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 (impress top gear)

企業におけるＨａｄｏｏｐの導入を支援するための書籍として企画。Ｈａｄｏｏｐの技術的な情報だけでなく、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んだ。

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

第１章　ビッグデータ分析基盤の概要
第２章　Ｈａｄｏｏｐのシステム構成
第３章　ハードウェアの事前設定とＨａｄｏｏｐのインストール
第４章　Ｈａｄｏｏｐクラスターの運用管理
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
第６章　Ｈｉｖｅ／Ｉｍｐａｌａ／ＨＢａｓｅ／Ｐｉｇ‐データベースの操作
第７章　Ｓｑｏｏｐ／Ｆｌｕｍｅ‐データのインポート／エクスポート
第８章　Ｍａｈｏｕｔ‐機械学習（クラス分類と協調フィルタリング）

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