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基調講演: 「データエコシステムへの挑戦」 #cwt2015
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Cloudera, Inc. チーフアーキテクト Doug Cutting によるCloudera World Tokyo 2015の講演資料です
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Cloudera, Inc. チーフアーキテクト Doug CuttingによるCloudera World Tokyo 2015の講演資料です
MapReduceを置き換えるSpark 〜HadoopとSparkの統合〜 #cwt2015
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Cloudera Japan
2015/02/02 開催した、HBase徹底入門記念セミナーで発表した資料です。 http://eventregist.com/e/2Hiwrc2WFhyu HBase の活用事例を2つ紹介しています。 対象: HBase について概要は理解したけど、どういうシステムで実際に使われているのか知りたい人
HBase活用事例 #hbase_ca
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Cloudera Japan
クラウド時代の今、"Cloud Native" や "Microservices" などのワードをよく見かけるようになりました。これらは基本的に「クラウド上でアプリケーションを開発するためのベストプラクティス」を意味する言葉です。一方、Hadoop がクラウドの文脈で語られることはまだまだ少ない状況です。それはアプリケーションと比較して、より H/W や OS に近いレイヤーの Hadoop をクラウド上で稼働させるためには今までとは違う根本的なアーキテクチャーの変更を伴うケースがあるためです。本セッションでは "Cloud Native" な Hadoop とは何か、またそのベストプラクティスをデモを交えて紹介します。
Cloud Native Hadoop #cwt2016
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Cloudera Japan
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基調講演:「ビッグデータのセキュリティとガバナンス要件」 #cwt2015
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http://www.zusaar.com/event/14057003 で発表した内容です。当日時間の関係で端折った1.0.0周りのスライドも追加しています。
HBase Meetup Tokyo Summer 2015 #hbasejp
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Cloudera Japan
Cloudera World Tokyo 2016 (http://www.clouderaworldtokyo.com/) での講演内容です
#cwt2016 Cloudera Managerを用いた Hadoop のトラブルシューティング
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Cloudera Japan
Cloudera World Tokyo 2015 で発表した資料です。 https://clouderaworld.tokyo/ 概要 かつてHadoopによるビッグデータ基盤は HiveやPig、MapReduce、そしてHDFSだけで構成されるシンプルなシステムでした。しかし現在では、SparkやImpalaを始めとして、Kafka、HBase、Parquet、そしてKuduなどの新しいコンポーネントを組み合わせた複雑なシステムが次々に本番環境で稼働し始めています。 このセッションでは、データの取得、加工、提供までの流れがどのように変わっていったか、そして現在ではどのような基盤が主流なのか、最新のトレンドについて解説します。
Hadoopビッグデータ基盤の歴史を振り返る #cwt2015
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Cloudera Japan
Cloudera World Tokyo 2017の登壇資料 http://www.clouderaworldtokyo.com/ ○ 概要 ForceOperationX(F.O.X)は、国内で初めてスマホアプリ向け広告効果計測を実現するサービスとして提供し、国内導入シェアNo.1まで成長しました。オンプレミス環境から、ビッグデータ(Hadoop)環境のクラウド移行を行い、Clouderaを利用したinfrastructure as code(IaC)な環境にし、以下の変化が起きました。 * 開発体制: IaCでシステムに対して柔軟な開発体制が選択できスケーラブル * アーキテクチャ: ビジネス要件の変化に強く、本番と同等環境でHadoop検証が可能 * データ共有: 複数クラスタ間のデータ共有が容易となりデータ活用性向上 * 運用オペレーション: BlueGreenDeploymentで安全なHadoopアップグレード。IaCで新クラスタサービスインが、オンプレミス環境と比較すると数日->数十分で実現 これらについて紹介します。
[CWT2017]Infrastructure as Codeを活用したF.O.Xのクラウドビッグデータ環境の変化
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Takahiro Moteki
スライド中のURI - Kuduのインストール(Cloudera Manager使用) http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/latest/topics/kudu_installation.html - Impala-Kuduのインストール(CDH5.8以前) http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/latest/topics/kudu_impala.html#install_impala - Apache Kudu Troubleshooting http://kudu.apache.org/docs/troubleshooting.html - Apache Kudu project page http://kudu.apache.org/ - Cloudera Engineering Blog https://blog.cloudera.com/ - Kudu Design Docs https://github.com/apache/kudu/tree/master/docs/design-docs
#cwt2016 Apache Kudu 構成とテーブル設計
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Global Knowledge Network社主催、「G-Tech 2015」でのHadoop/Sparkに関する講演資料です。
G-Tech2015 Hadoop/Sparkを中核としたビッグデータ基盤_20151006
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Cloudera World Tokyo 2015 での発表資料です https://clouderaworld.tokyo/
基礎から学ぶ超並列SQLエンジンImpala #cwt2015
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Cloudera Japan
Cloudera World Tokyo 2016 有賀発表 データサイエンスを含めたチームづくりと、機械学習を活かしたプロダクトの作り方について話しました。
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016
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Cloudera Japan
Clouderaでは、大規模システムに関わる営業ができるエンタープライズセールスと、技術の価値を伝えることに興味がある人をセールスエンジニアとして募集しています。興味のある方は career-jp@cloudera.com までご連絡ください。 本スライドは、Cloudera World Tokyo 2015で発表した内容です https://clouderaworld.tokyo/
Troubleshooting Using Cloudera Manager #cwt2015
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Cloudera World Tokyo 2017 での Cloudera 佐藤の公演資料です。
Apache Kuduを使った分析システムの裏側
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Cloudera Japan
<AI、IoT、ビッグデータ>といった言葉を聞かない日が無いほど、この分野については注目が集まっています。しかしながら、実際に自社でのこれからの取り組みを考えると、「何から手を付けるべきか見当もつかない」と仰る方が多数いらっしゃる現状があります。本セッションでは、既にこういった取り組みを実現してきた先進活用事例を御紹介しながら、どのように始めるべきかといったポイントを紹介します。
先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方
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Apache Hadoop YARNのスケジューラを使用した、マルチテナントにおけるリソース管理の方法について紹介します。
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kintone café 大分 vol-1 20150625
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kintone-developer-エコシステム ~kintone Café 大分 Vol.2~
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ソフト業界生き残りの条件
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「新製品 Kudu 及び RecordServiceの概要」 #cwt2015
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プレゼン版「この国に必要な複合システム(Systemof systems)のシステム
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持続可能なベンチャーエコシステムの確立に向けたボトムアップ・アプローチ
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Cloudera Manager 5 (hadoop運用) #cwt2013
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Spark徹底入門 #cwt2015
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Cloudera Japan
http://hadoop.apache.jp/hcj2019-program での講演資料です
HDFS Supportaiblity Improvements
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Cloudera Japan
Apache Kudu は分析系クエリに強いカラムナー型の分散データベースです。 KuduはOLTPとOLAPの両方のワークロードに耐えられる、HTAPと呼ばれる種類のDBで、昨年の #dbts2017では、Kuduの「速さ」について紹介しました。 BI/DWHなど分析向けのDBといったイメージが強い一方で、 Kuduは元々GoogleのSpanner論文など触発されて開発されており、地理位置が離れたノード間でも一貫性を担保する仕組みを持っています。 その仕組の元にあるのが、HybridTimeと呼ばれるDBの内部時計です。今回はHybridTimeについて、論文を紹介しながらその仕組みに触れ、どのような特性を持っているのか、なぜこれがKuduの「速さ」にもつながるのかについてお話したいと思います。
分散DB Apache KuduのアーキテクチャDBの性能と一貫性を両立させる仕組み「HybridTime」とは
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Cloudera Japan
サポートエンジニア Night vol.2 で話した内容です https://techplay.jp/event/651515
Cloudera のサポートエンジニアリング #supennight
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Cloudera Japan
Aki Ariga did a talk at Strata Data Conf Singapore. This talk covers typical machine learning deployment patterns for production.
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Cloudera Japan
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How to go into production your machine learning models? #CWT2017
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Cloudera Japan
https://rakutentechnologyconference2017.sched.com/speaker/shoshimauchi
Apache Kudu - Updatable Analytical Storage #rakutentech
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Cloudera Japan
db tech showcase Tokyo 2017 の発表で使用した資料です。
Apache Kuduは何がそんなに「速い」DBなのか? #dbts2017
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Cloudera Japan
日本マイクロソフト: 藤田 稜氏、日立ソリューションズ:岩永 匡希氏、Cloudera: 川崎 3名による Cloudera World Tokyo 2016 (http://www.clouderaworldtokyo.com/) の講演内容です #CWT2016
Cloudera + MicrosoftでHadoopするのがイイらしい。 #CWT2016
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基調講演: 「データエコシステムへの挑戦」 #cwt2015
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1© Cloudera, Inc.
All rights reserved. データエコシステムへの挑戦 Doug Cutting | チーフアーキテクト @cutting
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2© Cloudera, Inc.
All rights reserved. データが主役の時代 がやって来ました
3.
3© Cloudera, Inc.
All rights reserved. データのための プラットフォーム Apache Hadoop エコシステム
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4© Cloudera, Inc.
All rights reserved. 成功には 課題がつきもの
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5© Cloudera, Inc.
All rights reserved. 課題: 成熟度
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6© Cloudera, Inc.
All rights reserved. 課題: 才能
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10© Cloudera, Inc.
All rights reserved. 課題: 変化
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11© Cloudera, Inc.
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12.
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All rights reserved. ありがとうございました @cutting
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