データの種類と、Hadoopの位置づけ

前に、データの種類と、Hadoopの位置づけ（図だけ）で図だけ書いたところ。

その図はこんなかんじでした。

　これは、Hadoop FORUM 2011の「Big dataが拓く、ビジネスの未来」で似たようなというか、もっとかっちょよい図が出たんだけど、その話について。

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　その講演では、どうも、３つの事象に、データ活用を分けている。

　１つは、ＲＤＢの中にあるようなデータで、構造が決まっている大量データ。
　２つめ、構造があまりはっきりしない文書のようなデータ（半構造、非構造データ）
　３つめ、どんどん来るデータをどんどん処理していく、ストリーミングがた。

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　Ｈａｄｏｏｐは、大量処理に向いている。
　ということは、１、２の分野における、大量処理に向いているということになります
（３０ＧByte以上あるような）

　それ以下のデータの場合は、１だと従来のＲＤＢ、２は、まだはっきりしないけど、ＫＶＳみたいなものかもしれない。

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　３に関しては、リアルタイムに大量データを処理していくもので、これは、ＨＰＣとかを使って、同時並列的に処理していくのに適しているもの。

　なので、Ｈａｄｏｏｐの守備範囲ではない。

　ということで、上の図になります。

いまいち、「かわいい検索」に乗り切れない自分がいる・・・

ここのニュース

Googleに負けないものを作りたい――女子大生が挑む日本独自の「かわいい検索」
http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1106/29/news114.html


にある、


かわいい検索
http://kawaii-search.jp/


なんだけど、いまいち、検索が、よくわかんない（－＿－；）

たとえば、検索で、

スーパークールビズ

といれ、「ゆるかわ検索」すると、１件出てくる。

「キュート検索」「おもしろ」「まじめ」だと０件

「きれい」だと２件

ゆるかわと、きれいの差は？
なぜ、白シャツ隊は、きれいだけど、キュートじゃないんだろう・・・

考えると、眠れなさそうだ。。。