Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ～「Apache Spark入門より」～ （デブサミ 2016 講演資料）
え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの？ Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ～「Apache Spark入門より」～ （デブサミ 2016 講演資料）
最近のストリーム処理事情振り返り
Hadoopソースコードリーディング 第22回 での発表資料です。 https://www.eventbrite.com/e/hadoop-22-tickets-31987821435 Read less
【要約】The world beyond batch: Streaming 102 - Qiita
前回の要約、【要約】The world beyond batch: Streaming 101の元記事の続きである、The world beyond batch: Streaming 102を意訳要約したものになります。 前回と同じく、一気に読んで訳したものですので、相応に粗く、用語の統一も多分ずれがあり、流れがわかればいい内容となっていますので、その前提で。 ただ、コメントは歓迎します。ここにまとめた私自身も理解できていない点が多々あると思いますので。 以後の内容はオライリーの記事のライセンスより、CC BY-NC-SA 1.0になります。 導入 もし前の記事(Streaming 101)を読んでいないなら、まず読むことをお勧めする。 以後の内容を論じる上での前提事項を説明しているし、そこで述べられた内容について相応に理解していることを前提として、本記事は書かれているから。 また、本記事
【要約】The world beyond batch: Streaming 101 - Qiita
少し前の記事になりますが、オライリーにGoogleのTyler Akidau氏がストリーム処理についての記事を投稿していたので要約してみました。 とはいえ、一気に読んで訳したものですので、相応に粗く、用語の統一も多分ずれがあり、流れがわかればいい内容となっていますので、その前提で。 ただ、コメントは歓迎します。ここにまとめた私自身も理解できていない点が多々あると思いますので。 以後の内容はオライリーの記事のライセンスより、CC BY-NC-SA 1.0になります。 ストリーム処理はビッグデータの中での大きな流れになっている。 ビジネスにおいて、よりタイムリーなデータが求められるようになっており、ストリーム処理は低レイテンシを達成するためのいい手段 巨大かつ無限に発生し続ける特性を持つデータは様々なビジネスで生じており、それらのデータに対応が容易 継続してデータを処理し続けるというモデルによ
最近のストリーム処理事情振り返り by ペンギン愛好家 さん - niconare
Hadoopソースコードリーディング 第22回 での発表資料です。 https://www.eventbrite.com/e/hadoop-22-tickets-31987821435
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
ビッグデータのリアルタイム処理技術勉強会 http://futureofdata.connpass.com/event/40077/ 発表資料Read less
分散ストリーム処理エンジンあれこれ - Qiita
分散ストリーム処理エンジンの群雄割拠の時代 ストリーム処理を実現する分散プラットフォームが、大分増えました。 何が良いか／悪いかは、プラットフォームに求める内容や、関連するエコシステムにも影響するため、一概には言えないですが、Apacheで提供されているOSSとして、情報をまとめたものがあったので、ポイントをまとめたいと思います。 AN OVERVIEW OF APACHE STREAMING TECHNOLOGIES https://databaseline.wordpress.com/2016/03/12/an-overview-of-apache-streaming-technologies/ 特長 ストリーム処理といっても、位置づけが異なるものも一緒くたに書かれているので、位置づけを分類しながら、特長を整理してみます。 データ収集系 ログやイベントを収集するようなタイプ。 Flum
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JVM上でのストリーム処理エンジンの変遷