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Google は電力事業にも参入するのか?

Posted in Google, Green IT by Agile Cat on January 13, 2010

Will Google Energy Power Its Data Centers?
DataCenter Knowledge より
January 7th, 2010 : Rich Miller

DC Knowledge

Google Energy

A look at a working solar thermal power generation facility.
Photo of solar thermal facility by
aflores via Flickr.

何日も前から気になっていたのですが、Google が電力の販売や卸売を行うための子会社を設立したようです。 この子会社である Google Energy が、2009年 12月に FERC(Federal Energy Regulatory Commission) に対して、電力市場への参入を申請しているとのことです。

また、Google の Niki Fenwick は、「現時点において、Google自身が行っている発電は非営利的なものであり、卸売市場での電力販売は行っていない。自社施設の電力および非常用電源として利用するための発電である」と、CNet に説明しているようです。

なお、FERC の広報担当者によると、Google の申請は一般的で、ほかの申請者と何ら変わらず、同社が認可された場合には、卸売市場の価格に基づいて電力売買が可能になるとのことです。

詳しくは ↓ こちらへ。

http://www.datacenterknowledge.com/archives/2010/01/07/will-google-energy-power-its-data-centers/

———

まぁ、Google が水道局になろうが、キャリアになろうが、もう ぜんぜん驚きませんが。。。 A.C.

<関連>
Google データセンターの水冷設備
なぜ、Google はアジアの海底ケーブルに投資する?

 

O’Reilly の Hadoop 本が、1月23日に日本で発売!

Posted in Books, Hadoop by Agile Cat on January 13, 2010

待ちに待った Hadoop: The Definitive Guide, First Edition の訳本です!

昨年の 11月の、Hadoop Conference の会場で、校正の段階に入りましたと玉川さんから聞いて以来、まだか、まだかと、待ちわびていたのですが、ついに 1月 23日の発売が決まったとのご連絡をいただきました。 よくよく考えてみると、この訳本なしに、日本の Hadooper は長いこと頑張ってきたわけですが、、、それも あと少しの辛抱で、23日以降は日本語で Hadoop の勉強ができるようになるんです。 スバラシイ!

O’Reilly Japan の URL は、ここ ↓ で~す!
http://www.oreilly.co.jp/books/9784873114392/

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Hadoop Book J

● Tom White 著 、玉川 竜司、兼田 聖士 訳
● 2010年01月23日 発売予定
● 568ページ
● 定価4,830円
● ISBN978-4-87311-439-2
● 原書:
Hadoop: The Definitive Guide, First Edition

本書は、Hadoopの基礎から応用までを包括的に解説する書籍です。はじめに、Hadoopの分散ファイルシステムHDFSやI/Oの効率化の仕組みなど、Hadoopの基礎を説明し、なかでもMapReduceについて詳しく解説します。MapReduceのアプリケーションを開発するために必要なステップを一通り紹介し、さらにユーザの目から見てMapReduceがどう実装されるのかを詳述します。後半ではHadoop管理者のために、HDFSと MapReduceを実行するためのHadoopクラスタの立ち上げと管理の方法を紹介。さらにPig、HBase、ZooKeeperについて述べ、 Apache Hadoopコミュニティメンバーから寄せられた、FacebookやLast.fmなどの大規模なケーススタディ集を収録しています。信頼ある Hadoopコミッターが執筆した本書は、Hadoopに関心あるすべての人に必携の一冊です。

序文
訳者まえがき
はじめに
1章 Hadoop事始め
    1.1 データ!
    1.2 データの保管と分析
    1.3 他のシステムとの比較
    1.4 Hadoopの歴史
    1.5 Apache Hadoopプロジェクト
2章 MapReduce
    2.1 気象情報データセット
    2.2 Unixのツールによるデータ分析
    2.3 Hadoopによるデータの分析
    2.4 スケールアウト
    2.5 Hadoopストリーミング
    2.6 Hadoop Pipes
3章 Hadoop分散ファイルシステム
    3.1 HDFSの設計
    3.2 HDFSに関する概念
    3.3 コマンドラインインターフェース
    3.4 Hadoopのファイルシステム群
    3.5 Javaインターフェース
    3.6 データフロー
    3.7 distcpによる並列コピー
    3.8 Hadoopアーカイブ
4章 HadoopのI/O
    4.1 データの整合性
    4.2 圧縮
    4.3 シリアライゼーション
    4.4 ファイルベースのデータ構造
5章 MapReduceアプリケーションの開発
    5.1 設定API
    5.2 開発環境の設定
    5.3 ユニットテストの作成
    5.4 テストデータを使ったローカルでの実行
    5.5 クラスタでの実行
    5.6 ジョブのチューニング
    5.7 MapReduceのワークフロー
6章 MapReduceの動作
    6.1 MapReduceジョブの実行の内幕
    6.2 障害
    6.3 ジョブのスケジューリング
    6.4 シャッフルとソート
    6.5 タスクの実行
7章 MapReduceの型とフォーマット
    7.1 MapReduceの型
    7.2 入力フォーマット
    7.3 出力フォーマット
8章 MapReduceの機能
    8.1 カウンター
    8.2 ソート
    8.3 結合
    8.4 サイドデータの配布
    8.5 MapReduceライブラリクラス
9章 Hadoopクラスタの構築
    9.1 クラスタの仕様
    9.2 クラスタのセットアップとインストール
    9.3 SSHの設定
    9.4 Hadoopの設定
    9.5 インストールの後処理
    9.6 Hadoopクラスタのベンチマーク
    9.7 クラウドにおけるHadoop
10章 Hadoopの管理
    10.1 HDFS
    10.2 モニタリング
    10.3 メンテナンス
11章 Pig
    11.1 Pigのインストールと実行
    11.2 例
    11.3 データベースとの比較
    11.4 Pig Latin
    11.5 ユーザー定義関数
    11.6 データ処理オペレータ
    11.7 実践Pig
12章 HBase
    12.1 Hbaseの基礎
    12.2 概念
    12.3 インストール
    12.4 クライアント
    12.5 例
    12.6 HBase対RDBMS
    12.7 実践
13章 ZooKeeper
    13.1 ZooKeeperのインストールと実行
    13.2 例
    13.3 ZooKeeperサービス
    13.4 ZooKeeperによるアプリケーションの構築
    13.5 ZooKeeperの実用化
14章 ケーススタディ
    14.1 Last.fmにおけるHadoopの利用
    14.2 FacebookにおけるHadoopとHive
    14.3 Nutch検索エンジン
    14.4 Rackspaceにおけるログの処理
    14.5 Cascading
    14.6 Apache Hadoopでのテラバイトソート
付録A Apache Hadoopのインストール
    A.1 必要事項
    A.2 インストール
    A.3 設定
    A.3.1 スタンドアロンモード
    A.3.2 擬似分散モード
    A.3.3 完全分散モード
付録B ClouderaのDistribution for Hadoopについて
    B.1 必要事項
    B.2 スタンドアロンモード
    B.3 擬似分散モード
    B.4 完全分散モード
    B.5 Hadoopの関連パッケージ
付録C NCDC気象情報データの準備

ーーー

O’Reilly Japan サイトには、もっと詳細な目次が掲載されていますよ。 最後になってしまいましたが、玉川さん、兼田さん、おめでとうございます。 そして、お疲れ様でした。 ーーー A.C. 

<関連>
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