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、
IoTとビッグデータで何ができるか--世界の活用事例10選
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます モノのインターネット（IoT）に関する話題に、ビッグデータの話はつきものだ。ネットワークに接続されたデバイスやセンサ、アルゴリズムを活用しようとすれば、大量のデータを扱う必要が出てくる。 Forrester ResearchのアナリストBrian Hopkins氏は、「モノのインターネットが成功するか失敗するかは、ビッグデータ分析にかかっている」と述べている。 IoTへの取り組みを始める時には、IoTとビッグデータの関係についてよく理解しておく必要がある。IoTの導入で成果を上げようとするなら、何らかの有用なツールやサービスを提供する必要があるのはもちろんだが、同時に関連するデータを収集する必要がある。 ビッグデータに関する取り組みは、
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