パターンでわかるHadoop MapReduce : ビッグデータのデータ処理入門
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パターンでわかるHadoop MapReduce : ビッグデータのデータ処理入門
（Next one）
翔泳社, 2012.8
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パターン デ ワカル Hadoop MapReduce : ビッグ データ ノ データ ショリ ニュウモン
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Description
分散クラスタシステムＨａｄｏｏｐは、ＭａｐＲｅｄｕｃｅという枠組みを利用して処理を行う。ＭａｐＲｅｄｕｃｅはさまざまな分散処理を単純な処理の組み合わせで解決できるＨａｄｏｏｐの特徴のひとつである。本書ではＨａｄｏｏｐでできるデータ処理をシンプルに解説。「理解しにくい」といわれるＭａｐＲｅｄｕｃｅ処理を１３の単純なパターンで紹介し、それらを使って「株価分析」「ログ解析」「ワードカウント」から簡単な「クラスタ分析」までを試す。ロジックはＪａｖａに基づく簡易コードを使うほか、手続き型処理系「Ｐｉｇ」を使って説明。自分がＨａｄｏｏｐに処理させたいことを実現するための考え方を紹介する。
Table of Contents
- ビッグデータとデータの活用
- Ｈａｄｏｏｐのエコシステム—Ｈａｄｏｏｐとオープンソースプロダクト
- データを分散するって、どういうこと？—分散ファイルシステム
- ばらばらか、まとめるか、それが問題だ—ＭａｐＲｅｄｕｃｅの基本概念
- 並列処理はパターンで覚えよう—基本的な１３の処理パターン
- とにかく動かしてみよう！—株価チャートの処理
- 単語を数えるだけでも見えてくる？—テキストの解析
- 構造がないなら意味を与えればいいじゃない？—アクセスログの分析
- データとデータをくっつける！—鉄道情報の分析
- 簡単な分析をしてみよう—クラスタ分析
- Ｈａｄｏｏｐべからず集
- 付録 簡易環境の構築／リファレンス
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