ビッグデータのフュージョンに人類未踏の世界がある―東京大学喜連川優氏インタビュー
―「ビッグデータ」という言葉がIT業界の大きなトレンドとなっています。2004年から「情報爆発プロジェクト」を率いてきた喜連川先生の目から見て、現在のビッグデータを取り巻く状況はどのように映るでしょうか。 確かに、IT系のバズワードではありますが、大変分かりやすい形容詞と名詞を組み合わせた、非常にシンプルな言葉ですね。他のバズワードと同様に消費されていく言葉の1つかもしれませんが、ようやく時代がこのようなシンプルな表現で情報社会を語れるほど、成熟してきたことの表れかもしれません。 2004年に申請し、2005年からスタートした「情報爆発プロジェクト」では、21 世紀に入り人類が生み出す情報量が急激に増大するようになった現象を「情報爆発」と捉え、情報爆発から派生する多様な課題を自ら明確化すると共に、それらに立ち向かい１つずつそのソリューションを考えて行こうというプロジェクトでした。ですから、
ビッグデータはないけどバッチ処理はある そんな企業こそHadoopを
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日立ソリューションズは12月2日、東京・品川で「Hadoopが導く分散処理における次世代のバッチ処理開発とは〜Asakusa FrameworkによるHadoopエンタープライズ適用セミナー〜」を開催した。 本稿ではそのうち、日立ソリューションズ 技術統括本部 技術開発本部 オープンソース技術開発センタ 担当部長 吉田行男氏による講演「日立ソリューションズのHadoopへの取り組み〜Asakusa FrameworkとJP1/AJS連携について〜」の概要を紹介する。（関連記事：Hadoop＆Asakusaを基幹業務で使い倒す--ノーチラス 神林飛志氏） Hadoopによる「業務バッチ処理」の高速化 日立ソリューションズは前身の旧日立ソフ
Dijkstra 法がなぜ並列処理に向かないか? - cocoatomo衝動日記〈移行後版〉
※[2010/09/21 9:00] 用語を「並列」(parallel) に統一しました. まだ「並行」「並列」「分散」の使い分けがいまいち飲み込めてないので, 変だったらツッコミをいただけると幸いです. さてここでは前のエントリで書いた Dijkstra アルゴリズム がなぜ Hadoop などの並列処理に向かないかを書いていきます. 玉入れとリレー まずは比喩で話を進めていき, 並列処理に向いているアルゴリズムとそうでないアルゴリズムの区別を考えていきましょう. 運動会の種目から「玉入れ」と「リレー」という 2 つの競技を取り上げます. これらはどちらも団体でそれぞれ入れた玉の数やタイムを競うものです. ただし, 同じ団体競技でもその性質は違います. 玉入れは競技人数を増やせば増やすほど得点の期待値は上がります. 例えば, 10 人で玉入れをしているチームと 20 人で玉入れをしている
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