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商品の説明
内容紹介
巨大データ処理の実践的指南書登場! Hadoopは今注目される「ビッグデータ」を扱うことのできる代表的な分散処理システムです。フリーソフトウェアとして誰でも自由に使え、多数のPCを連動させて強力なパフォーマンスを発揮します。本書は、このHadoopのデータ処理である「MapReduce」の基本を解説したものです。Hadoopはデータをどう扱うのか、どんな処理が向いているのか、自分がやりたいことを実現するにはどう考えるのかなどを、基本となるいくつかのパターンを使って説明してきます。新しいデータ処理に興味があり、具体的な方法を知りたいという方に最適の1冊です。
内容（「BOOK」データベースより）
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。
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カスタマーレビュー
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10 人中、9人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
投稿者 P
形式:大型本
どの技術分野でもそうですが、専門書を１冊だけ読んで、それでその分野を全て理解しるというのは到底無理な話です。
しかしながら、ビックデータの入門という目的では、例えばオライリーのHadoop本のような、全体的にも個々についても
詳細に述べられた本から読み始めるよりは、hadoopの誕生の経緯、関連するプロジェクトの相関関係、そして何よりも、
具体的な実例を使って、どのようなアプローチで処理してゆくかなどの手法を簡潔に説明してます。
読者にとって全体像が見渡しやすいボリュームなので、後に詳細を学んでいくのは実践的だとおもいます。
私はhadoopについては２冊目としてこの本を選びましたが、もっと早く入手するべきだったと思いました。
この本の章立てにあるとおり、この本ではHadoopでできるデータ処理を抽象的な擬似コードを使って、シンプルに説明
しています。Javaとスクリプト言語Pigを比較している例は、面白いアプローチだと思います。
しかしながら、ビックデータの入門という目的では、例えばオライリーのHadoop本のような、全体的にも個々についても
詳細に述べられた本から読み始めるよりは、hadoopの誕生の経緯、関連するプロジェクトの相関関係、そして何よりも、
具体的な実例を使って、どのようなアプローチで処理してゆくかなどの手法を簡潔に説明してます。
読者にとって全体像が見渡しやすいボリュームなので、後に詳細を学んでいくのは実践的だとおもいます。
私はhadoopについては２冊目としてこの本を選びましたが、もっと早く入手するべきだったと思いました。
この本の章立てにあるとおり、この本ではHadoopでできるデータ処理を抽象的な擬似コードを使って、シンプルに説明
しています。Javaとスクリプト言語Pigを比較している例は、面白いアプローチだと思います。
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