「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
はじめてのSpark SQL！Amazon EMRを使って10分で試してみる | DevelopersIO
はじめに Spark SQLに触ってみたので手順などをまとめました。Spark SQLというのは Apache Hiveのようにクエリ実行することで分散処理ができるものです。Hiveとの違いはインメモリであるために高速に処理できることとクエリ言語にSQLが使えることです。10分位で試せると思いますのでSparkやEMRに触ったことがない方はぜひやってみてください。 1.EC2のキーペアを用意する EC2インスタンスにSSHで接続するのでキーペアがない場合は作成する必要があります。以下のAWSのサイトを見て作ってください。 キーペアがすでにある方はスキップしてもらって結構です。 Amazon EC2 のキーペア - Amazon Elastic Compute Cloud 2.サンプルのファイルを用意する 今回は私が趣味でやっているポケモンGOで捕まえたポケモンの名前、CP、タイプ情報が入っ
MapReduceは「ゆっくり死んでいく」、Hadoop開発者のカッティング氏
オープンソースソフトウエア（OSS）の分散データ処理ソフト「Hadoop」が、大きな変貌を遂げ始めている。バッチ処理だけでなく、SQLクエリーを使ったインタラクティブ分析やインメモリー処理、機械学習処理などへと適用領域を広げているからだ。Hadoopのオリジナル開発者であるダグ・カッティング氏は、「新しい時代が始まった」と語る。 現在のHadoopの状況をどのように見ているか？ 同じような機能を備えたコンポーネントが複数提案されるなど重複はあるが、技術開発は非常に高速に進んでいる。（米Apacheソフトウエア財団が2013年10月に正式版をリリースした）スケジューラーの「YARN」によって、（Hadoopのストレージシステムである）「HDFS」の上に、様々なテクノロジーを共存できるようになったことが大きい。私が特に驚いているのは、（DAG：Directed Acyclic Graph＝有向
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Apache Spark の紹介（前半：Sparkのキホン）
