Hadoop 第2版
「象本」の名前で親しまれる『Hadoop』の改訂版です。 Hadoopの基礎から応用までを包括的に解説する初版の充実をそのままに、Pig、HBase、Hive、Sqoop、Avroなどサブプロジェクトやセキュリティについても大幅に加筆、より実務に対応できる内容になりました。Hadoop 0.1系に加え、0.2系に関する情報も併記。日本語版では「NTTデータの実証事業におけるHadoop活用のポイント」を付録として掲載しています。Hadoopの全体像を網羅し、かつ実践的なトピックを盛り込んだ本書は、Hadoopに関心あるすべての人に必携の一冊です。 序文 訳者まえがき はじめに 1章 Hadoop事始め 1.1 データ！ 1.2 データの保管と分析 1.3 他のシステムとの比較 1.3.1 RDBMS 1.3.2 グリッドコンピューティング 1.3.3 ボランティアコンピューティング 1.4
Apacheセキュリティ
本書はApacheベースのシステムをセキュリティで保護するために必要な情報をすべて盛り込んだ書籍です。 Apacheセキュリティの原則、SSL、サービス妨害攻撃、サーバの共有、アクセス制御など基礎的なことから、インフラストラクチャ、Webセキュリティの診断、Web侵入検知など高度なトピックまで、Apacheをセキュアに保つ方法を詳細な解説と豊富なサンプルでわかりやすく説明します。一度ログインしたユーザーが複数のリソースにアクセスできるシングルサインオンなど最新のトピックも掲載。システム管理者、プログラマ、システムアーキテクトなどWebセキュリティに関わるすべての人に必携の一冊です まえがき 謝辞 1章 Apacheのセキュリティの原則 1.1 セキュリティの定義 1.1.1 セキュリティの基本原則 1.1.2 一般的なセキュリティ用語 1.1.3 セキュリティプロセスの手順 1.1.4 脅
Mahoutイン・アクション
Apacheプロジェクトが提供するオープンソースの機械学習ライブラリ、Mahoutについて包括的に解説する書籍です。協調フィルタリングによるレコメンデーションについて、オンメモリ実装からHadoopベースの並列実装までを説明することで、分散環境における機械学習アルゴリズムの全体像を明らかにします。また、データの中で似た者同士をクラスタにグループ化するクラスタリングアルゴリズムに触れ、さらに分類器の構築、サンプルデータを使って「学習」させる方法を説明します。実装例を示しながら実践的に解説する本書は、Mahoutをマスターしたいエンジニア必携の一冊です。 訳者による日本語版サポートページ 序文 訳者まえがき はじめに 1章 Apache Mahoutへようこそ 1.1 Mahoutものがたり 1.2 Mahoutが扱う機械学習の分野 1.2.1 レコメンデーションエンジン 1.2.2 クラスタ
実践 Vagrant
本書は、Vagrantの使い方からプラグインの開発方法までを解説する書籍です。Vagrantの概要やマシン設定から、プロビジョニング、ネットワーク、ボックス、さらにはプラグインによる拡張まで、Vagrantを使う際に必要な事柄を網羅しています。さらに日本語版では、吉羽龍太郎氏による「Vagrantプラグイン」と「Packer」、伊藤直也氏による「VagrantとAmazon EC2」についての記事を加筆。Vagrantの作者であるMitchell Hashimoto氏によって書かれた本書は、開発者必読の一冊です。 序文 訳者まえがき はじめに 1章 Vagrantの紹介 1.1 Vagrantを使う理由 1.2 Vagrant道 1.3 Vagrant以外の選択肢 1.3.1 単純なデスクトップ仮想化 1.3.2 コンテナ 1.3.3 クラウド 1.4 Vagrantのセットアップ 1.5
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