Доброго времени суток, дорогое читатели. Не так давно я начал изучать работу с большими данными (Map/Reduce, NoSQL...) и очень быстро узнал о фреймворке с открытым исходным кодом Apache Hadoop, за изучение которого сразу и принялся.
Данный пост рассчитан на новичков, которые тоже не так давно начали изучать Hadoop. В посте будет разобрано небольшое приложение построенное на этом фреймворке(Этакий Hello World!). Кому интересно, добро пожаловать под кат.
Читать полностью »
Некоторое время назад мы рассказывали на Хабре о том, что поиск Яндекса стал более персонализированным. Он учитывает не только постоянные, но и сиюминутные интересы пользователя, ориентируясь на последние несколько запросов и действий.
Сегодня мы хотим рассказать о технологии Real Time MapReduce, благодаря которой всё это стало возможно. Она обеспечивает передачу и обработку огромных объёмов данных, необходимых для этой задачи, и чтобы сделать это, нам даже не пришлось переписывать код для MapReduce, который у нас уже использовался.
Чтобы персонализировать поисковую выдачу, нужно определить круг интересов пользователя, для чего мы сохраняем информацию о его поведении на странице поиска. Данные о действиях пользователя записываются в логи, а затем обрабатываются при помощи специальных алгоритмов, которые позволяют нам составить наиболее релевантную выдачу по запросу для каждого отдельно взятого пользователя. Сначала обработка логов запускалась раз в сутки, для чего очень хорошо подходила технология распределенных вычислений MapReduce. Она прекрасно справляется с анализом значительных объемов данных.
Читать полностью »
С сегодняшнего дня поиск Яндекса персонализирует ответ не только на основе истории ваших интересов — он будет учитывать и то, что вы делаете на поиске прямо сейчас. Это важное изменение для пользователей: от того, чем мы занимаемся сейчас, зависит то, что мы ожидаем получить в ответ. Поиск Яндекса становится адаптивным. Чтобы это стало возможным, нам пришлось реализовать новую технологию доставки данных в реальном времени.
Чтобы понять, что хочет пользователь, нужен контекст. Когда-то всем контекстом, который был доступен Яндексу, был текст поискового запроса. Со временем мы научились учитывать, из какого региона его задают.
Важным этапом стала персонализация ответа для разных пользователей — мы стали использовать знания о конкретном человеке, чтобы дать ему более точный ответ. Для этого мы использовали данные, посчитанные на истории запросов и кликов пользователя. Причём они были посчитаны как по истории за длинный период, так и по недавней. Мы рассказывали на Хабре об этом этапе.
Каждый раз дополнение пользовательского контекста влечёт за собой изменение качества работы системы, а иногда и пользовательского поведения.Читать полностью »
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 »
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 »
Если ты ИТшник, то нельзя просто так взять и выйти на работу 2-го января: пересмотреть 3-ий сезон битвы экстрасенсов или запись программы «Гордон» на НТВ (дело умственных способностей вкуса).
Нельзя потому, что у других сотрудников обязательно будут для тебя подарки: у секретарши закончился кофе, у МП — закончились дедлайны, а у администратора баз данных — амнезия память.
Оказалось, что инженеры из команды Hadoop тоже любят побаловать друг друга новогодними сюрпризами.
2 января. Упуская подробное описание эмоционально-психологического состояния лиц, участвующих в описанных ниже событиях, сразу перейду к факту: поставлен таск MAPREDUCE-279 «Map-Reduce 2.0». Оставив шутки про число, обращу внимание, что до 1-ой стабильной версии Hadoop остается чуть менее 4 лет.
За это время проект Hadoop пройдет эволюцию из маленького инновационного снежка, запущенного в 2005, в большой снежный com ком, надвигающийся на ИТ, в 2012.
Ниже мы предпримем попытку разобраться, какое же значение январский таск MAPREDUCE-279 играл (и, уверен, еще сыграет в 2013) в эволюции платформы Hadoop. Читать полностью »
Так случилось, что первый посмотренный мною фильм с упоминанием слова «суперкомпьютер» был Терминатор. Но, как ни странно, моя (тогда еще) не сформировавшаяся психика не посчитала скайнет мировым злом, списав агрессивное поведение первого в мире ИИ на недостаточное покрытие юнит тестами.
На тот момент у меня был ZX Spectrum (чьих 128 Kb явно не хватало на запуск чего-то похожего на ИИ) и много (думаю лет 10) свободного времени. Благодаря последнему факту, я благополучно дождался эры виртуализации. Можно было снять хоть 10K VPS, установить между ними канал связи и начинать создавать ИИ. Но мне хотелось заниматься программированием, а не администрированием/конфигурацией grid-системы, и я разумно начал ждать, когда вычислительные ресурсы начнут предоставляться как сервис.
Моей радости не было конца, когда появились облачные сервисы. Но радость длилась недолго: стало понятно, что пока прямые коммуникации между отдельными вычислительными инстансами – это фантастика код, который нужно писать самому (то есть с большой вероятностью он работать не будет). Попереживав пару лет по этому поводу, я (мы все) дождался Hadoop, сначала «on-premises», а потом и эластичного «on-demand». Но и там, как оказалось, не всё так эластично гладкоЧитать полностью »
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 »
