パターンでわかるＨａｄｏｏｐ　ＭａｐＲｅｄｕｃｅ　ビッグデータのデータ処理入門

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。

目次

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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