パターンでわかるHadoop MapReduce ビッグデータのデータ処理入門／三木大知【3000円以上送料無料】

著者三木大知(著)出版社翔泳社発売日2012年08月ISBN9784798128061ページ数351Pキーワードぱたーんでわかるはどうーぷまつぷりでゆーすびつぐ パターンデワカルハドウープマツプリデユースビツグ みき だいち ミキ ダイチ9784798128061内容紹介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。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。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