検索結果オープンソースBIのPentaho(ペンタホ)ブログKSKアナリティクスによるpentahoブログ。サービスの状況などの最新情報をお届けします。個別ページPentahoデータ統合プロジェクトのチーフアーキテクトのMattCaster氏が自身のブログにて記載していたTalend統合への取り組みを検証いたしました。Integrationhttp://www.ibridge.be/?p=198取組概要:オープンソースETLツールのTalendにて定義した処理内容をそのままPentahoデータ統合上で実行可能にする取組み。検証内容は以下に記載いたします。本検証を通じ、Talend上で定義されたETLロジックをそのまま実行可能な事を立証いたしました。今現在Talendを使用されてETL処理を行われている担当者様は、Talendにて定義された処理内容をそのまま保持頂いた状態で、Pentahoデータ統合機能をご使用いただけますので、そのまま、既存の財産をご利用いただく形でデータ統合を行っていただけます。ご興味を持たれたご担当者様は、ぜひ一度こちらより弊社までご相談ください。社の2011年度の製品ロードマップに記載されているHbase統合プロジェクトの検証を開始いたしました。Pentaho社はHBase統合に対し、データ統合クライアント(Spoon)にて以下ステップを準備しておりPentahoデータマイニングWEKAプロジェクトの責任者MarkHall氏が開発担当をしております。(HBaseに対してデータ挿入)今回は上記ステップの動作検証を主目的とし以下検証を行いました。利用しテキストファイルからHBaseのテーブルにデータの挿入それぞれの詳細は以下に記載します。個別ページPentahoでのDWH(データウェアハウス)構築の際に、「Pentahoデータ統合(ETL)の処理能力はどうか?」といったご質問をよくいただきます。本ホワイトペーパーでは、その質問に100%答えることはできないものの、ある程度の目安となる情報を教えてくれます。●出典:本ホワイトーペーパーは、Pentahoのパートナーであるバイロン社のニコラス・グッドマン氏のホワイトペーパーを日本語訳したものです。http://www.nicholasgoodman.com/bt/blog/2009/04/21/pdi-scale-out-whitepaper/●ダウンロード日本語版はこちらよりダウンロードいただけます。●概要:このホワイトペーパーでは、以下の主要な問いに答えています。アマゾンEC2にPDIをデプロイした人は何を知っておく必要があるのか?問1では、以下のように、Pentahoデータ統合(ETL)のノードを増やすことで処理能力が比例的に向上していくことが示されています。問2に対しては、以下のように、データベース(データウェアハウス)のデータ量が増えるにしたがい、リニアにスケールすることが示されています。問3については、Pentahoデータ統合(ETL)における平均のスループットを定義しています。Storage)やIPアドレスについてのアドバイスや注意点が記載されています。本ドキュメントのダウンロードは、Penthao日本語サイトのドキュメントから可能です。