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Hadoopセミナー情報

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開催予定のセミナー

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過去のセミナー

「Hadoop/Sparkエンタープライズソリューションセミナー 2016」

  • 開催日:2016年11月16日(水)
  • 会   場:秋葉原コンベンションホール(東京・秋葉原)
  • 主   催:株式会社NTTデータ
  • 同時開催:NTTデータ オープンソースDAY 2016

「Hadoopエンタープライズソリューションセミナー 2015 Autumn」

  • 開催日:2015年10月19日(月)
  • 会   場:東京カンファレンスセンター・品川(東京・品川)
  • 主   催:株式会社NTTデータ
  • 同時開催:NTTデータ オープンソースDAY 2015 Autumn

「Hadoopエンタープライズソリューションセミナー 2015」

  • 開催日:2015年1月26日(月)
  • 会   場:東京カンファレンスセンター・品川(東京・品川)
  • 主   催:株式会社NTTデータ
  • 同時開催:NTTデータ オープンソースDAY 2015

「Hadoopエンタープライズソリューションセミナー 2012」

  • 開催日:2012年12月10日(月)10時15分-17時15分
  • 会   場:東京カンファレンスセンター・品川(東京・品川)
  • 主   催:株式会社NTTデータ
  • 同時開催:NTTデータ オープンソースDAY 2012

「オープンソース・ソリューションセミナー」

  • 開催日:2011年9月22日(木)14時00分-17時10分
  • 共   催:株式会社NTTデータ, DELL株式会社

Hadoop の有効な利用方法や活用事例、NTTデータにおける Hadoop への技術開発についてご紹介いたします。

「Hadoopエンタープライズソリューションセミナー」

  • 開催日:2011年6月2日(木)11時00分-16時45分

NTTデータやClouderaが培ったノウハウや事例をもとに企業システムにおけるHadoopの活用シーンや事例についてご紹介します。

外部主催セミナー

企業システムにおけるHadoopエコシステムの活用シーンや事例、システムを運用・構築する際のテクニカルな話題などさまざまな情報発信を 行っています。ユーザー会などコミュニティでの活動もご紹介します。

開催予定のセミナー

「Kafka Summit 2017」

  • ■開催概要
  • 会 期:2017年8月28日(月)
  • 会 場:Hilton San Francisco Union Square

ChatWork is a worldwide communication service, which holds 110k+ of customer organizations. In 2016, we have developed a new scalable infrastructure based on the idea of CQRS and Event Sourcing using Kafka and Kafka Streams combined with Akka and HBase. In this session, we talk about the concept of this architecture and lessons learned in production use cases.

「Global Big Data Conference」

  • ■開催概要
  • 会 期:2017年8月29日(火) - 8月31(木)
  • 会 場:Santa Clara Convention Center, 5001 Great America Parkway, Santa Clara, CA

NTT DATA provides Big Data / IoT platform related services to various enterprise customers in different fields. Architecture of Big Data / IoT platform tend to be complex and complicated. It is important to come up with simple, efficient and easy enough solutions to manage such complicated platforms. In this session, I would like to present key takeaways based on production case studies.

過去のセミナー

「第3回Kafka Meetup Japan」

  • ■開催概要
  • 会 期:2017年7月6日(木) 19:00~
  • 会 場:ヤフー紀尾井町オフィス(東京ガーデンテラス紀尾井町 紀尾井タワー)
  • 主 催:Yahoo! JAPAN

「DataWorks Summit 2017」

  • ■開催概要
  • 会 期:2017年6月13日(火) - 15日(木)
  • 会 場:San Jose McEnery Convention Center
  • ■セッション詳細
  • Agenda

ChatWork is one of major business communication platforms in Japan. We keep growing up for 5+ years since our service inception. Now, we hold 110k+ of customer organizations which includes large organizations like telecom companies and the service is widely used across 200+ countries and regions. Nowadays we have faced drastic increase of message traffic. But, unfortunately, our conventional backend was based on traditional LAMP architecture. Transforming traditional backend into highly available, scalable and resilient backend was imperative. To achieve this, we have applied “Command Query Responsibility Segregation (CQRS) and Event Sourcing” as a heart of its architecture. The simple idea of segregation brings us independent command-side and query-side system components and it can subsequently achieve highly available, scalable and resilient systems. It is desirable property for messaging services because, for example, even if command-side was down, user can keep reading messages unless query-side was down. Event Sourcing is another key technique to enable us to build optimized systems to handle heterogeneous write/read load. This means that we can choose optimized storage platform for each side. Moreover, the event data can be the rich source for real-time analysis of user’s communication behavior. We have chosen Kafka as a command-side event storage, HBase as a query-side storage, Kafka Streams as a core library to give eventual consistency between the two sides. In application layer, Akka has been chosen as a core framework. Akka can be a good choice as an abstraction layer to build highly concurrent, distributed, resilient and message-driven application effectively. Backpressure introduced by Akka Stream can be important technology to prevent from overflow of data flows in our backend, which contributes system stability very well. In this session, we talk about how above architecture works, how we concluded above architectural decisions on many trade-offs, what was achieved by this architecture, what was the pain points (e.g. how to guarantee eventual consistency, how to migrate systems in the real project, etc.) and several TIPS we learned for realizing our highly distributed and resilient messaging systems. ChatWork is a business communication platform for global teams. Our four main features are enterprise-grade group chat, file sharing, task management and video chat. NTT DATA is one of biggest solution provider in Japan and providing technical support about Open Source Software and distributed computing. The project has been conducted with cooperation of ChatWork and NTT DATA.

「Apache Big Data North America」

  • ■開催概要
  • 会 期:2017年5月16日(月) - 18日(木)
  • 会 場:InterContinental Miami

Java 9 is the next major version and will be GA in July 2017, and it's very important for Apache Hadoop to support Java 9 earlier. Hadoop has many downstream projects and it makes the projects to support Java 9 easily. Java 9 has more incompatible changes than any earlier releases. For example, Project Coin (JEP 213) banned '_' as an identifier and Hadoop Web UI is affected. In this session, Akira will introduce what are the incompatible changes and what we need to do to support Java 9 in Hadoop. Classpath isolation is also an important issue for Hadoop. Hadoop has many dependencies, and the developers who write applications running on Hadoop need to be careful not to conflict the classpath. Java 9 Jigsaw feature is expected to solve this 'jar hell' problem but Hadoop does not use the feature for now. Akira will also introduce how Hadoop community solves the problem without Jigsaw.

「ApacheCon North America 2017」

  • ■開催概要
  • 会 期:2017年5月16日(月) - 18日(木)
  • 会 場:InterContinental Miami

We've been working on IoT for around 3 years, and are recently targeting a use case of connected car that the scale is as follows:
* Concurrent connections over a million
* Throughput over 100 Gbps

We thought that Apache Kafka would be effective as a means of data collection function of IoT platform which satisfies these requirements. We built and tested the platform however we faced various issues below: * Performance saturation of Kafka Producer NOT caused by depletion of computer resources
* Performance deterioration of Kafka Broker due to sudden disk IO
* Crash of Kafka Consumer due to sizing mistake between the Broker and Consumer

To solve the above issues and make full use of capabilities of the Kafka, it is necessary to clarify mechanism of the Kafka and its surroundings. This presentation will introduce pitfalls, solutions and best practices based on our experiences.

「Strata + Hadoop World Singapore 2016」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年12月6日~8日
  • 会 場:Suntec Singapore Convention & Exhibition Centre(Singapore)
  • 主 催:Cloudera, O'REILLY

Using ILIPS, a common platform for remote monitoring and maintenance developed in house, IHI has collected data from several kinds of products, including aircraft engines and industrial machineries. To utilize the data for preventive maintenance and operation optimization, IHI started evaluating Spark as a potential scalable and flexible analytics platform in 2014, in collaboration with NTT DATA, an active contributor to Spark. Yoshitaka Suzuki and Masaru Dobashi explain how IHI used PySpark and MLlib to improve its services and share best practices for application development and lessons for operating Spark on YARN. As a first step, IHI evaluated Spark’s characteristics and processing capabilities for time series data through the prediction of a port congestion problem using dummy GIS data. As of this year, IHI has started analyzing real data including sensor data, real GIS data, and system logs. Additionally, IHI has started developing an in-house analytics infrastructure utilizing Spark and leveraging Spark MLlib to get up speed in developing applications for process improvement, product fault diagnosis, and the formalization of highly skilled expert knowledge. Highly skilled experts using MLlib can now analyze the relationships among a large amount of sensor data, enabling IHI to reduce operating costs by automating processes and improve the transmission of knowledge between workers.

Panasonic, one of the largest home electronics product manufactures in the world, has launched a number of IoT home appliances connected to the cloud (air conditioners, rice cookers, microwave ovens, etc.). Along with providing cloud services to these products, Panasonic collects operation and state logs from the connected home appliances. Takayuki Nishikawa and Ei Yamaguhi offer an overview of Panasonic’s recently developed integrated data analytics platform, which uses Hadoop and Hive as core components with NTT DATA (one of the largest system integrators in Japan, which is widely contributing to Hadoop and Spark community with several committers) in order to analyze the ever-increasing log data from these IoT home appliances. The platform makes the complicated data analytics process simple and has achieved scalability for millions of households and yielded an over 10x improvement in processing time. The platform also analyzes and extracts valuable information from multiappliance log data using machine learning with Spark MLlib, enabling Panasonic to get more reliable knowledge about users’ lifestyles. Takayuki and Ei discuss the technical know-how obtained from the use case, designing and building the platform architecture, migrating existing processes, and constructing an analysis model with Spark MLlib.

「db tech showcase Tokyo 2016」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年7月14日(木)
  • 会 場:秋葉原UDX Conference 6F
  • 主 催:株式会社インサイトテクノロジー

「オープンソースカンファレンス2016 Okinawa」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年7月2日(土)
  • 会 場:沖縄コンベンションセンター 会議棟B
  • 主 催:オープンソースカンファレンス実行委員会

OSSベースの分散処理基盤として、Apache Hadoopは欠かせない技術となりました。 Hadoopと連携する技術も進化を加速しています。特に、Apache Sparkの登場により 機械学習や分析などのシーンでもより利用が広がっています。 本セッションでは、これまでのHadoop/Sparkの利用を踏まえたうえで、HadoopやSparkが 現在どのような開発状況なのか、また今後どのように発展していくかを発表します。 さらに、NTTデータのHadoop/Sparkに関する取り組みについてもご紹介します。

「オープンソースカンファレンス2016 Hokkaido」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年6月17日(金)~6月18日(土)
  • 会 場:札幌コンベンションセンター
  • 主 催:オープンソースカンファレンス実行委員会

「OSSユーザーのための勉強会 < OSS X Users Meeting > #14 HadoopとSpark」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年6月1日(水) 18:30~ (20:15終了予定、開場18時)
  • 会 場:国立情報学研究所 12階 1208,1210会議室
  • 主 催:SCSK株式会社 R&Dセンター OSS戦略企画室
  • 協 賛:NPO法人トップエスイー教育センター
  • 協 力:国立情報学研究所(NII)GRACEセンター、富士通株式会社、株式会社NTTデータ

「オープンソースカンファレンス2016 Nagoya」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年5月28日(土)
  • 会 場:名古屋中小企業振興会館 吹上ホール
  • 主 催:オープンソースカンファレンス実行委員会

「Apache Big Data North America」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年5月9日(月) - 12日(木)
  • 会 場:Hyatt Regency Vancouver in Vancouver, British Columbia

Do you want Hadoop 3 release? It is over 4 years since Hadoop 3 and Hadoop 2 were diverged, and there are a lot of great improvements in Hadoop 3, such as Shell Script Rewrite and MapReduce Native Optimization. Therefore if Hadoop 3 is released, users can enjoy the benefits of the new features. In this session, we will introduce the new features and incompatible changes in Hadoop 3, and how the release is discussed in Apache Hadoop community. In addition, Akira Ajisaka would like to discuss releasing Hadoop 3 with the participants here if possible.

「Developers Summit 2016」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年2月18日(木)
  • 会 場:目黒雅叙園
  • 主 催:翔泳社

「Hadoop / Spark Conference Japan 2016」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年2月8日(月)
  • 会 場:品川区立総合区民会館 きゅりあん
  • 主 催:日本Hadoopユーザー会

「CROSS 2016」

  • ■開催概要
  • 会 期:2016年2月5日(金)
  • 会 場:横浜港大さん橋ホール
  • 主 催:一般社団法人日本インターネットプロバイダー協会

HadoopやSparkは様々な企業で大規模データ処理に使われていますが、実際に動作しているソースコードの中身を見ると、なぜこんなコードが本番環境で動いているんだろうか?と、思うことがよくあります。 そんな、日頃開発していて「なんじゃこりゃ?」と感じる、ソースコードレベルのお話を持ち出しつつ、いったい Hadoop や Spark はどうなっていくんだろう、なんてことを、Hadoop/Spark のコミッタ陣がただひたすら語ります。

「data tech 2015 Winter」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年12月3日(木)
  • 会 場:ベルサール神田
  • 主 催:翔泳社

「Strata + Hadoop World」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年12月1日~3日
  • 会 場:Suntec Singapore Convention & Exhibition Centre(Singapore)
  • 主 催:Cloudera, O'REILLY

We are developing a platform to process massive sensor data obtained from social infrastructures and industrial machinery all over the world, in order to achieve advanced safety management. To provide service for mobile objects, we are implementing into this platform algorithms and software to analyze large-scale GIS data.

We first focused on the analysis of time-series using over 100,000 mobile objects. Since the number of observations exceeds 1.5 billion records per year, the algorithm requires both scalability and flexibility. To address this issue, we evaluated Spark on YARN as a scalable and flexible platform.

In this session, we’ll talk about the capability of Spark to realize numerical data processing, the best practices for application development, and realistic lessons on operating Spark on YARN.

IHI is a leading manufacturer in Japan that provides a wide variety of products including energy plants and aircraft engines. IHI is addressing this project, and NTT Data is providing technical support for Spark on YARN infrastructure building.

「一般社団法人データサイエンティスト協会 2ndシンポジウム~実務者が集うデータサイエンスの最前線~」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年11月13日(金)
  • 会 場:ベルサール渋谷ファースト
  • 主 催:一般社団法人データサイエンティスト協会

Hadoopに代表される並列分散処理技術はデータ分析の世界を大きく進化させ、「全件」データに基づく 個の特徴・特性を把握できるようになりました。全件データを現実的に扱うために並列分散処理技術を 使い熟すことが欠かせないともいえます。本セッションでは、HadoopやApache Sparkを中心に 並列分散処理技術の現状と未来についてご紹介します。

「Cloudera World Tokyo 2015」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年11月10日(火)
  • 会 場:目黒雅叙園
  • 主 催:Cloudera株式会社

「Apache: Big Data Europe」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年9月28日(月)- 9月30日(水)
  • 会 場:Corinthia Hotel (Budapest, Hungary)

Hadoop Distributed File System (HDFS) has plenty of functions for collecting and processing big data and therefore used by a lot of companies. As they have been using Hadoop and HDFS, some heavy users become to have new demands such as scalability, resource efficiency, and security. To satisfy these demands, heterogeneous storages, object storage, data encryption, and many features have been developed. This presentation will introduce these new features developed in 2015 from developer's and vendor-neutral view. This talk will cover the main purpose (What is the problem to solve?), the architecture (How to solve the problem?), and the development progress (When users will be able to use the feature?) for each new feature.

「「初めてのSpark」刊行記念 Spark Meetup 2015」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年9月9日(水)
  • 会 場:ドワンゴ セミナールーム

「オープンソースカンファレンス2015 Kansai@Kyoto」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年8月7日(金)~8月8日(土)
  • 会 場:京都リサーチパーク(KRP)
  • 主 催:オープンソースカンファレンス実行委員会

大量データに対する処理基盤として、Apache Hadoopはすでに幅広く広く利用されています。 Hadoopエコシステムは開発は、非常に活発です。データ処理の高速化や、より簡単にHadoop環境を 運用するための仕組みの開発など、さまざまな機能が追加され続けています。 本セッションではHadoopの概要、最新動向についてお話しします。

「オープンソースカンファレンス2015 Okinawa」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年7月4日(土)
  • 会 場:沖縄コンベンションセンター 会議棟B
  • 主 催:オープンソースカンファレンス実行委員会

大量データに対する処理基盤として、Apache Hadoopはすでに幅広く広く利用されています。 Hadoopエコシステムは開発は、非常に活発です。データ処理の高速化や、より簡単にHadoop環境を 運用するための仕組みの開発など、さまざまな機能が追加され続けています。 本セッションではHadoopの概要、最新動向についてお話しします。

「Spark Casual Talk #1」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年6月23日(火)
  • 会 場:株式会社サイバーエージェント

「オープンソースカンファレンス2015 Hokkaido」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年6月12日(金)- 6月13日(土)
  • 会 場:札幌コンベンションセンター
  • 主 催:オープンソースカンファレンス実行委員会

大量データに対する処理基盤として、Apache Hadoopはすでに幅広く広く利用されています。 Hadoopエコシステムは開発は、非常に活発です。データ処理の高速化や、より簡単にHadoop環境を 運用するための仕組みの開発など、さまざまな機能が追加され続けています。 本セッションではHadoopの概要、最新動向についてお話しします。

「db tech showcase」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年6月10日(水)- 6月12日(金)
  • 会 場:秋葉原 UDX Conference 6F
  • 主 催:Insighat Technology

「電子情報通信学会 NS研究会」

  • 開催日:2015年5月22日(金)10:55 - 11:20
  • 主   催:電子情報通信学会

「低レイテンシ性を重視した大規模データ分析のための分散ストリーム処理システムの設計と実装」   

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 土橋 昌

株式会社NTTドコモと実施したApache Stormを活用した ストリーム処理のシステムに関するフィージビリティ評価について 当チームの土橋が講演しました。 実機を用いた構成例や取り組み中に確認された課題などが紹介されました。

「Hadoopソースコードリーディング第19回」

  • 開催日:2015年5月21日(木)19:00 - 21:30
  • 主   催:Hadoopユーザー会

「わかった気になる Apache Spark のいまとこれから」   

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 猿田浩輔


「Spark / MLlib と MapReduce / Mahout の比較検証」   

リクルートテクノロジーズ 堀越 保徳, NTTデータ 濱口 智大


「Sparkをノートブックにまとめちゃおう!Zeppelinでね 」   

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 土橋 昌

「オープンソースカンファレンス2015 Nagoya」

  • ■開催概要
  • 会 期:2015年5月22日(金)- 5月23日(土)
  • 会 場: 名古屋国際センター 4F 展示室(OSC受付)
  • 主 催:オープンソースカンファレンス実行委員会

大量データに対する処理基盤として、Apache Hadoopはすでに幅広く広く利用されています。 Hadoopエコシステムは開発は、非常に活発です。データ処理の高速化や、より簡単にHadoop環境を 運用するための仕組みの開発など、さまざまな機能が追加され続けています。 本セッションではHadoopの概要、最新動向についてお話しします。

「Spark Summit 2014」

  • ■開催概要
  • 会 期:2014年6月30日(月)- 7月2日(水)
  • 会 場:The Westin St. Francis (San Francisco)
  • 主 催:the Apache Spark community

We launched on-premises Hadoop cluster consisting of 1000 nodes with NTT DOCOMO, the leading mobile carrier company in Japan, and have used it for 5 years without any data loss. Our particular emphasis was on the fault tolerance and the scalability to compute vast amount of data in the mobile carrier. Though Hadoop made it possible to deal with petabytes of data, we need more speed and flexibility these days. Demand for the parallel distributed processing frameworks based on the computational model other than MapReduce was steadily increasing. In response to these demands, we launched feasibility study of Spark, because we considered Spark as a promising candidate which works along with Hadoop, provides us fast multi-stage computation, and simplifies the application development. NTT DOCOMO gave us the opportunity to evaluate the scalability and the operability of Spark on the 1000 nodes cluster. In this talk, we will show you the result of the evaluation, as well as challenges and observations from the view point of the enterprise Hadoop user and developer.

「Hadoop Conference Japan 2014」

  • ■開催概要
  • 会 期:2014年7月8日(火)
  • 会 場:ベルサール汐留
  • 主 催:日本Hadoopユーザー会 (後援:株式会社リクルートテクノロジーズ)

「Hadoopソースコードリーディング第16回」

  • 開催日:2014年5月29日(木)
  • 主   催:Hadoopユーザー会

「Apache Sparkのご紹介 - sparkのキホン」    資料はこちら(slideshare)

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 土橋 昌


「Apache Sparkのご紹介 - 技術トピック」    資料はこちら(slideshare)

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 猿田浩輔

「Jubatus Casual Talks #2」

  • 「A use case of using online machine learning Jubatus」    資料はこちら(slideshare) (※Goto Berlin 2013 Conferenceの資料と同様です)
  • 開催日:2013年12月14日(土)

Jubatusを商用案件に適用した事例のご紹介。

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 下垣 徹

「Sqoop User Meetup」

  • 「Complex stories about Sqooping PostgreSQL data」
  • 開催日:2013年10月28日(月)

Hadoop World 2013に合わせて開催されるユーザグループのMeetupにおいて、開発コミュニティに提供したApache SqoopのPostgreSQL関連パッチの内容や、技術的な課題について紹介する。

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 岩崎 正剛

「Goto Berlin 2013 Conference   (INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE 2013)」

Jubatusを商用案件に適用した事例のご紹介。

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 課長代理 下垣 徹

※「The realtime processing for web services」(株)リクルートテクノロジーズ 中野猛さまとの共同発表

「Oracle Big Data Forum」

  • 「先駆者が語る!Hadoop活用とデータベース連携の勘所」
  • 開催日:2013年3月14日(木)

Hadoopの適用領域およびその使いどころと、Hadoopとオラクルのデータ連携方式の検証結果についてのご紹介。

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 近藤賢司

「Hadoop Conference Japan 2013 Winter」

  • 「Hadoop上の多種多様な処理でPigの活きる道 - かわいい?ブタさんの扱い方 - 」
  • 開催日:2013年1月21日(月)

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 山下真一

「Japan IT Week 春 内 第21回ソフトウェア開発環境展(SODEC)」

  • 【SD-1】ビッグデータ活用最新事例 「Hadoop 活用の勘所」
  • 開催日:2012年5月9日(水)

システムのアーキテクチャや、具体的な導入・運用を検討されている方々を対象に、Hadoopならではの適用事例、導入・活用の勘所、システム設計・構築上の基本的なノウハウを紹介する。

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス シニアスペシャリスト 政谷 好伸

「Hadoopソースコードリーディング第7回」

  • HadoopWorld 参加報告レポート
  • 開催日:2011年11月28日(月)
  • 主   催:Hadoopユーザー会

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 課長代理 下垣 徹

「Hadoop World NYC 2011 - November 8 & 9 - Sheraton New York Hotel & Towers」

  • ■開催概要
  • 開催日:[DAY1]2011年11月8日(火)・[DAY2]11月9日(水)
  • 時   間:[DAY1](セッション)8:30-17:20・[DAY2](セッション)8:30-17:10
  • 会   場:Sheraton New York Hotel & Towers, NYC
  • 主   催:Cloudera

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス シニアスペシャリスト 政谷 好伸

NTT DATA has been providing Hadoop professional services for enterprise customers for years. In this talk we will categorize Hadoop integration cases based on our experience and illustrate archetypal design practices how Hadoop clusters are deployed into existing infrastructure and services. We will also present enhancement cases motivated by customer’s demand including GPU for big math, HDFS capable storage system, etc.

「Hadoop Conference Japan 2011 Fall」

  • NTTデータ流 Hadoop活用のすすめ - インフラ構築・運用の勘所 -
  • 開催日:2011年9月26日(月)
  • 主   催:Hadoopユーザー会

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス 猿田 浩輔

「Cloud Computing World Tokyo 2011 苦難の先にある新しい世界で飛躍するために」

  • Big Data時代を支える大量データ処理基盤 Hadoop への取り組み
  • 開催日:9月1日(木)【A2-6】16時00分-16時40分

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス シニアエキスパート 濱野 賢一朗

「Information On Demand Conference Japan 2011 情報活用がひらく、新しい未来」

  • Big dataを支えるHadoopの特徴と企業システムにおける可能性
  • 開催日:2011年7月29日
  • Eトラック:スマートな社会インフラBig data
  • 【2E-1】13時-13時50分

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス シニアエキスパート 濱野 賢一朗

「Hadoop FORUM 2011 -'情報爆発'時代,新しい情報システム基盤のひとつとしていかに活用するか-」

  • Hadoop活用のすすめ
  • 開催日:2011年7月6日(水)13:00-18:05

NTTデータ 基盤システム事業本部 OSSプロフェッショナルサービス シニアスペシャリスト 政谷 好伸

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