Apache Spark Introduction and Resilient Distributed Dataset basics and deep diveSachin Aggarwal
![Spark Internals - Hadoop Source Code Reading #16 in Japan](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/737673d08f5769172bc3d587cbe053130a197adf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F2014-05-29-spark-140529034646-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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
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