「Hadoopの時代は終わった」の意味を正しく理解する - 科学と非科学の迷宮
Hadoopの時代は終わった、という言説をたまに見かけるようになりました。 もちろん終わってなどいません。しかし、Hadoopとその取り巻く環境が変化したのは事実です。 本記事では、この変化が何なのかを明らかにし、その上で、なぜHadoopの時代は終わったという主張が実態を正しく表していないのかを説明していきます。 DISCLAIMER 私はHadoopを中心としたデータ基盤を取り扱うベンダー、Clouderaの社員です。 中立的に書くよう努めますが、所属組織によって発生するバイアスの完全な排除を保証することはできません。 以上をご了承の上、読み進めてください。 要約 データ基盤は、Hadoopの登場により非常に安価となり、今まででは不可能だった大量のデータを取り扱えるようになりました。 Hadoopは、NoSQLブームの中、処理エンジンであるMapReduceとストレージであるHDFSが
第2回 並列データ処理系の歴史と重要性 | gihyo.jp
はじめに 前回は、本連載の目的や、本連載で扱う並列データ処理の定義について説明しました。今回は、並列データ処理系の歴史や重要性について見ていきます。技術を学ぶうえで、その技術の歴史や重要性について理解しておくことはとても良いことですので、かんたんな読み物を読むつもりでお付き合いください。 並列データ処理系の進展 並列データ処理系における基本的なアルゴリズムや処理方式は、並列データベースと称される並列化された[1]データベースシステムにおける技術に基づいています。 並列データベースに関する研究・開発は、1970年代からの並列データベースマシン（Parallel Database Machine）［1、2、3］と称されるデータベース処理専用の並列計算機に遡ることができます。並列データベースマシンは、データ処理用途にカスタマイズされたプロセッサや記憶装置を用いていたため、必ずしも価格に見合った
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