HadoopとRDBMSを統合し、真のリアルタイムビッグデータ分析を実現する「Hadapt」 – BI for everybody.
ビッグデータの分散処理技術の代表格と言えば、言わずもがなHadoopですが、弱点も多くあります。最大の弱点と言えば「リアルタイム処理には向かない」ということです。Hadoopはレイテンシ（データ転送などを要求してから結果が得られるまでの所要時間）が大きく、主にRDBMSでは取り扱いきれないような大容量データのバッチ処理に使われています。 ビッグデータのリアルタイム処理が必要な場合には、KVSなどのようなNoSQLや、SAP HANAやNetezzaなどのようなNoSQLやインメモリ処理技術を取り入れ、ソフトウェアとハードウェアを統合したDWHアプライアンスなどを導入しなければいけません。 DWHアプライアンスは高価なため大企業向きであり、NoSQLを扱える技術者のいない、または育てる余裕のない中小企業（SMB）はビッグデータのリアルタイム処理への対応がなかなか進みません。 今回ご紹介する「
「【17-E-3】 Hadoop：黄色い象使いへの道 〜「Hadoop徹底入門」より〜」の聴講メモ - #garagekidztweetz
devsumi 2011 にて、「黄色い象使いへの道」を聞いてきた際にとったメモを共有します。 Slide 【17-E-3】Hadoop：黄色い象使いへの道 〜「Hadoop徹底入門」より〜 View more presentations from Developers Summit Speaker 下垣徹 氏の自己紹介 もともとは DB屋さん PostgreSQL pg_bulkload 初期バージョン開発 Oracle から PostgreSQL への migration 最近は OSS data store 担当 Hadoop の導入支援 Hadoop 徹底入門のとりまとめ Oreilly 象本との住み分けを目指した 環境構築や運用面、可用性の実現、SI色を前面に SQL的なIF、Hiveに1章分割当 12月末、Amazonでひっそりと発売告知 目次も公開されていない段階で一時期1位
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