既にチケットは売り切れました。キャンセル待ち等は、承っていません。

当日の様子は Ustream で配信する予定です。
http://www.ustream.tv/channel/hugjp

オープンソースの分散処理フレームワーク Hadoop に関するイベントです。

本イベントは、日本Hadoopユーザー会が主催しており、有志によって運営されます。参加費は無料です。

カンファレンス終了後には、同会場で懇親会も行いますので、こちらも登録お願いします。懇親会は4000円程度、当日に頂く予定です。

■日時

2011年2月22日（火） 11:15～18:00 （受付開始：10:45）

■会場

NTTデータ本社ビル内 カンファレンスルーム
豊洲センタービル （東京メトロ有楽町線 改札出てすぐ）
http://www.nttdata.co.jp/corporate/profile/outline/map.html

■タイムテーブル

下記は予定であり、変更になる場合があります。

■ セッション概要

『Hadoop on クラウド / Amazon Elastic MapReduceの真価』

講演者：Amazon Web Services, Senior Evangelist,  Jeff Barr

Amazon Elastic MapReduce (EMR)は、Amazon Web Services(AWS)がHadoop フレームワークをクラウド上でホストしたサービスです。EMRにより、データマイニング、ログファイル分析、マシンラーニング、財務分析、科学シミュレーションなど莫大なデータ処理を必要とするタスクを、処理能力の規模を自在に調整しながら簡単にセットアップできます。本セッションでは、EMRのメリットとEMR使用事例について解説します。データの処理や分析に集中することができ、時間のかかる Hadoop クラスタのセットアップ管理、調整やそれらの計算処理能力について悩む必要が無くなるEMRの真価を是非ご体感ください。

『MapReduceによる大規模データを利用した機械学習』

講演者： 株式会社Preferred Infrastructure, 岡野原 大輔

MapReduceを利用した大規模分散処理は今や単純な集計・解析のみならず、分類、回帰、クラスタリング、マイニング、レコメンデーションなど高度な機械学習にも多く利用されてきています。本発表では並列分散環境下における機械学習の手法や理論の最新状況を紹介すると共に、Hadoop上で動く機械学習ライブラリMahoutを利用してどのような機械学習が実現できるのかのご紹介をします。

『モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用』

講演者： 株式会社ディー・エヌ・エー,　濱田 晃一

2300万人以上の登録会員をかかえるモバイルソーシャルゲームプラットフォーム「モバゲータウン」では、１日20億超の行動情報が蓄積されています。これらの大規模行動データを対象に、データマイニング・機械学習の各種方法論を適用することにより、隠された法則を解明・より良い解を導出し、迅速なサービス洗練を実現しています。今回は、これら大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用を紹介します。

『"Asakusa" Enterprise Batch Processing Framework for Hadoop』

講演者： ウルシステムズ株式会社, 神林 飛志

今回、Hadoopで基幹バッチを設計・開発・リリース・運用を行うための一連のフ
レームワーク群"Asakusa"を開発し、OSSとして公開する運びとなりました。AsakusaにはHadoop
で基幹バッチを開発するためのMRコンパイラ・モデルジェネレーター・テストツールが含まれて
おります。Hadoopの基幹SIでの利用に道をひらくとともに、日本初のHadoopの本格的なOSSとしてその概要を説明します。

『Hiveを用いたAmebaサービスのログ解析共通基盤』

講演者： 株式会社サイバーエージェント, 福田 一郎

現在、Amebaではブログ、アメーバピグ、モバイルゲームなど多くのWeb上のサービスを提供しています。これら各サービスのログ解析はサービスごとに各サービスの担当者が行っていましたが、大量データの解析を効率よく、より扱いやすくするためHiveを用いたログ解析システムの共通基盤化を進めています。本講演ではHiveを用いたシステムの実例として、ログ解析システムの構築から運用、解析例を説明いたします。

『マルチユーザーでHadoop環境を利用するためのポイント』

講演者： 株式会社NTTデータ 基盤システム事業本部 山下 真一

Hadoopを多人数・多目的で利用する場合は、処理のスケジューリングや処理データアクセスの観点で十分な検討が必要です。本セッションでは、NTTデータの中での検証や実案件で得た知見を含め、マルチユーザーで大規模なHadoop環境を運用していく上で工夫すべき点や注意点などをご紹介します。

『Hadoopと分析統計ソフトKNIMEを用いた効率的データ活用』

講演者： 株式会社リクルート 中野 猛

ログなどのデータ解析ニーズが高まる中、実際にその解析を回すためには必ず先に「分析ロジックの設計」が必要となります。今回は、その設計を効率化する一助として現在検討を進めているツールであるKNIMEについて、また、そこで考えている同ツールとHadoop連携について、実装と期待している効果などをご紹介させて頂きます。

■ ライトニングトーク概要

Shunsuke Mikami: 「分散ファイルシステムGfarm上でのHadoop MapReduce」

Sadayuki Furuhashi: 「MySQLにMapReduceジョブトラッカを実装する」

Yifeng Jiang: 「Hadoop and HBase for ranking processing at Rakuten」

Fujikawa Koichi: 「Sneak Preview of "Hapyrus" ~ Hadoopアプリ開発＆共有サービス on the CLOUD」

Takahiro Kaneko: 「Bonding とネットワークスループット」

Yuuna Kurita: 「Hadoop+MongoDBでRで出力する時にRubyでミドルウェアを使う」