スケーラブルリアルタイムデータ分析入門絶え間なく入ってくる大量のストリームデータをリアルタイムに処理・分析するために必要な概念とその実現手法を紹介します。任意のクエリに対応しながら、スケーラビリティと信頼性をどう担保するのか、障害発生時にデータを復旧しやすく、汎用的で拡張性や保守性の高いシステム設計を実現するには、どのようなデータモデルとアーキテクチャが必要なのか。データ分析を行うエンジニアが備えておくべき知識と情報について、従来のアーキテクチャが持つ問題を解消するために著者が開発した「ラムダアーキテクチャ」のデータモデルに沿って解説します。 目次 まえがき 1章 ビッグデータを扱うための新しいパラダイム 1.1 本書の構成 1.2 伝統的なデータベースを使ったスケールの方法 1.3 NoSQLは万能薬ではない 1.4 第一原理 1.5 ビッグデータシステムに望まれる特性 1.6 完全増分型アーキテクチャにおける問題点 1.7
