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自由が丘駅前 | 渋谷マークシティより |
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保立さん | 小島さん | データセンタについて | クックパッド (クックパッドとHadoop, Hadoopを業務で使ってみた話) |
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小田原 | 小田原 | 箱根湯本 |
次の (1)〜(3) それぞれを支える技術 (やソフトウェア) は別物でして、 「クラウド」を利用する私たちが直接目にするのは (3) です。 MapReduce (Google の基盤ソフト) やそのクローン Hadoop MapReduce は とても有名になりましたが、実のところ (2) のための技術でして、 裏側でのデータ処理に使われます。 (1) 容量 (2) データ処理量/秒 → データ量についてのスループット (3) リクエスト数/秒 & 素早い返答 → リクエスト数についてのスループット & 低遅延 Google の基盤ソフトですと、次のもの↓が対応します。 Apache Hadoop は (完成度はともかく) これら全部を含みます。 (1) Google File System (GFS) (2) MapReduce (3) Bigtable
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富士川楽座 (日記2005年6/13分) | レトルトカレー | 千円超え | 富士山 | 5本 (1本多い) |
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玄関 | しめ飾り |
清水ナショナル トレーニングセンター | keyhole tomb | みかん | 国土地理院のGPSアンテナ | 浅間神社 | お参り | むてん丸像(日記12/29分)の銘 | 猫 |