HadoopTimes

実践 機械学習:レコメンデーションにおけるイノベーション
技術情報

MapR 資料一覧

ホワイトペーパー

MapR M7の性能 – 顧客向けノート

第三者機関によるMapR M7 のパフォーマンステスト
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The Forrester Wave™: 「BigData Hadoop Solutions, Q1, 2014」のレポート

フォレスター・リサーチ社はApache™ Hadoop® が企業のビッグデータを蓄積し、処理し、解析し、共有する方法を大きく変えるものだと述べました。最先端のビッグデータHadoopソリューションをご覧ください。
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MapR M7向けHPリファレンス・アーキテクチャ

このホワイトペーパーは、HPインフラストラクチャ上にApache HadoopベースのMapR M7クラスタを導入する上で、性能を最適化するためのアーキテクチャ例をいくつかご紹介します。これらのHPアーキテクチャに則ることで複雑性を排除し、その価値とパフォーマンスを高めます。
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Apache Drill: 大容量データのインタラクティブ・アドホック分析

Apache Drillは大規模なデータセットをインタラクティブかつ、アドホックに解析するための分散型システムです。このホワイトペーパーではDrillのアーキテクチャをご紹介し、拡張性のポイントを解説します。また、新しいテクノロジとして拡大を続けるインタラクティブな解析の領域についても述べています。
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MapR M5向けHPリファレンス・アーキテクチャ

このホワイトペーパーは、HPインフラストラクチャ上にApache HadoopベースのMapR M7クラスタを導入する上で、性能を最適化するためのアーキテクチャ例をいくつかご紹介します。これらのHPアーキテクチャに則ることで複雑性を劇的に排除しその価値とパフォーマンスを高めます。このドキュメントは、さまざまなサイズのクラスタに対し、HPインフラストラクチャ上にMapR M5クラスタを短時間で設計、導入する際の手助けとなります。
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MapRホワイトペーパー: Hadoopエコシステムの高可用性

MapRのApache Hadoopディストリビューションは、システム全体にわたり単一障害点がなく、安定した高可用性を提供します。ストレージ層では、MapRの分散NameNode HA™アーキテクチャにより、クラスタの仕組みだけで自己修復機能を実現するだけでなく同時に発生する複数の障害に対処できる高い可用性を実現します。
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MapRのApache Hadoopディストリビューション: Hadoopを簡単に安全に、そして高速に

MapRのApache Hadoopディストリビューションは、開発者のコミュニティによって成し遂げられたすばらしい成果にさらにイノベーションを付加しています。この新しいテクノロジーでMapRはHadoopを信頼性の高いリアルタイムのデータフローシステムにします。
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MapRのバリューとは?

MapRを用いれば、開発や管理、ファイルアクセス、分析や洞察をより簡単かつ高速に行うことができます。また、高い可用性やデータ保護機能によりエンタープライズ・レベルのビジネス継続性を保障するだけでなく、人的エラーやアプリケーションエラーからのデータ復旧も迅速に行うことが可能になります。
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Evaluator Groupによる評価: Hadoopをデータセンタで評価する

Hadoopをどのようにして企業のデータセンタでの使用に耐えるレベルにできたかをご紹介します。
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CITOリサーチ: Hadoopエコシステムからプロバイダを選択する

企業は、ビッグデータという新しい領域に着手しはじめています。これはよく仕分けされ手入れの行き届いたこれまでのデータ保管とは異なります。以前は、構造化されたクエリを設計する必要がありました。Hadoopの世界では、データを集める際に事前に決められたスキーマに従ってデータを整形する必要はありません。データが生成されるままに格納し、何をするかは後で決めれば良いのです。今日、Hadoop上に集められたデータの解析にはさまざまな方法があります。このホワイトペーパーでは、今後必要になる最適な方法に関してご紹介します。
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