テスト、保守・運用までワンストップでのサービスをご利用いただけます。ビジネスの目的にどう役立つかを解説します。エコシステムの基本を説明します。大規模データセットの効率的な処理に使用できるオープンソースのソフトウェアプロジェクトです。Spark」(以降、Spark)が注目を集めています。Sparkを使用して、開発者が高性能な並列アプリケーションを開発するために必要な主な概念と専門知識を学習します。Hadoopとは、大規模データの蓄積・分析を分散処理技術によって実現するオープンソースのミドルウェアです。Hadoopに関する基本的な内容をまとめてみたものです。Hadoopに関する、Web上にすでにある解説コンテンツをまとめたサイトの抜粋です。Hadoop(ハドゥープ)は大規模データの蓄積、分析を分散して処理するフレームワークであり、Java言語で実装されています。Hadoopアパッチハドゥープとは、オープンソース大規模データ分散処理フレームワークです。大規模データを効率的に分散処理および管理できます。本日は「Hadoopハドゥープ」という言葉を解説します。当該テクノロジーのエンタープライズ・クラスのデプロイメントを対象としています。プラットフォームで実行できます。Apache(アパッチ)とは世界中で使用されているWebサーバーソフトウェアHTTPサーバーです。サーバーを構築するにはWebサーバーソフトウェアが必要です。基本的なLinuxの経験をお持ちの方。事前知識は必要ありません。Hadoopって便利そうだけど、敷居が高そう、Sparkを使えばビッグデータのリアルタイム処理が高速にできるらしい、けど実際どうなの、という方に、Sparkの概要と試し方などをご紹介します。Hadoopジョブの定義とは異なります)、ビッグデータクラスターでネイティブに実行されるサービス、実行可能ファイル、またはスタンドアロンのジョブとして展開できます。Sparkを基礎から勉強していきます。基本的にはドキュメントを読み進めながら動作を確認していこうと思います。Hadoopは、幅広く利用されているオープンソースソフトウェアの一つである。NTTデータには、大規模、かつ複雑なシステムの開発生産性を高めるための技術支援部隊が存在します。HDについて、その技術概要を紹介します。Hadoopについて少しご紹介しましょう。Hadoopの脆弱性情報CVE-2017-3166が公開されています。Hadoopのユーザー会です。SparkなどのHadoopのエコシステムに関するテーマも扱います。勉強会やイベントも開催しています。Hadoopは、OSSの並列分散処理基盤および分散ファイルシステムから構成されます。MapReduceは、コンピュータクラスタ上の巨大データセットに対する分散コンピューティングを支援する目的で、Googleによって2004年に導入された.以前は一部の凄腕エンジニアしか実現できなかったビッグデータの分散処理。Sparkに代表される分散処理フレームワークです。