非営利団体のApache Software Foundation（ASF）は5月30日、大規模なデータ処理を行うための分析ソフトウェア「Apache Spark 1.0」のリリースを発表した。「Apache Hadoop」のMapReduceを置き換えることを目指すもので、多くの変更点が加えられている。 Apache Sparkは米カリフォルニア大学バークレー校のAMPLabで開発された分散コンピューティングフレームワーク。高度なDAG（Directed Acyclic Graph）実行エンジンを持ち、より小さい粒度での処理を行うのが特徴。バッチモードで処理を行うMapReduceと比べるとインメモリ利用時に最大100倍の高速化が可能で、かつより高い安定性もあるという。HDFS、HBase、Cassandraに対応し、スタンドアロンのほか「Apache Mesos」、Amazon AWS（
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
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