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無料セミナー資料：ビッグデータ管理基盤ソフトウェアHadoop入門

ビッグデータ管理基盤ソフトウェア Hadoop 入門 NEC ラーニングテクノロジー研修事業部 土井正宏 アジェンダ Hadoopとは? HDFSの概要 Map/Reduceのしくみ Hadoopのエコシステム ( 関連製品 ) Hadoop 0.23について Page 2 NEC Corporation 2010 Hadoop の概要 高スケーラブルな分散管理基盤 グリッドコンピューティング 2つのコア機能

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社 概要 NEC は ビッグデータの分析を高速化する分散処理技術を開発しました 本技術により レコメンド 価格予測 需要予測などに必要な機械学習処理を従来の 10 倍以上高速に行い 分析結果の迅速な活用に貢献します ビッグデータの分散処理で一般的なオープンソース Hadoop を利用 これにより レコメンド 価格予測 需要予測などの分析において

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SAS を使った情報管理事例 ~ そしてリスクをやっつけろ ~ 惟高裕一, 藤原正和, 北西由武, 吉田祐樹塩野義製薬株式会社 Information Management by using SAS - MINIMIZE THE RISK - Yuichi Koretaka, Masakazu Fujiwara, Yoshitake Kitanishi, Yuki Yoshida Biostatistics

スライド 1

Hadoop とは Hadoop の二本柱 分散ファイルシステム HDFS(Hadoop Distributed File System) 分散プログラミングモデル MapReduce Hadoop の目的 大規模ファイル処理 格納, 加工 ペタバイト規模 複数計算機の協調動作 スケーラブルシステム 数百 ~ 数千台規模 Key-Value store MapReduce HDFS Node Node

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Hadoop と SAS との連携テクニック 小林泉 SAS Institute Japan 株式会社 ビジネス推進本部アナリティクスプラットフォーム推進 Techniques in SAS on Hadoop Izumi Kobayashi Analytics Platform Practice, SAS Institute Japan 1 要旨 : ビッグデータ分析の基盤としての Hadoop

Jupyter Notebook を活用したプログラムライブラリ構築の検討 吹谷芳博 1, 藤澤正樹 1 ( 1 あすか製薬株式会社 ) Examination of the program library construction using Jupyter Notebook ASKA Pharm

Jupyter Notebook を活用したプログラムライブラリ構築の検討 吹谷芳博 1, 藤澤正樹 1 ( 1 あすか製薬株式会社 ) Examination of the program library construction using Jupyter Notebook ASKA Pharmaceutical Co., Ltd. 要旨 : PC SAS での Jupyter Notebook

PowerPoint プレゼンテーション

FDA Submission のための define.pdf 作成事例 -SAS によるファイル変換の Automation 化 - 豊泉樹一郎 1), 北西由武 1), 吉田祐樹 1), 平井健太 2) 1) 塩野義製薬株式会社解析センター 2) 株式会社 SCA One Example of Generating Define.pdf for FDA Submission -Automatic

IBM クラウド事例から考える OSS による企業向けクラウドの可能性 日本アイ ビー エム株式会社 Linux/OSS エバンジェリスト中井悦司 Feb. 27, IBM Corporation

IBM クラウド事例から考える OSS による企業向けクラウドの可能性 日本アイ ビー エム株式会社 Linux/OSS エバンジェリスト中井悦司 Feb. 27, 2010 目次 クラウドとは? IBM クラウド事例に見るクラウド構成技術 クラウドを作る / 使う技術としての OSS 参考資料 2 クラウドとは? 3 仮想化された IT リソースのライフサイクル管理を自動化するのが IBM のクラウド技術です

Introduction

Introduction R&D More Than Web - - 3 R&D Vision Fusion Interaction Collaboration 3 6 Client Server Platform Client Server Platform Client Client Server Platform Server Client Server Platform Platform

OSS Mtg

Hadoop ~Yahoo! JAPAN の活用について ~ 2011/01/15 ヤフー株式会社 R&D 統括本部 角田直行 吉田一星 自己紹介 角田直行 ( かくだなおゆき ) R&D 統括本部プラットフォーム開発本部検索開発部開発 3 2005 年ヤフー株式会社入社 ヤフー地図 ヤフー路線 ヤフー検索 2010 年現在 検索プラットフォームを開発中 1 自己紹介 吉田一星 ( よしだいっせい

yamamoto_hadoop.pptx

Hadoop Streaming 2011/2/16 H22 ? SaaS (So5ware as a Service) (,etc.) PaaS (Pla?orm as a Service) (Google App Engine,, Mixi Appli etc.) IaaS (Infrastructure as a Service) (Amazon EC2) VMWare ESX, Hyper-

目次 はじめに Introduction Analyzing Big Data Vectorwise and Hadoop Environments Vectorwise Hadoop Connector Perform

Vectorwise 3.0 Fast Answers from Hadoop Technical white paper - 1 - 目次 はじめに...- 3 - Introduction...- 3 - Analyzing Big Data...- 4 - Vectorwise and Hadoop Environments...- 5 - Vectorwise Hadoop Connector...-

Joint Content Development Proposal Tech Docs and Curriculum

徹底解説!Hortonworks が提供する次世代データプラットフォーム 蒋逸峰 & 河村康爾 Hortonworks October 10, 2017 1 Hortonworks Inc. 2011 2016. All Rights Reserved 総合的な管理 セキュリティやガバナンス ON-PREMISES CLOUD EDGE MULTI-WORKLOADS MULTI-TYPE MULTI-TIER

Hadoop Introduction

Hadoop Introduction はじめに Agenda Hadoopおさらい 1 HadoopStreaming 2 Hive 3 Demo (Apacheログ解析) 4 5 まとめ Hadoop の概要 Hadoop の特徴 Hadoop クラスタ構成 マスターサーバ バッチの進捗状況管理 Map/Reduce タスク割振り NameNode JobTracker HDFS 管理 DataNode

OSS 体験セミナー Hadoop の概要 高スケーラブルな分散管理基盤 2 つのコア機能 分散ファイルシステム (HDFS) 分散処理フレームワーク (Map/Reduce) BigData の管理基盤として注目 分散処理基盤 (Map/Reduce) Hadoop 分散ファイルシステム (HDF

Hadoop スタートアップセミナー Hadoop スタートアップセミナー NEC ラーニングテクノロジー研修事業部土井正宏 OSS 体験セミナー Hadoop の概要 高スケーラブルな分散管理基盤 2 つのコア機能 分散ファイルシステム (HDFS) 分散処理フレームワーク (Map/Reduce) BigData の管理基盤として注目 分散処理基盤 (Map/Reduce) Hadoop 分散ファイルシステム

(Microsoft PowerPoint - Hadoop\225\224\211\357.ppt)

Hadoop 部会 株式会社エイビス株式会社富士通九州システムズ九州東芝エンジニアリング株式会社九州東芝エンジニアリング株式会社株式会社オーイーシー株式会社オーイーシー大分大学大学院工学研究科 1 ( 部長 ) 小池翼 ( 副部長 ) 小畑智博小原辰徳郷原慎之介高熊大将玉井達也大場紀彦 2 テーマ 実業務への Hadoop の適用 ~ 気象データを用いた分散処理の実装 ~ Hadoop とは Hadoop

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- SAS 共同企画セッション - 一世を風靡した Random Forest (Random Woods) が SAS(IMSTAT) で使えるようになったので縦長 / 横長データに適用してみる 塩野義製薬株式会社 木口亮, 北西由武, 都地昭夫, 渡辺秀章 - SAS joint planning session - Make an attempt to apply Random Forest

ERDAS IMAGINE における処理速度の向上 株式会社ベストシステムズ PASCO CORPORATION 2015

ERDAS IMAGINE における処理速度の向上 株式会社ベストシステムズ 本セッションの目的 本セッションでは ERDAS IMAGINEにおける処理速度向上を目的として機器 (SSD 等 ) 及び並列処理の比較 検討を行った 1.SSD 及び RAMDISK を利用した処理速度の検証 2.Condorによる複数 PCを用いた並列処理 2.1 分散並列処理による高速化試験 (ERDAS IMAGINEのCondorを使用した試験

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PMDA への承認申請時 CDISC 標準電子データ提出に向けた社内標準のリモデリング 神谷亜香里, 坂井絵理, 惟高裕一, 北西由武, 角谷伸一, 小坂明子塩野義製薬株式会社解析センター Remodeling Shionogi standard for clinical data to meet the requirement of PMDA based on CDISC standard Akari

ArcGIS Server 10 機能比較表

機能比較表 目次 はじめに... 1 機能... 2 エクステンション... 2 規模... 3 機能詳細... 4 ジオデータベース管理... 4 ジオデータベースレプリケーション... 4 GIS Web サービス... 5 Web マッピングアプリケーション... 6 Web 編集... 7 ジオプロセシング (ArcView レベル )... 7 高度なジオプロセシング (ArcInfo レベル

データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集・照会システムの設計

データセンターの効率的な 資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 株式会社ネットワーク応用通信研究所前田修吾 2014 年 11 月 20 日 本日のテーマ データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 時系列データを効率的に扱うための設計 1 システムの目的 データセンター内の機器のセンサーなどからデータを取集し その情報を元に機器の制御を行うことで 電力消費量を抑制する

開発ツールのコラボレーション機能を検証する

開発ツールのコラボレーション機能を検証する ボーランド株式会社デベロッパーツールズ事業本部藤井等 開発ツールをとりまく環境 仕様変更 フレームワークのバージョンアップ コーディング規約 バグ対応 ドキュメント プロトタイプ 機能強化 テストバージョン リリース 2 どのサイズの開発でもなんらかの 管理 + コラボレーション が必要 個人で開発する場合数名で開発する場合チームで開発する場合 複雑さ 保管共有管理

MATLAB®によるビッグデータ解析

MATLAB によるビッグデータ解析 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部 アプリケーションエンジニア 吉田剛士 2013 The MathWorks, Inc. 1 ビッグデータ解析とその背景増え続けるデータ量 ビッグデータとは 100TB ~ 10PB 程度のデータ量 データが膨大になる理由 データソースの多様化と高性能化 スマートフォン位置情報監視カメラ検索情報

TopSE並行システム はじめに

はじめに 平成 23 年 9 月 1 日 トップエスイープロジェクト 磯部祥尚 ( 産業技術総合研究所 ) 2 本講座の背景と目標 背景 : マルチコア CPU やクラウドコンピューティング等 並列 / 分散処理環境が身近なものになっている 複数のプロセス ( プログラム ) を同時に実行可能 通信等により複数のプロセスが協調可能 並行システムの構築 並行システム 通信 Proc2 プロセス ( プログラム

目次 1. HLA Fusion 3.0 がインストール可能な環境 HLA Fusion 3.0 のインストール HLA Fusion 3.4 のインストール 初期設定用データベース接続 ( 初めての方のみ ) 既存データベースのUpg

目次 1. HLA Fusion 3.0 がインストール可能な環境... 1 2. HLA Fusion 3.0 のインストール... 2 3. HLA Fusion 3.4 のインストール... 4 4. 初期設定用データベース接続 ( 初めての方のみ )... 5 5. 既存データベースのUpgrade 方法 (HLA Fusion 3~3.3 を既に使用の方 )... 7 6. インストールが成功したかの確認...

Microsoft PowerPoint - 【配布・WEB公開用】ACRONET_Kitahara.ppt [互換モード]

解析業務プロセスにおいて効率的な仕様書作成と Define.xml への変換北原孝志, 東島正堅 株式会社 ACRONET 生物統計部北西由武, 吉田祐樹塩野義製薬株式会社解析センター The efficient preparation of Specification and its conversion into Define.xml on the process of statistical

DEIM Forum 2012 C2-6 Hadoop Web Hadoop Distributed File System Hadoop I/O I/O Hadoo

DEIM Forum 12 C2-6 Hadoop 112-86 2-1-1 E-mail: momo@ogl.is.ocha.ac.jp, oguchi@computer.org Web Hadoop Distributed File System Hadoop I/O I/O Hadoop A Study about the Remote Data Access Control for Hadoop

Agenda Hadoop Sahara Kilo Q&A Copyright 2015 Mirantis, Inc. All rights reserved Page 2

OpenStack Sahara Road to Kilo www.miran(s.com/jp Copyright 2015 Mirantis, Inc. All rights reserved Agenda Hadoop Sahara Kilo Q&A Copyright 2015 Mirantis, Inc. All rights reserved Page 2 Hadoop Open-source

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August 2015 The Record vol.669 Contents 6/23 7/13 16 6/26 THE RECORD 2015-08 2 focus 01 02 3 THE RECORD 2015 08 03 04 THE RECORD 2015 08 4 focus 5 THE RECORD 2015 08 THE RECORD 2015 08 6 focus 1 SHOP DATA

Microsoft PowerPoint - SWoPP2010_Shirahata

GPU を考慮した MapReduce の タスクスケジューリング 白幡晃一 1 佐藤仁 1 松岡聡 1 2 3 1 東京工業大学 2 科学技術振興機構 3 国立情報学研究所 大規模データ処理 情報爆発時代における 大規模データ処理 気象 生物学 天文学 物理学など様々な科学技術計算での利用 MapReduce 大規模データ処理のためのプログラミングモデルデ スケーラブルな並列データ処理 GPGPU

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プリント

2 1,384,000 2,000,000 1,296,211 1,793,925 38,000 54,500 27,804 43,187 41,000 60,000 31,776 49,017 8,781 18,663 25,000 35,300 3 4 5 6 1,296,211 1,793,925 27,804 43,187 1,275,648 1,753,306 29,387 43,025

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A NEW PLATFORM FOR A NEW ERA 2 データレイク構築と Pivotal ビッグデータ戦略 2014 年 8 月 1 日 Pivotal ジャパン株式会社二神敬輔 ENTERPRISE DATA CENTER ADVANCED 先進のセキュリティ SECURITY EMC グループ事業戦略 SOFTWARE DEFINED DATA CENTER PLATFORM AS A

5 Armitage x 1,, x n y i = 10x i + 3 y i = log x i {x i } {y i } 1.2 n i i x ij i j y ij, z ij i j 2 1 y = a x + b ( cm) x ij (i j )

5 Armitage. x,, x n y i = 0x i + 3 y i = log x i x i y i.2 n i i x ij i j y ij, z ij i j 2 y = a x + b 2 2. ( cm) x ij (i j ) (i) x, x 2 σ 2 x,, σ 2 x,2 σ x,, σ x,2 t t x * (ii) (i) m y ij = x ij /00 y

システム必要条件 - SAS Fraud Management 3.1

92A336 システム必要条件 SAS Fraud Management 3.1 オペレーティングシステムとシステムソフトウェア SAS Fraud management 3.1 で必要なオペレーティングシステムとシステムソフトウェアは 下記のとおりです z/os v1.8 以降 CICS Transaction Server v3.1 以降 DB2 for z/os v8.1 以降 AIX 5.3.7

Microsoft Word SHARE-ws-v10.docx

関係者各位 2017 年 3 月吉日 2017 SHARE ワークショップ のご案内 ( 第一報 ) Japan CDISC Coordinating Committee 拝啓時下ますますご清栄のこととお喜び申し上げます 今般 2017 CDISC Japan Interchange Conference に先立ち SHARE(Shared Health And Research Electronic

SAS Web XML * ** * ** Web Data Analysis with SAS Input and Output of XML Data and Application to Real Estate Valuation Map Junnosuke Matsushima*, Hiro

SAS Web XML * ** * ** Web Data Analysis with SAS Input and Output of XML Data and Application to Real Estate Valuation Map Junnosuke Matsushima*, Hiroshi Ishijima**, Ikue Watanabe *Clinical Research Planning

マニュアル訂正連絡票

< マニュアル訂正連絡票 > ASP PC ファイルサーバ説明書 V28 [J2K0-5740-01C2] 2017 年 12 月 26 日発行 修正箇所 ( 章節項 )5.3.2.3 サーバ環境の設定 作成時のアクセス権 PC ファイルサーバ上に,Windows がファイルまたはディレクトリを作成する際のアクセス権を設定する. 所有者, グループ, その他に対してそれぞれ, 読み込み, 書き込み,

9BBH3A8_P0000

02 Yamaha CSR Report 2007 03 Yamaha CSR Report 2007 04 Yamaha CSR Report 2007 Yamaha CSR Report 2007 05 06 Yamaha CSR Report 2007 Yamaha CSR Report 2007 07 08 Yamaha CSR Report 2007 09 Yamaha CSR Report

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MATLAB による 大規模フリートデータ解析 アプリケーションエンジニアリング部齊藤甲次朗 2015 The MathWorks, Inc. 1 アジェンダ はじめに ビッグデータ解析の課題 MATLAB を活用したフリートデータ解析事例 フリートデータ解析実践 デスクトップでの解析 クラスターへのスケールアウト MATLAB 解析のシステムへの統合 まとめ 2 25 GB / 1hour 4 フリートデータ解析を含むビッグデータ解析の課題

サンプル株式会社 御中 システム導入のご提案

Hadoop Recommendation Machine Learning 本文中の会社名 製品名 サービスネームについて Amazon Web Services は Amazon.com, Inc. の商標または登録商標です Apache Hadoop は Apache Software Foundation の商標または登録商標です hybris は hybris AG の商標または登録商標です

製品開発の現場では 各種のセンサーや測定環境を利用したデータ解析が行われ シミュレーションや動作検証等に役立てられています しかし 日々収集されるデータ量は増加し 解析も複雑化しており データ解析の負荷は徐々に重くなっています 例えば自動車の車両計測データを解析する場合 取得したデータをそのまま解析

ホワイトペーパー Excel と MATLAB の連携がデータ解析の課題を解決 製品開発の現場では 各種のセンサーや測定環境を利用したデータ解析が行われ シミュレーションや動作検証等に役立てられています しかし 日々収集されるデータ量は増加し 解析も複雑化しており データ解析の負荷は徐々に重くなっています 例えば自動車の車両計測データを解析する場合 取得したデータをそのまま解析に使用することはできず

2011年11月10日 クラウドサービスのためのSINET 学認説明会 九州地区説明会 九州大学キャンパス クラウドシステムの導入 伊東栄典 情報基盤研究開発センター 1

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A Comparison of SAS Functions Designed for Creating Excel Output in a Stand-alone Environment and a BI Environment. Koichi Satoh Takumi Information Technology Co., Ltd. ODS EXCELXP ODS HTML ODS CSVALL

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総務省 ICTスキル総合習得教材 概要版 eラーニング用 [ コース2] データ蓄積 2-5: 多様化が進展するクラウドサービス [ コース1] データ収集 [ コース2] データ蓄積 [ コース3] データ分析 [ コース4] データ利活用 1 2 3 4 5 座学本講座の学習内容 (2-5: 多様化が進展するクラウドサービス ) 講座概要 近年 注目されているクラウドの関連技術を紹介します PCやサーバを構成するパーツを紹介後

2014 年電子情報通信学会総合大会ネットワークシステム B DNS ラウンドロビンと OpenFlow スイッチを用いた省電力法 Electric Power Reduc8on by DNS round- robin with OpenFlow switches 池田賢斗, 後藤滋樹

ネットワークシステム B- 6-164 DNS ラウンドロビンと OpenFlow スイッチを用いた省電力法 Electric Power Reduc8on by DNS round- robin with OpenFlow switches 池田賢斗, 後藤滋樹 早稲田大学基幹理工学研究科情報理工学専攻 1 研究の背景 n インターネットトラフィックが増大 世界の IP トラフィックは 2012

Sharing the Development Database

開発データベースを共有する 目次 1 Prerequisites 準備... 2 2 Type of database データベースのタイプ... 2 3 Select the preferred database 希望のデータベースを選択する... 2 4 Start the database viewer データベース ビューワーを起動する... 3 5 Execute queries クエリを実行する...

COBOL Standard Edition COBOL SQL アクセスのご紹介 2017 年 3 本電気株式会社 次 COBOL SQLアクセスとは P.4 COBOL85 SQLEXTENSIONからの移 P.10 製品情報 P.13 COBOL SQL アクセスとは 製品概要 COBOL ソース中の埋め込み SQL によるデータベースアクセスが可能に 業界標準 ODBC(Open DataBase

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Mahout を使った レコメンデーションのプロトタイプ 2011/10/21 アドソル日進株式会社 荒本道隆 ゴールイメージ 蓄積されたデータを使って Mahout で解析 まずは お医者さんが利用することを想定 患者側が利用することはできないだろうか? Hadoop によるフィルタリングスクリプトによる簡易な記述 Mahout による解析処理 MML レセプトデータ CSV CSV S3( 大量データ

Hadoop とは 大規模なデータを並列分散処理を行うフレームワークを提供 Google による MapReduce および Google File System(GFS) の論文をベースに開発された Apache プロジェクトの OSS MapReduce MapReduce 分散処理フレームワー

超入門大規模分散処理フレームワーク Hadoop SRA OSS, Inc. 日本支社技術開発部エンジニア長田悠吾 Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop Copyright SRA OSS, Inc. Japan All rights reserved.

CodeGear Developer Camp

B4 InterBase テクニカルセッション InterBase セキュリティパワーアップ セキュリティ改善のコツとツール キムラデービー代表木村明治 ( きむらめいじ ) http://kimuradb.com 1 アジェンダ DBセキュリティとは? InterBase 本体が持つセキュリティ機能 通信経路の暗号化 格納データの暗号化 2 DB セキュリティとは? 3 概略全体図 InterBase

02_システムWG.pptx

社会基盤情報流通推進協議会 技術部会システム WG AIDIG UDCT の活動を支える システムの提供 社会基盤情報流通推進協議会企画部会普及 WG 体制 会長 事務局長 運営委員会 事務局 企画部会 技術部会 データ収集 WG システム WG メンバ (3 月 31 日現在 ) WG () () () () () () 2 社会基盤情報流通推進協議会企画部会普及 WG 活動項 目 分類 項 目

メール全文検索アプリケーション Sylph-Searcher のご紹介 SRA OSS, Inc. 日本支社技術部チーフエンジニア Sylpheed 開発者 山本博之 Copyright 2007 SRA OSS, Inc. Japan All right

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OSS を利用した簡易な地図画像配信とその利活用について 髙橋洋二 嘉山陽一 沼田圭太 ( ) 1. はじめにインターネット上で地図を表示する仕組みとして 地図の閲覧者が利用する PC が要求する情報をもとに MapServer 1) 等による Web マッピングサーバを利用し表示に必要な地図画像を動的に作成して配信する手法が利用されてきた この手法は 配信する地図画像を動的に作成するための Web

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Social and Environmental report 28 1 2 3 5 7 9 11 12 17 18 19 22 24 25 26 27 28 29 3 2 3 4 5 6 7 4 1 2 5 3 6 8 9 1 1 2 3 4 11 12 1 2 3 4 13 14 1 2 3 4 5 6 7 8 15 16 17 1 2 3 18 19 1 2 3 4 2 21 1 2 3 4

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データ共有型マルチデータベースシステムにおけるクエリ効率化手法 齋藤和広 渡辺泰之 小林亜令 近年, データの大規模化やデータ利用の多様化に対応するために, 単一のデータソースに対して特徴の異なる複数のクエリ処理エンジンを選択し利用可能となってきている. これらのクエリ処理エンジンは, それぞれデータの種類や規模に応じた最適化が施されているため, ユーザが各エンジンの特性を理解し, 使い分けることでクエリ処理性能を最大限活用することができる.

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小さな組織が SAS Program のバージョン管理をするには. (Git,GitLab 及び Redmine を用いた _ プログラム開発環境整備の検討 ) 吹谷芳博株式会社エスアールディデータマネジメント統計解析室 How to manage version control of SAS programs in small organizations; Consideration of environmental

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March 2015 Contents 2/2-13 2/12 THE RECORD 2015-03 2 focus 3 THE RECORD 2015 03 THE RECORD 2015 03 4 focus 5 THE RECORD 2015 03 THE RECORD 2015 03 6 01 02 03 04 05 06 07 08 7 THE RECORD 2015 03 09 10 11

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AWS ビッグデータサービス Deep Dive アマゾンデータサービスジャパンソリューションアーキテクト蒋逸峰 July 17, 2014 Session #TA-01 2014 Amazon.com, Inc. and its affiliates. All rights reserved. May not be copied, modified, or distributed in whole

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ICT Project on Hyper-connected Cloud to Embrace Megatrends in ICT 飯田一朗 あらまし ICT SI ICT Abstract With significant changes occurring on a daily basis, the information and communications technology (ICT)

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December 2015 The Record vol.673 Contents 10/26 10/27 11/4 11/8 THE RECORD 2015-12 2 focus 3 THE RECORD 2015 12 THE RECORD 2015 12 4 focus 5 THE RECORD 2015 12 THE RECORD 2015 12 6 focus 1 2 3 5 4 7 THE

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