На прошлой неделе на Хабре появилось 2 поста о фреймворке распределенных вычислений от Microsoft Research – Dryad. В частности, подробно были описаны концепции и архитектура ключевых компонентов Dryad – среды исполнения Dryad и языка запросов DryadLINQ.
Логическим завершением цикла статей о Dryad видится сравнение фреймворка Dryad с другими, знакомыми разработчикам MPP-приложений, инструментами: реляционными СУБД (в т.ч. параллельными), GPU-вычислениями и платформой Hadoop.
.png "Hadoop vs Dryad (или ничего личного)")
Автор: Александр Кузнецов
Проект Hadoop – это широко используемая платформа для распределенных вычислений на основе парадигмы MapReduce. В этой статье я рассмотрю сценарии перемещения двух основных компонентов Hadoop в облако OpenStack — инфраструктуры MapReduce и файловой системы HDFS (Hadoop Distributed File System — распределенная файловая система Hadoop). Прототипом названия проекта Savanna стали африканские равнины, по которым перемещаются слоны, изображенные на логотипе Hadoop. Более подробно о проекте рассказывает мой коллега Дмитрий Мещеряков в видео ниже.Читать полностью »
18 марта Скотт Гатри в своем блоге анонсировал очередные нововведения в облачную платформу Windows Azure. Представленный новый функционал включает в себя:
Ниже о этих нововведениях чуть подробнее.
Windows Azure Mobile Services предлагает облачную инфраструктуру для всех популярных мобильных платформ: Windows 8, Windows Phone, iOS и Android. В текущем обновлении к поддержке мобильных платформ добавилась поддержка веб-клиентов на HTML5/JS, в частности популярной библиотеки PhoneGap. Теперь вы можете получить доступ ко всем данным сохраненным из мобильных клиентов через код написанный на HTML5/JS.
Читать полностью »
В данном примере мы разберем создание и выполнение типового задания MapReduce в облачной реализации Hadoop от Microsoft, которая носит название HDInsight.
В предыдущем примере мы создали 3-узловой кластер Hadoop и загрузили абстрактный журнал слабоструктурированного формата, который сейчас предстоит обработать. Журнал представляет собой в общем случае большой (в нашем конкретном примере маленький, но на принципиальную демонстрацию идеи это не влияет) текстовый файл, содержащий строки с признаками TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, FATAL. Наша элементарная задача будет состоять в том, чтобы подсчитать количество строк с каждым признаком, т.е. сколько раз возникала ситуация WARN, сколько ERROR и т.д.
Читать полностью »
На Хабре много писали о суперкомпьютере IBM Watson с зачатками искусственного интеллекта. Предполагается, что такая машина должна служить людям: помогать ставить диагнозы и решать другие сложные проблемы путём анализа массивов структурированных и неструктурированных данных. Но можно ли систему дата-майнинга приспособить для нужд информационной безопасности компании?
Читать полностью »
Технологии Big Data сегодня очень популярны, о чем говорит хотя бы то, что на текущий момент это наиболее часто встречающийся термин в IT-публикациях. Достаточно посмотреть на статистику таких известных поисковых систем, как Google или Yandex по словосочетанию «Big Data», и становится понятным, что так называемые «Большие Данные» действительно сейчас можно назвать одним из самых востребованных и интересных направлений развития информационных технологий.
Так в чем же секрет популярности этих технологий и что означает термин «Big Data»? Читать полностью »
Хотел с Вами посоветоваться. Нужна ли книга по Hadoop?
На Амазоне эта книга привлекла мое внимание, но нет ясности: надо ли издавать её на русском языке?
Apache Mahout™ — это библиотека машинного обучения, созданная для использования в масштабируемых приложениях машинного обучения. Системы рекомендаций — это наиболее узнаваемые приложения машинного обучения, используемые в настоящее время. При выполнении заданий этого руководства мы будем использовать интернет-архив Million Song Dataset, чтобы создать рекомендации по выбору песен для пользователей с учетом их музыкальных предпочтений.
О чем пойдет речь в данном руководстве:
Данное руководство состоит из следующих разделов.
На сайте sortbenchmark.org ежегодно проводятся конкурсы по сортировке больших наборов данных. Один из видов соревнований — minute sort, в котором необходимо за минуту прочитать с диска и сортировать как можно большее число записей и сохранить результат в файл. Конкурс проходит в двух категориях — Indy, без ограничений на используемое железо, и Daytona — должны использоваться только обычные компьютеры “из магазина”.
Команде Microsoft Research удалось многократно превысить державшийся с 2009 года рекорд Yahoo в категории Daytona. Их кластер, состоящий из 1033 дисков на 250 машинах, справился с 1401 гигабайтом данных. Это почти втрое лучше результата Yahoo (500 гигабайт), при том, что кластер Yahoo был почти в шесть раз больше (5624 диска на 1406 машинах). Более того, майкрософтовский кластер побил и прошлогодний рекорд в категории Indy (1353 гигабайта).
Читать полностью »
