wiki.monkey-project.com
Monkey Server: Sponsors
http://wiki.monkey-project.com/sponsors
Who trust in Monkey? Who is supporting Monkey? Our Open Source organization and projects involved are backed by the following companies that in a yearly basis donate in different ways to support the growth of our mission. The Big Data analytics company Treasure Data. Is a strong supporter. Of Open Source technologies, they are behind many projects used as part of their core business such as Fluentd. Also hired Eduardo Silva. The main core developer of Monkey. Since 1998, Rackspace. The Open Source Lab.
myui.hateblo.jp
Treasure Dataに入社しました - myui's memo
http://myui.hateblo.jp/entry/joined_treasuredata
現在のTreasure Dataでは、 毎秒45万レコード、4,000億レコード/日. こうした点がTreasure Dataを単純なQuery-as-a-Serviceではなく、BigData処理のためのプラットフォーム Bigdata-as-a-Service たらしめており、利用者の皆さんから評価されている点だと思います。 ML-as-a-Service on Treasure Data. 分散DBに精通したエンジニア or 研究者 、DevOps/Chef等に精通したインフラエンジニア、サポートエンジニア等を募集しておりますので、興味のある方は次のリストをご参照の上、ご応募を検討ください。 Https:/ jobs.lever.co/treasure-data. Treasure Data Summer Intern 2015. Powered by Hatena Blog.
freedom-man.com
その他クラウドサービス | freedom-man.com
http://freedom-man.com/blog/category/その他クラウドサービス
Category: その他クラウドサービス (page 1 of 5). と Google URL Shortener. LINE BOT APIをforce.comで試してみた. 巷で話題の LINE BOT API. Theme by Anders Noren. Mdash; Up ↑.
freedom-man.com
freedom-man - Part 2
http://freedom-man.com/blog/page/2
Freedom-man.com ブログは俺のセーブポイント ページ 2. Page 2 of 43. と Google URL Shortener. Laquo; Older posts. Theme by Anders Noren. Mdash; Up ↑.
blog-jp.treasuredata.com
(新機能)「Data Connector for Amazon S3」によるデータロード革命 - トレジャーデータ(Treasure Data)公式ブログ
http://blog-jp.treasuredata.com/entry/2015/06/22/125518
トレジャーデータ Treasure Data 公式ブログ. トレジャーデータ Treasure Data 公式ブログです。 新機能 Data Connector for Amazon S3 によるデータロード革命. では,あらゆるデータソースにリーチするデータ収集ツールを用意していますが,新しい収集機能として Data Connector を順次リリースする予定です。 Lt;a href="http:/ treasure-data.hateblo.jp/entry/2014/12/25/190000" data-mce-href="http:/ treasure-data.hateblo.jp/entry/2014/12/25/190000"> 2014年総集編4 トレジャーデータのデータ収集ツールがより多彩に IoTやモバイル端末にも対応 - トレジャーデータ Treasure Data 公式ブログ</a>. さて,今回紹介する Data Connector for Amazon S3. はその名の通り,Amazon S3上のデータをトレジャーデータに設定のみで バルクデータロード する機能です。
myui.hateblo.jp
Treasure Dataを支える(中の人に必要な)技術 - myui's memo
http://myui.hateblo.jp/entry/2015/04/15/Treasure_Dataを支える(中の人に必要な)技術
Treasure Data 以下、TD に入社して早2週間が経ちました。 巨大システムの内側の世界 (WEB DB PRESSプラスシリーズ). 今回はTDのバッグエンド側で働く人材に求められている技術やスキル どのような人がフィットするのか について、2週間働いて見えてきた部分を紹介します *3. DevOps / Chef Server. Chef実践入門 コードによるインフラ構成の自動化 (WEB DB PRESS plus). 吉羽龍太郎,安藤祐介, 伊藤直也. 入門Chef Solo - Infrastructure as Code. クラウドAMAZON EC2/S3のすべて (ITpro BOOKs). Tom White,Sky株式会社玉川竜司,兼田聖士. Edward Capriolo,Dean Wampler,Jason Rutherglen,佐藤直生,嶋内翔,Sky株式会社玉川竜司. GitHub実践入門 Pull Requestによる開発の変革 (WEB DB PRESS plus). Javaプログラマーなら習得しておきたい Java SE 8 実践プログラミング.
modegramming.blogspot.com
Modegramming Style: 5月 2015
http://modegramming.blogspot.com/2015_05_01_archive.html
Spark SQL 1.3の登場を機にバッチ処理基盤の刷新を考えています。この流れの中でJobSchedulerやSpark SQLをDockerで動かす試み( Docker ComposeでMySQLを使う. バッチをSpark SQLで記述し、データや計算量の規模に応じてDocker Cluster(e.g. ECS)またはSpark Cluster(e.g. EMR)を選択してバッチ処理を実行するという枠組みが見えてきました。 なお、あくまでも味見レベルの測定なので、条件を変えると違った結果になる可能性も高いです。また、ありがちですが性能測定プログラムにバグがあって結果が逆にでるようなことがあるかもしれません。このようなリスクがあることを前提に参考にして頂ければと思います。 オンライン処理はデータ規模や計算量が小さいので使いやすさ重視でよいですが、バッチ処理はデータ規模や計算量が大きいので処理性能やメモリ消費量がクリティカルな要因になります。多少使い難くても、高速、メモリ消費量が少ない、ものを選ぶ方がよいでしょう。 Case classに変換後は、アプリケーションが管理しているドメイ...
repeatedly.github.io
Fluentdの現実装のPros/Cons - Go ahead!
http://repeatedly.github.io/ja/2015/04/fluentd-architecture-pros-and-cons
Mdash; mogami (@smogami) April 8, 2015. Posted by Masahiro Nakagawa. Laquo; Developers.IO 2015. Fluentd meetup 2015 summer ». Tokyo Apache Drill Meetup 第一回. YAPC: Asia Tokyo 2015での発表. YAPC: Asia 2015 talk. Fluentd meetup 2015 summer.
braumeister.org
embulk – braumeister.org
http://www.braumeister.org/formula/embulk
Data transfer between various databases, file formats and services. Http:/ www.embulk.org/. Embulk 0.8.12 (#3678). August 07, 2016 13:04. Embulk: use shell wrapper, require java 1.7. June 23, 2016 18:50. Embulk 0.8.9 (#1394). May 25, 2016 16:33. Embulk 0.8.8. April 13, 2016 07:20. Embulk 0.8.3. February 09, 2016 02:59. Embulk 0.8.1. January 19, 2016 08:49. Embulk 0.7.10. December 15, 2015 03:09. Embulk 0.7.9. November 13, 2015 14:32. November 06, 2015 04:23. Embulk 0.7.7. November 06, 2015 04:22.