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狠狠撸shows by User: haracane / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: haracane / Mon, 21 Jan 2013 21:57:26 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: haracane Hadoopエンタープライズソリューションセミナー2012: Hadoop＆RabbitMQを利用したTwitter全量リアルタイム解析 /slideshow/hes20121210-slideshare/16108346 hes20121210-slideshare-130121215726-phpapp01
2012/12/20に東京コンファレンスセンター品川で開催された『Hadoopエンタープライズソリューションセミナー』(NTTデータ主催)での講演資料です。講演概要 == NTTコミュニケーションズはソーシャルメディアをリアルタイムに解析する大規模データ処理基盤を開発しており、クチコミ分析サービス「BuzzFinder」では日本語ツイートの全量をリアルタイムに分析しています。本セッションではHadoopとRabbitMQを活用した大規模日本語データ解析の事例をご紹介します。]]>
2012/12/20に東京コンファレンスセンター品川で開催された『Hadoopエンタープライズソリューションセミナー』(NTTデータ主催)での講演資料です。講演概要 == NTTコミュニケーションズはソーシャルメディアをリアルタイムに解析する大規模データ処理基盤を開発しており、クチコミ分析サービス「BuzzFinder」では日本語ツイートの全量をリアルタイムに分析しています。本セッションではHadoopとRabbitMQを活用した大規模日本語データ解析の事例をご紹介します。]]> Mon, 21 Jan 2013 21:57:26 GMT /slideshow/hes20121210-slideshare/16108346 haracane@slideshare.net(haracane) Hadoopエンタープライズソリューションセミナー2012: Hadoop＆RabbitMQを利用したTwitter全量リアルタイム解析 haracane 2012/12/20に東京コンファレンスセンター品川で開催された『Hadoopエンタープライズソリューションセミナー』(NTTデータ主催)での講演資料です。講演概要 == NTTコミュニケーションズはソーシャルメディアをリアルタイムに解析する大規模データ処理基盤を開発しており、クチコミ分析サービス「BuzzFinder」では日本語ツイートの全量をリアルタイムに分析しています。本セッションではHadoopとRabbitMQを活用した大規模日本語データ解析の事例をご紹介します。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/hes20121210-slideshare-130121215726-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /><br> 2012/12/20に東京コンファレンスセンター品川で開催された『Hadoopエンタープライズソリューションセミナー』(NTTデータ主催)での講演資料です。講演概要 == NTTコミュニケーションズはソーシャルメディアをリアルタイムに解析する大規模データ処理基盤を開発しており、クチコミ分析サービス「BuzzFinder」では日本語ツイートの全量をリアルタイムに分析しています。本セッションではHadoopとRabbitMQを活用した大規模日本語データ解析の事例をご紹介します。

Hadoopエンタープライズソリューションセミナー2012: Hadoop＆RabbitMQを利用したTwitter全量リアルタイム解析 from Kenji Hara

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0 Hadoop Conference Japan 2013 Winter: "見える"Twitter全量リアルタイム解析～Hadoop/RabbitMQ処理の仕組みと可視化～ /slideshow/hcj2013-w-slideshare/16108261 hcj2013w-slideshare-130121214952-phpapp02
2013/1/21に東京ビッグサイトで開催された『Hadoop Conference Japan 2013 Winter』(日本Hadoopユーザー会主催)での講演資料です。【講演概要】 NTTコミュニケーションズグループが提供する日本語ツイート全量リアルタイム分析サービス「BuzzFinder」では、データ処理基盤にHadoop/RabbitMQ/Cassandra/PostgreSQL等を利用して日々多くのデータを処理しています。このような大規模データ処理システムの運用にはシステム動作状況の把握がとても重要で、BuzzFinderではデータ処理量の可視化を行うことでシステムの監視および性能改善に役立てています。そこで、本セッションではBuzzFinderデータ処理基盤のデータ処理とその可視化についてご紹介します。]]>
2013/1/21に東京ビッグサイトで開催された『Hadoop Conference Japan 2013 Winter』(日本Hadoopユーザー会主催)での講演資料です。【講演概要】 NTTコミュニケーションズグループが提供する日本語ツイート全量リアルタイム分析サービス「BuzzFinder」では、データ処理基盤にHadoop/RabbitMQ/Cassandra/PostgreSQL等を利用して日々多くのデータを処理しています。このような大規模データ処理システムの運用にはシステム動作状況の把握がとても重要で、BuzzFinderではデータ処理量の可視化を行うことでシステムの監視および性能改善に役立てています。そこで、本セッションではBuzzFinderデータ処理基盤のデータ処理とその可視化についてご紹介します。]]> Mon, 21 Jan 2013 21:49:52 GMT /slideshow/hcj2013-w-slideshare/16108261 haracane@slideshare.net(haracane) Hadoop Conference Japan 2013 Winter: "見える"Twitter全量リアルタイム解析～Hadoop/RabbitMQ処理の仕組みと可視化～ haracane 2013/1/21に東京ビッグサイトで開催された『Hadoop Conference Japan 2013 Winter』(日本Hadoopユーザー会主催)での講演資料です。【講演概要】 NTTコミュニケーションズグループが提供する日本語ツイート全量リアルタイム分析サービス「BuzzFinder」では、データ処理基盤にHadoop/RabbitMQ/Cassandra/PostgreSQL等を利用して日々多くのデータを処理しています。このような大規模データ処理システムの運用にはシステム動作状況の把握がとても重要で、BuzzFinderではデータ処理量の可視化を行うことでシステムの監視および性能改善に役立てています。そこで、本セッションではBuzzFinderデータ処理基盤のデータ処理とその可視化についてご紹介します。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/hcj2013w-slideshare-130121214952-phpapp02-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /><br> 2013/1/21に東京ビッグサイトで開催された『Hadoop Conference Japan 2013 Winter』(日本Hadoopユーザー会主催)での講演資料です。【講演概要】 NTTコミュニケーションズグループが提供する日本語ツイート全量リアルタイム分析サービス「BuzzFinder」では、データ処理基盤にHadoop/RabbitMQ/Cassandra/PostgreSQL等を利用して日々多くのデータを処理しています。このような大規模データ処理システムの運用にはシステム動作状況の把握がとても重要で、BuzzFinderではデータ処理量の可視化を行うことでシステムの監視および性能改善に役立てています。そこで、本セッションではBuzzFinderデータ処理基盤のデータ処理とその可視化についてご紹介します。

Hadoop Conference Japan 2013 Winter: "見える"Twitter全量リアルタイム解析～Hadoop/RabbitMQ処理の仕組みと可視化～ from Kenji Hara

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0 Hadoop World 2011: Large Scale Log Data Analysis for Marketing in NTT Communications /slideshow/hadoop-world-2011-large-scale-log-data-analysis-for-marketing-in-ntt-communications-15528625/15528625 hw2011-121206222119-phpapp01
In this session we will talk about how we built a log analysis system for marketing using Hadoop, which explore the internet users' interests or feedback about specified products or themes from access log, query/click log and CGM data. Our system provides three features, which are 1) sentiment analysis, 2) co-occuring keyword extraction, and 3) user interests estimation. For large scale analysis, we use Hadoop with customized functions, which push down the shuffle size by amplifying map-side processing. We also show the features of our Hadoop cluster.]]>
In this session we will talk about how we built a log analysis system for marketing using Hadoop, which explore the internet users' interests or feedback about specified products or themes from access log, query/click log and CGM data. Our system provides three features, which are 1) sentiment analysis, 2) co-occuring keyword extraction, and 3) user interests estimation. For large scale analysis, we use Hadoop with customized functions, which push down the shuffle size by amplifying map-side processing. We also show the features of our Hadoop cluster.]]> Thu, 06 Dec 2012 22:21:19 GMT /slideshow/hadoop-world-2011-large-scale-log-data-analysis-for-marketing-in-ntt-communications-15528625/15528625 haracane@slideshare.net(haracane) Hadoop World 2011: Large Scale Log Data Analysis for Marketing in NTT Communications haracane In this session we will talk about how we built a log analysis system for marketing using Hadoop, which explore the internet users' interests or feedback about specified products or themes from access log, query/click log and CGM data. Our system provides three features, which are 1) sentiment analysis, 2) co-occuring keyword extraction, and 3) user interests estimation. For large scale analysis, we use Hadoop with customized functions, which push down the shuffle size by amplifying map-side processing. We also show the features of our Hadoop cluster. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/hw2011-121206222119-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /><br> In this session we will talk about how we built a log analysis system for marketing using Hadoop, which explore the internet users' interests or feedback about specified products or themes from access log, query/click log and CGM data. Our system provides three features, which are 1) sentiment analysis, 2) co-occuring keyword extraction, and 3) user interests estimation. For large scale analysis, we use Hadoop with customized functions, which push down the shuffle size by amplifying map-side processing. We also show the features of our Hadoop cluster.

Hadoop World 2011: Large Scale Log Data Analysis for Marketing in NTT Communications from Kenji Hara

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0 Hadoop Conference Japan 2011 Fall: マーケティング向け大規模ログ解析事例紹介 /slideshow/hcj2011-fall0926/15528480 hcj2011fall0926-121206220751-phpapp01
2011/9/26にベルサール汐留で開催された『Hadoop Conference Japan 2011 Fall』(日本Hadoopユーザー会主催)での講演資料です。講演概要 == NTTコミュニケーションズは、Hadoopを利用してマーケッティング向けログ解析システムを開発しました。本解析システムはアクセスログ、クエリログ、クリックログ、CGMデータを解析して特定の商品?サービスに対するインターネットユーザの興味やフィードバックを抽出でき、(1)評判分析、(2)関連語分析、(3)ユーザ興味推定、の3種の解析を行うことができます。本発表では、上記ログ解析システムの機能の他に、Map処理の強化によるシャッフルサイズの削減方法、我々のHadoopクラスタの特徴についても紹介します。 NTT communication developed the Hadoop-based log analysis system for the marketing purpose. This system extract the interest or feedbacks of the specific goods/products, by analyzing the access logs, query logs, click logs and CGM data. The three types of the analysis are supported: 1) reputation analysis, 2) related-word analysis 3) user interest estimation. This session also describes how to reduce the shuffle size, and the specifications of our Hadoop clusters.]]>
2011/9/26にベルサール汐留で開催された『Hadoop Conference Japan 2011 Fall』(日本Hadoopユーザー会主催)での講演資料です。講演概要 == NTTコミュニケーションズは、Hadoopを利用してマーケッティング向けログ解析システムを開発しました。本解析システムはアクセスログ、クエリログ、クリックログ、CGMデータを解析して特定の商品?サービスに対するインターネットユーザの興味やフィードバックを抽出でき、(1)評判分析、(2)関連語分析、(3)ユーザ興味推定、の3種の解析を行うことができます。本発表では、上記ログ解析システムの機能の他に、Map処理の強化によるシャッフルサイズの削減方法、我々のHadoopクラスタの特徴についても紹介します。 NTT communication developed the Hadoop-based log analysis system for the marketing purpose. This system extract the interest or feedbacks of the specific goods/products, by analyzing the access logs, query logs, click logs and CGM data. The three types of the analysis are supported: 1) reputation analysis, 2) related-word analysis 3) user interest estimation. This session also describes how to reduce the shuffle size, and the specifications of our Hadoop clusters.]]> Thu, 06 Dec 2012 22:07:51 GMT /slideshow/hcj2011-fall0926/15528480 haracane@slideshare.net(haracane) Hadoop Conference Japan 2011 Fall: マーケティング向け大規模ログ解析事例紹介 haracane 2011/9/26にベルサール汐留で開催された『Hadoop Conference Japan 2011 Fall』(日本Hadoopユーザー会主催)での講演資料です。講演概要 == NTTコミュニケーションズは、Hadoopを利用してマーケッティング向けログ解析システムを開発しました。本解析システムはアクセスログ、クエリログ、クリックログ、CGMデータを解析して特定の商品?サービスに対するインターネットユーザの興味やフィードバックを抽出でき、(1)評判分析、(2)関連語分析、(3)ユーザ興味推定、の3種の解析を行うことができます。本発表では、上記ログ解析システムの機能の他に、Map処理の強化によるシャッフルサイズの削減方法、我々のHadoopクラスタの特徴についても紹介します。 NTT communication developed the Hadoop-based log analysis system for the marketing purpose. This system extract the interest or feedbacks of the specific goods/products, by analyzing the access logs, query logs, click logs and CGM data. The three types of the analysis are supported: 1) reputation analysis, 2) related-word analysis 3) user interest estimation. This session also describes how to reduce the shuffle size, and the specifications of our Hadoop clusters. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/hcj2011fall0926-121206220751-phpapp01-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /><br> 2011/9/26にベルサール汐留で開催された『Hadoop Conference Japan 2011 Fall』(日本Hadoopユーザー会主催)での講演資料です。講演概要 == NTTコミュニケーションズは、Hadoopを利用してマーケッティング向けログ解析システムを開発しました。本解析システムはアクセスログ、クエリログ、クリックログ、CGMデータを解析して特定の商品?サービスに対するインターネットユーザの興味やフィードバックを抽出でき、(1)評判分析、(2)関連語分析、(3)ユーザ興味推定、の3種の解析を行うことができます。本発表では、上記ログ解析システムの機能の他に、Map処理の強化によるシャッフルサイズの削減方法、我々のHadoopクラスタの特徴についても紹介します。 NTT communication developed the Hadoop-based log analysis system for the marketing purpose. This system extract the interest or feedbacks of the specific goods/products, by analyzing the access logs, query logs, click logs and CGM data. The three types of the analysis are supported: 1) reputation analysis, 2) related-word analysis 3) user interest estimation. This session also describes how to reduce the shuffle size, and the specifications of our Hadoop clusters.

Hadoop Conference Japan 2011 Fall: マーケティング向け大規模ログ解析事例紹介 from Kenji Hara

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0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-haracane-48x48.jpg?cb=1523538979 2011/11/10 「Large-Scale Log Analysis for Marketing in NTT Communications」 Hadoop World 2011, Hilton NY Hotel&Tower 2011/9/26 「マーケティング向け大規模ログ解析事例紹介」 Hadoop Conference Japan 2011 Fall, ベルサール汐留 blog.enogineer.com https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/hes20121210-slideshare-130121215726-phpapp01-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/hes20121210-slideshare/16108346 贬补诲辞辞辫エンタープライズソリューションセ... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/hcj2013w-slideshare-130121214952-phpapp02-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/hcj2013-w-slideshare/16108261 Hadoop Conference Japa... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/hw2011-121206222119-phpapp01-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/hadoop-world-2011-large-scale-log-data-analysis-for-marketing-in-ntt-communications-15528625/15528625 Hadoop World 2011: Lar...