第1回 ビッグデータ分析を始めよう | gihyo.jp
ビッグデータ分析エンジンを比較してみると、ビッグデータを処理する一般的なインターフェースとしてSQLが提供されていることが主となっています。こうして見ると、最近流行っているビッグデータを使った分析とは、SQLによる分析が主となっていることがわかります。 さらに、他の機能を見てみると、スケジューリングや依存関係を考慮したジョブの実行、データの可視化などは分析エンジン自体は備えておらず、別途用意する利用必要があります。 このように考えてみると、以下の点が気になってきます。 ビッグデータ分析基盤で何をできるようにするのか？ ビッグデータ分析基盤と考えたときに他にどういったツールが必要になるのか？ SQLによる集計を基にした分析ではどういったことができるのか？ 本稿では、ビッグデータ分析基盤を構築するために必要な分析エンジンではなく、主にその周辺のエコシステムについてを中心に紹介し、ビッグデータ分
第1回 なぜ、Hadoopはどのように動くのか、を学ぶのか | gihyo.jp
はじめに ビッグデータ解析のためのシステム基盤として、Hadoopをはじめとするオープンソースのデータ処理ソフトウェア（データ処理系）が広く利用されつつありますが、当該データ処理系をすでに利用している、もしくは利用の検討をしている読者の方々の中には、たとえば以下のような問題を抱えている方が少なからずいらっしゃるのではないでしょうか。 データ処理系の使い方はなんとなくわかるが、その内部をあまり理解できていない。または、内部の動作原理がよくわからないので、本格的に使う気にならない。 同様の目的を達成する複数のデータ処理系において、どれを使って良いかがよくわからない。または、適切に使い分けられていない気がする。たとえば、どのような場合にHadoopを用いて、どのような場合に同類のデータ処理系であるImpalaやSparkを用いれば良いかが“明確に”わからない。 このような問題を解決するには、
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