Charming Python: Functional programming in Python, Part 3IBM Developer is your one-stop location for getting hands-on training and learning in-demand skills on relevant technologies such as generative AI, data science, AI, and open source.
大規模データ技術の現状と今後の方向性
また、データの全件処理、特にI/Oの性能が求められる多重のバッチ処理にはMapReduceが新たな選択肢として加わります。MapReduceはデータインデックシングや非構造化データの前処理（ETL、クレンジング）への適用が有名ですが、より汎用的なバッチ処理のインフラ技術[3]として適用範囲が広がっています。 こうした技術の選択肢の中で、特にスケールさせるためにはデータを分割し、分散配置させることと、データの配置場所に処理を持っていくこと、つまり、シェアードナッシングのデータベース技術がアプリケーションアーキテクチャーに大きな影響を及ぼしています。 非構造化データを含めた大規模データ分析はMapReduceで実行し、その結果の集計やレポート機能にRDBを利用して分析結果の可視化をするのが現在は主流となっています。しかし、この方法は十分に全体最適化がされてなく、データ転送コストの無駄が発生して
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
