsoft PowerPoint - ycsb-v4.ppt

                                      1 Yahoo! Cloud Serving Benchmark Overview and results - January 29, 2010 Brian F. Cooper cooperb@yahoo-inc.com Joint work with Adam Silberstein, Erwin Tam, Raghu Ramakrishnan and Russell Sears System setup and tuning assistance from members of the Cassandra and HBase committers, and the Sherpa engineering team 2 Motivation • There are many “cloud DB” and “nosql” systems out there – Sherpa/PNUTS –

                                      • Home · brianfrankcooper/YCSB Wiki · GitHub

                                        Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 28 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) News YCSB 0.14.0 (release note) is now available for download. Give it a try! https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/releases/download/0.14.0/ycsb-0.14.0.tar.gz Links ycsb-users@yahoogroups.com

                                          Home · brianfrankcooper/YCSB Wiki · GitHub
                                        • YCSBでNoSQLのベンチマーク その1 - 工場長のブログ

                                          ここ数年でNoSQLを実際のシステムで扱うのも割りと一般的になってきていて、機能面だけでなく、性能面が気になるケースが多くなってきたと思う。 じゃあどうやって性能はかるの?比べるの?って話になるよね。 いわゆる、NoSQLにおけるapache benchやJMeterのようなものがほしいよね。 今日は、そのあたりのひとつのソリューションとなるかもな、YCSBというツールについて書いてみる。 YCSBとは YCSBはYahcoo Cloud Serving Benchmarkの略称で、プロジェクトのWebはこちら。 http://research.yahoo.com/Web_Information_Management/YCSB https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/wiki ざっくりひとことで役割と説明すると、NoSQL向けのBenchmarkツ

                                            YCSBでNoSQLのベンチマーク その1 - 工場長のブログ
                                          • Volt Active Data and YCSB - Volt Active Data

                                            As benchmarks go YCSB has been very successful, with over 45 separate database platforms currently supported. Since Volt Active Data’s strength is millisecond range ACID transactions at scale, we didn’t really see the need for close integration with the ‘official’ benchmark when it first appeared, as it didn’t do the kind of complicated transactions we excel at. Because we can do an arbitrary amou

                                              Volt Active Data and YCSB - Volt Active Data
                                            • Memorystore for Redis のパフォーマンスを調整する際のベスト プラクティス | Google Cloud 公式ブログ

                                              ※この投稿は米国時間 2020 年 5 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Redis は最も一般的なオープンソースのインメモリ データストアで、データベース、キャッシュ、メッセージ ブローカーとして使用されます。統合されたオプションである Memorystore for Redis を使用して Google Cloud 上で Redis を実行するにあたっては、いくつかのデプロイ シナリオがあります。Memorystore for Redis を使用すると、管理コストをかけずに Redis のメリットを享受できます。 本番環境にリリースする前には、システムに対して特定のワークロードの特性に応じたベンチマークを実施することが重要です。これは、システムがマネージド サービスに依存している場合でも同様です。ここでは、Memorystore for

                                                Memorystore for Redis のパフォーマンスを調整する際のベスト プラクティス | Google Cloud 公式ブログ
                                              • ベンチマークツール YCSB メモ

                                                ども、 西城秀樹の「ヤングマン」がカラオケの 18 番の cloudpack の かっぱ (@inokara) です。 はじめに ベンチマークツールを探していたら Yahoo! 謹製の YCSB(Yahoo! Cloud Serving Benchmark) というツールがあるらしいので導入してみる。ベンチマークツールは導入するだけではダメよダメダメ…だが、今回は Redis(v2.8.19) と Cassandra(v2.0.12) でベンチマークを走らせるまでのメモ。 YCSB とは Yahoo! Cloud System Benchmark (YCSB) Yahoo! Cloud System Benchmark プロジェクトの略称。 The goal of the YCSB project is to develop a framework and common set of wo

                                                  ベンチマークツール YCSB メモ
                                                • Home

                                                  Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) News YCSB 0.17.0 (release note) is now available for download. Give it a try! https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/releases/download/0.17.0/ycsb-0.17.0.tar.gz Links ycsb-users@yahoogroups.com http://groups.yahoo.com/group/ycsb-users Papers and Presentations Source code: http://github.com/brianfrankcooper/YCSB/ Welcome Michi Mutsuzaki (m1ch1) as a new maint

                                                    Home
                                                  • クラウド、NoSQLの実践手順が詳しい「みてわかるクラウドマガジン」Vol2。再び意表を突く表紙で登場

                                                    クラウド、NoSQLの実践手順が詳しい「みてわかるクラウドマガジン」Vol2。再び意表を突く表紙で登場 「とてもクラウド専門誌とは思えないような表紙」と、4月に創刊号を紹介した「みてわかるクラウドマガジン」。Vol2が登場しました。今回の表紙もやはり同じ路線で、とてもクラウド専門誌とは思えないものになっています。とはいえ作り手は日経Linux編集部、中身はちゃんとクラウド関連技術を解説しています。 みてわかるクラウドマガジンの特徴は、実際に試すための手順が具体的に紹介されているところ。その特徴は今号でも変わっていません。 手を動かすための説明が中心 特集1はクラウドを実際に試して紹介。前号ではAmazon EC2、Google App Engine、Force.comを紹介したため、今回はWindows Azure、Ruby On RailsのPaaSを提供するHeroku、そしてSale

                                                      クラウド、NoSQLの実践手順が詳しい「みてわかるクラウドマガジン」Vol2。再び意表を突く表紙で登場
                                                    • ArticlesAndPresentations_JP - Cassandra Wiki

                                                      まず最初に読むべきドキュメント Introduction to Cassandra at FOSDEM 2010 (ビデオとスライド) Cassandra by Example, Twissandraのデータモデルとコードの説明. デモサイトは http://twissandra.com/. JavaとC#への移植事例もあります. Maxim Grinevによる データモデリングの基礎, SQLからCassandraへの概念変換, idempotentに更新せよ Cassandraのレプリケーションと一貫性の概要 WTF is a SuperColumn? Cassandraのデータモデルを知るはじめの一歩です. Javaのモデル実装を含むクライアントコードの サンプルはこちら です. Up and Running with Cassandra: rubyを使ってTwitterクローンとマ

                                                      • ArticlesAndPresentations - Cassandra Wiki

                                                        Recommended starting points Introduction to Cassandra at FOSDEM 2010 (video + slides) How to set up a 4 node Cassandra cluster in under 2 minutes Cassandra by Example, an explanation of the Twissandra data model and code. A demo is up at http://twissandra.com/. Ports to Java and C# are also available. Maxim Grinev's posts on modeling basics, translating SQL concepts to Cassandra, and update idempo

                                                        • 多くの NoSQL に対応したベンチマークツール YCSB を試した - kakakakakku blog

                                                          YCSB とは? YCSB (Yahoo! Cloud System Benchmark) は,NoSQL / KVS に特化したベンチマークツールで,とにかく多くのデータストア(計40種類程度)をサポートしている.例えば以下など.最近 Memcached のベンチマーク目的で使うことがあったため,まとめておく. Aerospike Cassandra DynamoDB Elasticsearch Memcached MongoDB Redis Riak github.com YCSB 概要 コマンドタイプ YCSB には2種類のコマンドタイプがある.load はロード系のベンチマークで,run は参照系のベンチマークになる. $ ./bin/ycsb.sh load $ ./bin/ycsb.sh run ワークロードテンプレート YCSB にはデフォルトで6種類のワークロードテンプレー

                                                            多くの NoSQL に対応したベンチマークツール YCSB を試した - kakakakakku blog
                                                          • データベースシステムの新しいトレンド NoSQL製品の可能性を理解する | IT Leaders

                                                            2011/03/14 08:00 クラウドを生かすオープンソース クラウドコンピューティングの広がりは、これまで一般的だった3階層のWebシステムに課題を突き付けている。 そうした中、急速に注目を集めているのが、柔軟な拡張性を持つ「NoSQL」と呼ばれるデータベース技術だ。 米アマゾン・ドット・コムや米フェイスブックといった大規模なサービス事業者が独自に開発して、 オープンソースとして公開している新たなデータベース技術は、リニアな性能向上を実現する高い拡張性を持つ。 本稿ではNoSQLを特徴によって分類し、どういう用途に向くかを整理すると共に、NoSQLの機能や性能を紹介する。※本記事は野村総合研究所発行の「ITソリューションフロンティア2010年12月号 通巻324号」の記事に一部加筆・編集して掲載しています。 従来、一般的なWebシステムはWeb3階層と呼ばれる構成が主流だった。周知の

                                                            • アニメや絵本の「あの料理」の再現にハマる人が増加中! : お料理速報

                                                              アニメや絵本の「あの料理」の再現にハマる人が増加中! 2013年09月07日12:30 カテゴリニュース http://uni.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1378439149/l50 「【話題】アニメや絵本の「あの料理」の再現にハマる人が増加中!」より 1: おじいちゃんのコーヒー ◆I.Tae1mC8Y @しいたけφ ★ 2013/09/06(金) 12:45:49.08 ID:???0 アニメ「はじめ人間ギャートルズ」で、クロマニヨン人のゴンやゴリラの ドテチンが大きな口をあけて齧(かじ)りついた骨付き肉を覚えている人は多いだろう。突き抜けるような青空の下、たき火で炙られてジュージューと音を立て、滴り落ちる肉汁・・・。 絵本『ぐりとぐら』(福音館書店)に登場する、黄金色にまんまるで、 それでいてふわふわと柔らかそうな、フライパンいっぱいに膨らんだ カ

                                                                アニメや絵本の「あの料理」の再現にハマる人が増加中! : お料理速報
                                                              • 2ch名人 : 第61回NHK杯決勝 ▲羽生善治NHK杯対△渡辺明竜王

                                                                第61回NHK杯決勝 ▲羽生善治NHK杯対△渡辺明竜王 2012年03月19日23:30 一般棋戦実況 コメント( 7 ) Tweet 16:名無し名人:2012/03/18(日) 00:04:22.48 ID:/5MCJVkh 今日は名誉NHK杯が決まる日ですよー 是非その瞬間を見ないとね。 28:名無し名人:2012/03/18(日) 03:32:59.70 ID:73xwso6q 女神矢内の羽生不敗神話と大記録ブレイカー魔太郎との対決か 371:名無し名人:2012/03/18(日) 10:27:54.78 ID:cuUImMuJ このカードは事実上の決勝戦だな。 375:名無し名人:2012/03/18(日) 10:28:12.19 ID:3BBIPV4O >>371 普通に決勝だからw 60:NHK名無し講座:2012/03/18(日) 10:18:22.90 ID:9wOnkZ

                                                                • DBTS2017「次世代DB / 分散OLTP(MVCC系)を可能な限り全力で解説」聴講メモ - ぱと隊長日誌

                                                                  前書き db tech showcase Tokyo 2017 (db tech showcase Tokyo 2017 | db tech showcase) C31:次世代分散OLTP 次世代DB / 分散OLTP(MVCC系)を可能な限り全力で解説 の聴講メモです。 スピーカーはノーチラステクノロジーズの神林さん(@okachimachiorz1)です。 原則として自分のメモをベースに、Twitterのつぶやきを参考にしながら見直しを行いました。メモしきれなかった内容がTwitterに記録されている場合もありましたので、併せてご参照ください。 #dbts2017 since:2017-09-07 until:2017-09-08 - Twitter Search 9:18~10:27あたり。並行したセッションがあるため、つぶやきは混在しています。 メモは口頭説明を中心にまとめています

                                                                    DBTS2017「次世代DB / 分散OLTP(MVCC系)を可能な限り全力で解説」聴講メモ - ぱと隊長日誌
                                                                  • やる夫を萌キャラに改造しようと思うハムスター速報 2ろぐ

                                                                    blog9サーバーが深夜つながらなかったり、記事制限やらおかしいので移転しようと思います。 めんどくさいですが、お気に入り・RSS等入れてくださってる方、移転先でもよろしくお願いします。 http://urasoku.blog106.fc2.com/ 1 :愛のVIP戦士: 投稿日:2007/03/03(土) 17:05:12.58 ID:O9DmNMNu0 何付け足したらいい? >>5 5 :愛のVIP戦士: 投稿日:2007/03/03(土) 17:05:56.14 ID:0PscY6Gk0 おかっぱ頭 11 :愛のVIP戦士: 投稿日:2007/03/03(土) 17:06:45.69 ID:S2Y9PiAe0 >>5 やる美への第一歩ですね 15 :愛のVIP戦士: 投稿日:2007/03/03(土) 17:11:10.41 ID:O9DmNMNu0 >>5 >>20 1

                                                                    • HBase on Flash

                                                                      HBase on Flash Presentation Transcript Fusion-io Confidential—Copyright © 2013 Fusion-io, Inc. All rights reserved.Fusion-io Confidential—Copyright © 2013 Fusion-io, Inc. All rights reserved.HBase on FlashMatt KennedyHBaseCon June 13, 2013 Switch your database to flashnow. Or you’re doing it wrong.Brian Bulkowski, Aerospike CTO and co-founderJune 10, 2013 2http://highscalability.com/blog/2012/12/1

                                                                      • Redis 3.0 diskless replicationの検証 - Qiita

                                                                        俺です。 Redisバージョン: 3.0.5 Redis内のデータがnGB超えていたのでチューニングする。 repl-timeoutはRedisのデータサイズに応じて長めに設定したものの、 slave再接続時にmasterで実行されるdisk出力のbgsaveを抑える方法があったので検証した。 参考 m(__)m 検証結果 nGB超のデータを扱う際はディスクレスレプリケーションが有効です。 ディスクレスレプリケーションであればmasterで一時ダンプは出力されないのでcached memoryは消費しません デフォルトのレプリケーションに比べてFull syncの時間が1/2になりました。 本例(master/slave関係)ではmasterのノードにのみディスクレスレプリケーションのパラメータをセットしましたが、Sentinelを利用する場合は全Redisノードに対して設定しておくのが良

                                                                          Redis 3.0 diskless replicationの検証 - Qiita
                                                                        • NoSQL Benchmarking | CUBRID Official Blog

                                                                          NoSQL is the talk of the town. And we have already covered what it is for in one of our previous blogs. Today I would like to share the NoSQL benchmark test results we have recently conducted. It will help you to understand if the soon to develop system is compatible to NoSQL, and which NoSQL product to select. In this article we will reveal the characteristics of Cassandra, HBase and MongoDB iden

                                                                          • HMaster Japan

                                                                            2010年6月1日火曜日 HBase について、今後 回答していきたい質問など Hadoop ソースコードリーディングの際に、主に Twitter タイムライン上で見かけた HBase に関する質問・疑問点をリストアップしました。今後、少しずつ回答していきますので、よろしくお願いします。(回答の順序は多少前後するかもしれません) Java VM のガベージコレクション(GC)の挙動が、リアルタイム性能に影響を与えたりしないでしょうか? HDDの代わりにSSDを使うと random read の性能は向上しますか? Big Dataとはどういうものを指しますか? → @yutuki_r さんからの補足: Fat、Wide、Wide&Sparse、Tallという分類法 リージョンのサイズはどのくらいに設定されていますか? NULL値がディスクスペースを消費しない(?) のはなぜですか? 追

                                                                            • Yahoo! Cloud Serving Benchmark | Yahoo! Research

                                                                              With the many new serving databases available including Sherpa, BigTable, Azure and many more, it can be difficult to decide which system is right for your application, partially because the features differ between systems, and partially because there is not an easy way to compare the performance of one system versus another. The goal of the Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) project is to dev

                                                                              • パート 1 – HBase* 用 Java* ガベージ・コレクションのチューニング | iSUS

                                                                                この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに掲載されている「Part #1 – Tuning Java Garbage Collection for Hbase」(https://software.intel.com/en-us/blogs/2014/06/18/part-1-tuning-java-garbage-collection-for-hbase) の日本語参考訳です。 このパート 1 の記事では、100% YCSB 読み取りの HBase* 用 Java* ガベージ・コレクション (GC) をチューニングする方法を説明します。パート 2 では 100% 書き込み、パート 3 では 50%/50% 読み取り/書き込みの Java* GC のチューニングを行います。すべての記事で、標準 NoSQL ワークロードである YCSB を使用します。YCSB と HBase* のインスト

                                                                                  パート 1 – HBase* 用 Java* ガベージ・コレクションのチューニング | iSUS
                                                                                • Design, Scale and Performance of MapR's Distribution for Hadoop

                                                                                  Details the first ever Exabyte-scale system that can hold a Trillion large files. Describes MapR's Distributed NameNode (tm) architecture, and how it scales very easily and seamlessly. Shows map-reduce performance across a variety of benchmarks like dfsio, pig-mix, nnbench, terasort and YCSB.

                                                                                    Design, Scale and Performance of MapR's Distribution for Hadoop