ビッグデータ分析基盤の構築事例集 Hadoopクラスター構築実践ガイド（インプレス） [電子書籍]

ビッグデータ分析基盤の構築事例集 Hadoopクラスター構築実践ガイド（インプレス） の 商品概要

• Apach Hadoop 3/MapR 6.0とエコシステムによるビッグデータ分析基盤の構築の実践ガイド
  　Hadoop基盤の方向性の検討や戦略の立案、および、意思決定を行う企画部門
  や、実際に基盤構築を行う技術者が、導入前の検討を実践できる内容を盛り込みまし
  た。具体的には、ビッグデータ処理システムの経緯、目的、Hadoopとその周辺
  ソフトウェアの特徴、導入時の検討項目、注意点、システム構成例などの要点を知る
  ことができます。また、大規模なデータ処理基盤の構築の経験がない技術者でも、
  Hadoopをインストールし、使用できるように、一連の手順をステップバイステップで
  具体的に記載しています。
  　エコシステムとしては、日本の企業においても
  導入が積極的に行われているインメモリ型の分析、および、機械学習のフレームワーク
  を提供するSpark、機械学習エンジンのMahout、従来のRDBMSのSQL文のようなデータ操作を実現するHive、Impala、列指向の分散データベースであるHBase、データの加工や
  抽出を行うPig、RDBMSとHadoop間でのデータ転送を実現するSqoop、SNSやログなどの
  さまざまな種類データをHadoopに取り込むFlumeといった、利用頻度の高いHadoop周辺
  ソフトウェアの具体的な構築手順と使用例を網羅しました。これらの多くの事例により、
  最新のビッグデータ処理基盤で提供される機能や基本的な使用法を理解できます。
  

• 目次

  表紙
  商標について
  はじめに
  本書の表記
  目次
  第 1 章 ビッグデータ分析基盤の概要
  1-1 ビッグデータ分析ニーズの拡大
  1-2 Hadoop の種類を知る
  1-3 Hadoop の沿革
  1-4 Apache Hadoop 3
  1-5 まとめ
  第 2 章 Hadoop のシステム構成
  2-1 Hadoop 導入前の検討
  2-2 ハードウェアコンポーネントの検討
  2-3 MapR 6.0
  2-4 MapR 6.0 におけるハードウェアの検討
  2-5 Hadoop クラウド基盤の検討
  2-6 まとめ
  第 3 章 ハードウェアの事前設定と Hadoop のインストール
  3-1 Hadoop クラスターハードウェアの設定
  3-2 Apache Hadoop 3 基盤の構築手順
  3-3 MapR 版 Hadoop 基盤の構築手順
  3-4 まとめ
  第 4 章 Hadoop クラスターの運用管理
  4-1 Apache Hadoop 3 クラスターの管理
  4-2 MapR クラスターの運用管理手法
  4-3 まとめ
  第 5 章 Spark - SQL、ストリーミング、グラフデータの処理、分類器の利用
  5-1 ビッグデータ処理の高速化
  5-2 Spark on Hadoop 3 クラスターの構築
  5-3 Scala プログラム
  5-4 Spark on MapR クラスターの構築
  5-5 MapR 版 Spark のスタンドアロン構築
  5-6 Spark SQL
  5-7 Spark Streaming
  5-8 Spark GraphX
  5-9 SparkR
  5-10 Spark MLlib
  5-11 ニューラルネットワークによる学習
  5-12 まとめ
  第 6 章 Hive/Impala/HBase/Pig - データベースの操作
  6-1 Apache Hive
  6-2 Apache Impala
  6-3 Apache HBase
  6-4 MapR-DB
  6-5 Apache Pig
  6-6 まとめ
  第 7 章 Sqoop/Flume- データのインポート/エクスポート
  7-1 Apache Sqoop
  7-2 Apache Flume
  7-3 まとめ
  第 8 章 Mahout - 機械学習（クラス分類と協調フィルタリング）
  8-1 Apache Mahout とは？
  8-2 Apache Mahout の実行例
  8-3 まとめ
  索引
  
  奥付
  

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