Ｈａｄｏｏｐクラスター構築実践ガイド―ビッグデータ分析基盤の構築事例集

古賀 政純【著】

インプレス（2018/05発売）

• サイズ B5判／ページ数 384p／高さ 24cm
• 商品コード 9784295003694
• NDC分類 007.63
• Cコード C3055

内容説明

企業におけるＨａｄｏｏｐの導入を支援するための書籍として企画。Ｈａｄｏｏｐの技術的な情報だけでなく、Ｈａｄｏｏｐ基盤の方向性の検討や戦略の立案、および、意思決定を行う企画部門や、実際に基盤構築を行う技術者が、導入前の検討を実践できる内容を盛り込んだ。

目次

第１章　ビッグデータ分析基盤の概要
第２章　Ｈａｄｏｏｐのシステム構成
第３章　ハードウェアの事前設定とＨａｄｏｏｐのインストール
第４章　Ｈａｄｏｏｐクラスターの運用管理
第５章　Ｓｐａｒｋ‐ＳＱＬ、ストリーミング、グラフデータの処理、分類器の利用
第６章　Ｈｉｖｅ／Ｉｍｐａｌａ／ＨＢａｓｅ／Ｐｉｇ‐データベースの操作
第７章　Ｓｑｏｏｐ／Ｆｌｕｍｅ‐データのインポート／エクスポート
第８章　Ｍａｈｏｕｔ‐機械学習（クラス分類と協調フィルタリング）

著者等紹介

古賀政純［コガマサズミ］
兵庫県伊丹市出身。１９９６年頃からオープンソースに携わる。２０００年よりＵＮＩＸサーバーのＳＥ及びスーパーコンピューターの並列計算プログラミング講師、ＳＩを経験。２００６年、米国ヒューレット・パッカードからＬｉｎｕｘ技術の伝道師として「ＯｐｅｎＳｏｕｒｃｅ　ａｎｄ　Ｌｉｎｕｘ　Ａｍｂａｓｓａｄｏｒ　Ｈａｌｌ　ｏｆ　Ｆａｍｅ」を２年連続受賞。プリセールスＭＶＰを４度受賞。日本ヒューレット・パッカードにて、Ｈａｄｏｏｐ、Ｓｐａｒｋ、Ｄｏｃｋｅｒ、ＯｐｅｎＳｔａｃｋ、Ｌｉｎｕｘ、ＦｒｅｅＢＳＤなどのサーバー基盤のプリセールスＳＥ、文書執筆を担当（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[Kentaro]

Googleが自社内の膨大なデータを効率よく分析する手法と基盤となるアーキテクチャを研究しており、その内容を論文に発表した。この論文を参考に、米国Yahooが、自社データの分析を行うための開発をし、オープンソースとして公開したのがHadoopである。 ビッグデータを扱う上での最大の問題は従来型のRDBMSとDWHにおけるスケーラビリティの弱さになり、その解決にはハードウェアの増強に多大なコストがかかってしまう。一方でHadoopのアーキテクチャは、分散型の構造をしているのでx86サーバーを追加するだけだ。

2020/03/30

[shiojojo]

hadoopの構築について書かれている。 私はAWS glueがhadoop及びspark群の何をマネージドしているのかを知りたくて本書を読んだ。なので構築部分は流し読みし、アーキテクチャの説明を主に読んだ。 本書を読むまでhadoopとsparkの違いもよくわかっていなかった。 今まで、glueの説明で分からないことがよくあったが、本書を読んだことで、アーキテクチャがわかり、理解が深まると思う。

2021/11/14

[Q]

ビッグデータのデータ加工の仕組みを知りたかったのだけれど、導入事例が主で、その仕組みついてはあまり言及がなかった。

2019/08/14