ビッグデータ分析基盤の構築事例集 Hadoopクラスター構築実践ガイ‪ド‬

Apach Hadoop 3/MapR 6.0とエコシステムによるビッグデータ分析基盤の構築の実践ガイド

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みまし

た。具体的には、ビッグデータ処理システムの経緯、目的、Hadoopとその周辺

ソフトウェアの特徴、導入時の検討項目、注意点、システム構成例などの要点を知る

ことができます。また、大規模なデータ処理基盤の構築の経験がない技術者でも、

Hadoopをインストールし、使用できるように、一連の手順をステップバイステップで

具体的に記載しています。

エコシステムとしては、日本の企業においても

導入が積極的に行われているインメモリ型の分析、および、機械学習のフレームワーク

を提供するSpark、機械学習エンジンのMahout、従来のRDBMSのSQL文のようなデータ操作を実現するHive、Impala、列指向の分散データベースであるHBase、データの加工や

抽出を行うPig、RDBMSとHadoop間でのデータ転送を実現するSqoop、SNSやログなどの

さまざまな種類データをHadoopに取り込むFlumeといった、利用頻度の高いHadoop周辺

ソフトウェアの具体的な構築手順と使用例を網羅しました。これらの多くの事例により、

最新のビッグデータ処理基盤で提供される機能や基本的な使用法を理解できます。