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Hadoopに関するgrattのブックマーク (3)

ビッグデータ取り扱いの技術② ~解析編~ | hitokuse blog
今回は収集したデータをどう解析していくか書いていきます。解析にはHadoopを利用します。 Hadoopの動作環境はAmazon EMR (Elastic MapReduce)を使います。【前回の流れ】 fluentdのインストール td-loggerでアプリケーションログの吐き出し td-loggerで受け取ったログをS3に送信 S3のデータをHadoopで解析 Hadoopで解析したデータをRDSに突っ込む ※前回の記事はこちら株式会社ヒトクセ公式ブログ「ビッグデータ取扱いの技術① ~収集編」今回は前回の続きということで、S3のデータをHadoopで解析から解説します。 Hadoopの処理はSQLライクに書けるHiveを利用します。 S3のデータをHadoopで解析先程も書きましたが、EMRを利用します。基本的にはコマンドラインのみでやっていきます。なのでコマンドラインツ
gratt 2015/09/05
Hadoop
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Sparkを用いたビッグデータ解析〜前編〜
9. MapReduceでWord Count 9 Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco lorem 2 lorem 1 ipsum 1 dolor 1 lorem 1 lorem 1 sit 1 amet 1 consect.. 1 do 1 eiusmod 1 tempor 1 adipisic.. 1 elit 1 sed 1 ipsum 1 ipsum 1 ipsum 1 dolor 1 ipsum 3 sit 1 sit 1 sit 1 dolor 1 si
gratt 2015/08/02
Hadoop

apache

Spark
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連載: IBM Watson Workspace #鬼わかアプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか解説（前編）
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gratt 2013/02/09
Hadoop

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