その存在を思い出したので、読んでみました。全体的にわかりやすいし勉強になりました。あるような絵にコメントを入れるスタイルもなかなかいい感じです。Actionを参照するようにとしているところもそれなりにあるため、Hadoop初心者というよりは一定以上の経験がある人向けと思います。例外的に、Capter1は20ページ程度で細かすぎず概観過ぎずなHadoopのイントロダクションがあり、ここについては初心者向けです。象本はいきなり無駄に細部に入るようなところがあるので、そういうのが苦手な人もいいかもしれないです。Hacksと同様の問題解決形式ですが、やや恣意的に問いを立てている箇所もありますが、Hadoopのエコシステムだとほぼ似たような問題解決をするようなツールが複数あることがあり、その辺のツール側の比較をやっているのがよさげポイントです。個別の論点では、経験があるところについては経験の方が強いくらいの詳しさにだいたいなると思いますが、解説している分野が広いのでためになります。Practiceにないのは、HBaseとZookeeperくらいですかね。読み始めたときは、ClouderaのブログでみたのでClouderaの人が書いたものだと思っていて、やや網羅感に欠けた記述があったのであれだなあとか思いましたが、正直この内容の本を一人で書ける技術レベルと根性は尊敬に値すると思います。あとは備忘録をまとめておきます。Logistics・第二部ですがまず名前がかっこいいです。いうかなりナイーブだけどライトなデータ転送ツールの紹介とか・フォーマットとリーダーのあたりはソースも交えつついい感じに解説されています。この辺の話題を確認するのに象本とかよりこっちのほうがいいのではないでしょうか。Buffer/Thrift/Avroの比較とか。Trevniの話題もあったと思いますが読み返したら書いてなかったです。Patterns・名前がだめそうですが、第二部の補になってる感じで、データを動かした後の話です。Joinの解説があります。Filterを使用した効率化(効率化される場合における効率化、、というかこのへんの機微ははどう書いたものやら)をやっていてくれていい感じです。skewの考慮は別立てであとで出てきます・ソートは象本と比較して目立った話題はないです・サンプリングを章で切ってますが、これも目立った話題はないです。inputのskew考慮の話題と絡めてこの辺を整理しようとして、記述バランスが悪いけどタイムアウトした感じのあれだったと思います・小さいファイルがたくさんある場合の問題をどう解消するかという話題。解説されているのはAvroでまとめる方法だけど、CombineFileInputFormat/mapred.job.reuse.jvm.num.tasks/tar/har/Federationにもちょっとだけ触れている・圧縮のコーデックの話。これも目立った話題はなく、splitしたいならLZOPだけどインデックスめんどいならbzip2で、splitいらないならsnappyで、という・あとは性能周りのはなしで、ヒストリログをつかった性能分析という観点で何かと詳しい。あと自分がもってるツールとかぶるところもあったけどまあそれはそれ・こういう問題があったらJobTrackerのWebUIのこのへんをみてね、という整理なので、このへんを真面目に見たことない人にも良さそう・Hadoopのチューニングパラメーターの話題は貧弱だけど、最低限で余計なことをしない、という振り方ならこのぐらいがいいのかも、という感も。Clouderaのマテリアルとかぶるというあれもあると思いますが。Reducer、というのが何ともいえない雰囲気を醸し出すけど、これも基本なんだよね。何ともいえない雰囲気だけど・skewの話題は分析がめんどいので悩ましいけど、悩ましいですね・あとはオブジェクトのメモリ消費量の話題で、このへん本来的にはセンシティブだという話。Scienceってかっこいいですね・グラフの話。別にデータ量がよほどでかくなければHadoopじゃなくていいというのはあると思いますが、みんな好きですよね。詳しくないけど、FoFの分析とかをケーススタディとして見ると、そんなに詳しくない人にとっては面白いと思います。Joinを効率化するというのが227p以降で書いてある・Rとの統合の話。この辺も詳しくないのでわかめ。いうかRでMapReduce書けてなにがうれしいのか理解できない・Mahoutも詳しくないので真面目に読んでない。Joinの解説がのってない。別にいいけど・このぶたやろう!このへんも概念的なところの整理がちゃんとしてていい感じ。気づいたけど象本って文法解説的な感じなんだよね。触る前に読んでたからかもしれないけど・Crunch/Cascadingは位置づけとしてイマイチ腑に落ちないところはありましたが、MapReduceの抽象化に寄せているのがCrunchで、データフローの抽象化に寄せてるのがCascadingという整理でよいと思った。toolsはそんなに有益ではないと思うけど、どういう手段があるかについて網羅的な気がするので、そういう時に見ると思う。frameworksのは、Part3でも触れられているcontribのやつで、むかししょぼかったけど改善されている気もするので、気が向いたらという感じでした。象本も新しいのが日本語ででたら読んでもいいなあと常々思ってますが、まあそういう感じです。Part4のあたりは気を向けて追試したいと思います。最新記事2019年をふりかえってみると2018年をふりかえってみると2017年をふりかえってみると2016年をふりかえってみると2015年をふりかえってみると月別アーカイブはてなブログをはじめよう!marblejenkaさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。