「PyTorch 2.13」リリース ─ FlexAttentionのApple Silicon対応など
7月11日 12:42
「deepin 25.2.0」リリース ─ Debianベースのデスクトップ向けディストリビューション
7月9日 0:51
Kaggleは「キャリアの選択肢の拡大」に役立つ ーコンペで得た学びが、実務・教育・研究・執筆へと広がるまで
7月3日 6:30
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[運営] 株式会社インプレス
前回は、Hadoopがどのような仕組みでスケール・アウト性を実現しているのかを述べました。また、Hadoopが基本的に、バッチ処理のスループットの向上を目的にしていることを指摘しました。Hadoopには、「できること」と「できないこと」があります。処理の性質によっては、既存のリレーショナル・データベ
清田 陽司
2010年6月18日 20:00
前回の記事では、Hadoopが膨大なデータをバッチ処理するための「インフラ」としての性質を備えていること、情報爆発時代の新たなインフラとして普及しつつあることを説明しました。その中で、情報爆発時代に必要とされるインフラは、「スケール・アウトが可能であること」という条件を備えていなければならないことを
2010年6月11日 20:00
Hadoopというソフトウエアが、いま注目を集めています。米Googleが発表した論文のアイディアをオープンソース・モデルで実装したソフトウエアです。膨大な量のデータを処理する必要に迫られた企業や研究組織が、続々とHadoopを実際に活用しはじめています。私たちの研究グループでは、Wikipedia
2010年6月4日 20:00
前回までの記事では、Hadoopがどのような背景で登場したのか、どのような能力を持っているのか、リレーショナル・データベース管理システム(RDBMS)やKey-Value Store(KVS)型データベースとはどのように異なるのかを解説してきました。今回は、Hadoopを実際にエンタープライズ(企業
2010年6月25日 20:00