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はやわかりHadoop

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はやわかりHadoop

  1. 1. はやわかり Hadoop shot6
  2. 2. Hadoop
  3. 3. 最近名前をよく聞く
  4. 4. たまに いる
  5. 5. 「おお、あの 新型 DB だろ? 早いの?」
  6. 6. たまに いる
  7. 7. 「あのクラウドね。 SaaS だっけ?」
  8. 8. 「ああ、 Google のあれでしょ?」
  9. 9. おしい
  10. 10. 実態がよくわかってない人も多い
  11. 11. NO PROBLEM
  12. 12. 何ら恥じることはない
  13. 13. Hadoop とは
  14. 14. 並列分散処理基盤
  15. 15. ・・・
  16. 16. バッチ基盤 分析基盤
  17. 17. なんとなくわかる
  18. 18. 巨大な データ
  19. 19. 100GB のログ
  20. 20. これを 処理する
  21. 21. 並列 に
  22. 22. そして 安価 に
  23. 23. サーバを追加
  24. 24. =
  25. 25. 処理性能アップ
  26. 26. でも最も重要な点
  27. 27. 生態系
  28. 29. エコ システム
  29. 30. 全体を俯瞰
  30. 31. これ 重要
  31. 32. この LT の目的
  32. 33. ディストリビューション
  33. 34. そもそも 3 つ ある
  34. 35. Apache Hadoop
  35. 36. 本家 本元
  36. 37. 特徴
  37. 38. リリースが慎重
  38. 39. 様々な 要望
  39. 40. 色々な 事情
  40. 41. あるはず
  41. 42. 早く進化したい
  42. 43. もっと 機能追加したい
  43. 44. あるはず
  44. 45. OSS の ジレンマ
  45. 47. でも
  46. 48. 互換性 重視
  47. 49. 堅実 な進化
  48. 50. 大人 な OSS
  49. 51. Cloudera Hadoop
  50. 52. 米国 Cloudera 社
  51. 54. 特徴
  52. 55. エンタープライズ 向け?
  53. 56. 簡単
  54. 57. yum/ apt
  55. 58. 即 インストール
  56. 59. 設定も 楽ちん
  57. 60. 大量バグフィックス
  58. 61. 例えば
  59. 62. hadoop-0.20.1 +169
  60. 63. 169 個 の バグフィックス
  61. 64. Apache 版に貢献済
  62. 65. Cloudera Desktop
  63. 66. Hadoop の管理ツール
  64. 69. 超絶便利 ( まだ α )
  65. 70. Yahoo Hadoop
  66. 71. Yahoo で使用
  67. 72. 巨大クラスタでの実績
  68. 73. 品質向上 に全力
  69. 74. セキュリティ などの新機能
  70. 75. 勿論膨大なバグフィックス
  71. 76. Apache 版に貢献済
  72. 77. Hadoop を 支える トライアングル
  73. 78. Apache Hadoop Cloudera Hadoop Yahoo Hadoop フィードバック フィードバック 意見交換
  74. 79. 機能
  75. 80. 大量
  76. 81. Core Map Reduce HDFS Zoo Keeper HBase Pig Hive Chukwa Cloudera Desktop Avro Sqoop
  77. 82. Core
  78. 83. Hadoop の中核
  79. 84. 基本的な通信、 IO 、ファイルシステム、設定などなど
  80. 85. HDFS
  81. 86. H adoop D istributed F ile S ystem
  82. 87. Hadoop 分散ファイルシステム
  83. 88. 巨大ファイルを でかめのブロックに分割し、 管理・保存
  84. 89. ノード間は勝手にレプリケーションする
  85. 90. Elastic さを持つファイルシステム
  86. 92. NameNode は、ファイル名、ブロック、ノードの対応の管理
  87. 93. DataNode は、ブロックを 管理
  88. 94. Hadoop MapReduce
  89. 95. みんな大好き MapReduce プログラミング
  90. 96. 並列処理 プログラミング モデルの一種
  91. 97. Hadoop と プログラマの 基本的な 接点
  92. 98. Map : ある観点でデータをまとめる。
  93. 99. Reduce : ソート済みデータを集約・計算する
  94. 100. 仕組み
  95. 101. ジョブトラッカーと タスクトラッカー
  96. 102. ジョブトラッカー と タスクトラッカー
  97. 104. キモイ… .
  98. 105. じゃなくて
  99. 106. MapReduce ジョブを適切なタスクに分解し管理
  100. 107. ジョブトラッカーと タスクトラッカー
  101. 108. 分解された タスクを実行。
  102. 109. Map/Reduce タスクは 子 JVM 起動 して実行。
  103. 110. データがある ところで、 タスクを起動。
  104. 111. ここまでが 基本中の基本
  105. 112. こっからは 早足
  106. 113. HBase
  107. 114. Hadoop 上に構築した DB
  108. 115. BigTable クローン
  109. 116. Hadoop が本来不得意な 小口データ を効率よく処理
  110. 117. Hive/Pig
  111. 119. ちょ w
  112. 120. MapReduce を書くのが メンドイ
  113. 121. そんな人のための簡易言語
  114. 122. Pig のほうが独自っぽい
  115. 123. Pig は Yahoo が 作成
  116. 124. Hive は SQL っぽい
  117. 125. Hive は FaceBook が作成
  118. 126. Zoo Keeper
  119. 127. やあ
  120. 128. ちょ w
  121. 129. 分散協調サービス
  122. 130. リソースやデータの 調整役
  123. 131. Chukwa
  124. 132. データ収集システム
  125. 133. 小さな大量ログを Hadoop で扱い易く
  126. 134. 使ってる人いない ^^;?
  127. 135. Avro
  128. 136. シリアライズシステム
  129. 137. 非常に高速かつ柔軟
  130. 138. ベンチ マーク
  131. 140. 爆速
  132. 141. 現状 Hadoop に組み込まれていない
  133. 142. 今後 Avro ベースになるはず
  134. 143. 要注目
  135. 144. 他にも
  136. 145. Cascading
  137. 146. まとめ
  138. 147. Hadoop
  139. 148. ひとつの ミドルウェア
  140. 149. ではなく
  141. 150. 複数ミドルウェアを 支える
  142. 151. プラットフォーム
  143. 152. Have fun with Hadoop family !

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