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「Hadoop関連記事(@IT)」最新記事一覧

@ITに掲載されているApache Hadoop関連の記事一覧です。

金融業界とHadoop(1):
欧米の金融業界は今、どうHadoopを活用しているか
Hadoopは、欧米の金融関連サービス業界でどう活用されているか。米Hortonworksの金融サービス業界担当ゼネラルマネージャーへのインタビューで得た情報を、2回に分けてお届けする。今回は金融業界におけるHadoopのユースケースを概観する。(2016/9/28)

Amazon EMRで構築するApache Spark超入門(2):
Spark 2.0の回帰分析アプリをScalaのSBTで実装し、EMRで実行
本連載では、Sparkの概要や、ローカル環境でのSparkのクラスタの構築、Sparkの基本的な概念やプログラミングの方法を説明していきます。今回は、簡単な機械学習のSparkアプリケーションを作成し、Amazon EMRで実行するまでを説明します。(2016/9/27)

インフラだけでなくアプリのニーズで
AWSだけではないIaaSプロバイダー選び、使用アプリで変わる“最適解”
IaaSプロバイダーがポートフォリオを拡大してより高いレベルのサービスを提供するようになるにつれ、インフラだけでなく、アプリのニーズもベンダーを選ぶ基準になりつつある。(2016/9/27)

Hadoopユーザーは要注目
列指向ストレージエンジン「Apache Kudu」とは何か
Apache Software FoundationのOSSプロジェクトの1つ、「Kudu」がトップレベルプロジェクトに昇格した。Kuduとは? 列指向ストレージエンジンとは?(2016/9/26)

ビッグデータ処理機能を強化した「MATLAB/Simulink 2016b」
モデルベース開発環境「MATLAB/Simulink」の最新版「Release 2016b」が提供開始された。メモリに収まりきらないような大規模データの処理について操作性が向上した他、新ツールやSimulinkの機能追加などが行われている。(2016/9/21)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第29回 Docker Networkingの基礎知識 標準的なネットワークを理解する
引き続きDocker環境におけるネットワーキングの基礎を解説します。今回は、Dockerでの標準的なネットワークを例に、手順を交えながらその構成がどうなっているのかを理解していきましょう。(2016/9/21)

転換点を迎えつつあるメモリ業界:
不揮発メモリ、業界の協業関係に変化をもたらす
さまざまなシステムにおいてメモリを適切かつ確実に動作させる上で、標準規格や仕様の策定は非常に重要だ。しかし、技術が進展して、メモリとストレージが融合するようになると、メーカーと顧客企業の間の協業関係に変化が生じてきている。(2016/9/14)

Hadoopとの使い分けは?
ビッグデータを高速分散処理するSparkをAWSで動かすと何がすごいのか
「Amazon Web Services」(AWS)のHadoopサービスとして特に魅力的なのが「Apache Spark」である。「Amazon Elastic MapReduce」と連係して高速処理や多用途性を実現する。(2016/9/12)

HadoopベースのRDBMS
RDBMSの新しい選択肢「Splice Machine」とは何か?
HadoopとSparkを利用したRDBMS「Splice Machine」のバージョン2.0がリリースされた。Splice Machineとはどのようなデータベースなのか。2.0の動向と併せて紹介する。(2016/9/12)

ビッグデータ基盤での業務アプリ開発を支援:
ノーチラス、「Asakusa Framework」からOracle Big Data Applianceを利用するための拡張機能を提供
ノーチラス・テクノロジーズが、「Oracle Big Data Appliance」向けに業務アプリケーション開発フレームワークと、関連サービスの提供を開始する。(2016/9/8)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第28回 Docker Networkingの基礎知識 ソフトウェア定義型時代の到来
今回からDocker環境のネットワーキングに迫ります。ネットワーキングと聞くと、とても難解なイメージがあるかもしれませんが要素技術は非常に重要です。従来の物理システムと異なる点もあるDockerのネットワーキングについて、まずは基本を解説します。(2016/9/8)

ブロックチェーンの検証現場で何が起きているのか(2):
ブロックチェーンベースの著作権保護サービス「ascribe」は履歴書DBとして使えるのか
リクルートテクノロジーズの社内ラボで行っている、主に非金融領域に対するブロックチェーンの活用に向けたR&Dを紹介する連載。今回は、ビットコインのブロックチェーンを「改ざんされない記録台帳」として利用し、「履歴書データベース」として実装した課程について。(2016/9/7)

オープンソースとエンタープライズの関係(4):
HadoopとFluentdは、国内企業のビッグデータにおける事実上の標準になれるか
日本企業の間でのHadoop普及に向けた課題の克服について、NTTデータとFluentdを推進するトレジャーデータはどう取り組んでいるか。この分野における一般企業とオープンソースソフトウェアの関係を探る。(2016/8/30)

Hadoopとストレージシステムの良い関係【後編】
Hadoopの悩みとさよならできる、脱「HDFS」をかなえるストレージシステム4選
「Apache Hadoop」の要ともいえる分散ファイルシステム「HDFS」には課題も少なくない。HDFSを使わなくても済むようになる、4つのストレージシステムを紹介する。(2016/8/30)

Hadoopとストレージシステムの良い関係【前編】
Hadoopトラブルの“真犯人”、「HDFS」を使わずに済む代替手段とは
「Apache Hadoop」の要ともいえる分散ファイルシステム「HDFS」。その課題を回避するために、共有ストレージシステムを使用するユーザー企業が増えている。その理由を紹介する。(2016/8/29)

Azureがベストになる条件とは?
それでもAWSではなくMicrosoft Azureを使うべき理由
AzureはAWSに大きく水をあけられていて、その差が縮む気配はない。あえて業界1位のAWSではなくAzureを選ぶ理由とは何か。Azureならではの優位点を検証する。(2016/8/26)

Exadata、Big Data Applianceなど全5製品:
NEC、オラクル製アプライアンスの一次保守サービス対象製品を拡充
NECが「Oracle Engineered Systems」の一次保守サービスを拡充し、全5製品を対象とする。ビッグデータ基盤向けのHadoop/Spark導入支援サービスも開始する。(2016/8/25)

【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第3回
データ分析で成功するためのデータマネジメントとIT部門の新たな役割
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。(2016/9/9)

Amazon EMRで構築するApache Spark超入門(1):
Apache Sparkとは何か――使い方や基礎知識を徹底解説
本連載では、Sparkの概要や、ローカル環境でのSparkのクラスタの構築、Sparkの基本的な概念やプログラミングの方法を説明していきます。(2016/8/24)

「ビッグデータプロジェクト」の進め方(1):
もし、あなたが「“ビッグデータプロジェクト”を任せる。何とかするように」と言われたら
「ビッグデータプロジェクトを始めることになった」ら、具体的に何をするのか。本連載は、「ビッグデータプロジェクトの“進め方”」を業務視点/ビジネス視点の両面から体系的に理解し、具体的に実践していく方のためのナレッジアーカイブです。第1回目は、「ビッグデータとは何か」の基礎と、「ビッグデータ基盤の概要とメリット」を解説します。(2016/8/25)

オブジェクトストレージ用途でもHDDを駆逐
価格低下が進むSSD、「HDDに比べて速度3倍で同一価格」の衝撃
オブジェクトストレージでは、場所を取って動作も遅いが安価なHDDを利用してきた。だが、価格低下が著しいSSDは、オブジェクトストレージでもHDDを駆逐しようとしている。(2016/8/22)

オープンソースとエンタープライズの関係(2):
米レッドハットCEOらに聞く、コンテナとその背後にある事業戦略
オープンソース関連企業の中で、レッドハットは興味深い存在だ。インフラを中心としながらも、ビジネスルール管理まで、さまざまな分野をカバー。独特なビジネスモデルを築き上げている。今回は、レッドハットのコンテナ関連戦略と全社的な事業戦略を、一般企業のオープンソース利用との関係で探る。(2016/8/22)

まず、情報管理に対応できるガバナンスモデルを定めて施策を導入する:
ビッグデータのセキュリティ対策に必要な「10」の項目
ビッグデータのセキュリティ対策には、どんな心構え/対策が必要か。マカフィーが「企業が取り組むべき、10の項目」を公開した。(2016/8/18)

Database Watch(2016年8月版):
必ずしもデータベースに送られるわけではない「ログ」「センサーデータ」は、どこでどのように処理されるのか?
ITの高度化に伴い、今、データ量が爆発的に増大しています。そのデータは、必ずしもデータベースに送られるわけではありません。今回は、IoTやセキュリティ対策の需要増を背景に、大量のログやセンサーデータがどのように扱われるか、最近の気になる動きを確認します。(2016/8/15)

セキュリティとコストパフォーマンスの視点で考える
クラウドSparkの導入、思い込みとは正反対の「本当のメリット」とは?
「Apache Spark」の商用ディストリビューションの多くには、クラウドのオプションが用意されており、顧客から人気を博している。だからといって、それがあらゆる状況で役に立つわけではない。(2016/8/15)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第27回 32ビット環境に迫る「2038年問題」 検証で分かった事実
ここまで32ビット環境における「2038年問題」と、その検証に向けた準備を進めてきました。今回は準備した環境で実際に検証してみます。ついでに、筆者が18年間愛用する腕時計でも試してみました。(2016/8/10)

まずは用語から学ぼう
Googleが提供するビッグデータ分析サービスの基礎知識
「Google Cloud Platform」で提供される各種ビッグデータサービスの全体像について案内するのは容易ではないが、本稿ではGoogleが提供しているサービスの一つ一つについて分かりやすく紹介してみたい。(2016/8/9)

デバイス管理からデータ分析、業務連携までを一気通貫でサポート:
PR:「IoT&ビッグデータ環境を2週間で導入してビジネス立ち上げ」もOracle Cloud Platformなら本当にできる!
ビジネスに新たな価値をもたらすテクノロジーとしてIoTやビッグデータに対する関心が高まっているが、この仕組みを新たに構築するのは容易ではない。オラクルは、エッジデバイスの管理からストリーミングデータ処理、業務連携までを一気通貫で行える仕組みをパブリッククラウド上に用意している。[パブリッククラウド][ビッグデータ][Oracle Cloud][Big Data](2016/8/8)

EMCの「DSSD D5」を採用
オールフラッシュストレージでOracle RACを「別次元の速度に」、導入企業の本音とは
最近登場したEMCのフラッシュシステム「DSSD D5」は、大規模で複雑なデータベースのクラスタリング機能で1日に何千件ものクエリを実行するユーザーに大幅なパフォーマンス向上をもたらすかもしれない。(2016/8/2)

ブロックチェーンの検証現場で何が起きているのか(1):
アーキテクチャから考えるブロックチェーン検証3つのステップ
リクルートテクノロジーズの社内ラボで行っている、主に非金融領域に対するブロックチェーンの活用に向けたR&Dを紹介する本連載。初回は、同ラボにおけるブロックチェーンに対する見方から、その検証の全体像を紹介します。(2016/7/27)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第26回 32ビット環境に迫る「2038年問題」 検証における5つの疑問
前回は32ビット環境に忍び寄る「2038年問題」に触れました。Dockerを使った仮想環境での延命措置も期待されますが、実際のところはどうなのでしょうか。今回はその検証に向けた考察をしてみます。(2016/7/27)

Hortonworks、Cloudera、MapR
HDFSの落とし穴を回避する商用「Hadoop」ディストリビューション3選
HDFSで一般的なデータ保護とパフォーマンスの問題を回避する代替策となる3つの商用Hadoopディストリビューションを紹介する。(2016/7/20)

Google Analytics/Salesforceとの接続機能を標準搭載:
ブラウザベースのBIツール「Yellowfin」、テクマトリックスが販売開始
テクマトリックスが、ブラウザベースで使えるBIソリューション「Yellowfin」の販売を開始した。(2016/7/19)

MPPアーキテクチャを採用し、大規模なデータ処理を可能に:
マイクロソフト、「Azure SQL Data Warehouse」を一般向けに提供開始
マイクロソフトは、「Azure SQL Data Warehouse」を一般向けに提供開始した。MPPアーキテクチャを基盤とし、大規模なデータ処理が可能である他、「SQL Server」のツールと互換性があるという。(2016/7/15)

OSS on Azureでさらに広がる“ユーザーの選択肢”:
PR:時代は「クラウドを最初に」から「クラウドを前提に」へ――マネックス証券に見るOSS×クラウド活用の好例
マイクロソフトとレッドハットの包括提携により実現した「RHEL on Azure」にユーザー企業から熱い視線が注がれている。今回、OSSソリューションの提供で評価の高いサイオステクノロジーと、先進的なOSS&クラウド活用で知られるマネックス証券による対談を実施。RHEL(OSS) on Azureへの期待と今後を探った。(2016/7/14)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第25回 32ビット環境に迫る「2038年問題」 時計がおかしくなると……
いまだ数多くのシステムで32ビットのOSやアプリケーションが使われていますが、実は深刻な影響が懸念される「2038年問題」を抱えています。将来どのような影響が出るのかについて、今回から「Docker」による検証を先取りしていきます。(2016/7/13)

“Oracleユーザーにとって当たり前”のデータ連携技術とは? 【後編】:
PR:リアルタイムデータ連携、ビッグデータ活用の領域でも普及が進むOracle GoldenGate
Oracle Databaseの無停止アップグレードにおける採用事例で注目を集めるOracle GoldenGateだが、より鮮度の高い情報を求めるさまざまな企業において活用が進んでいる。先進企業における活用例と、同ツールのノウハウを豊富に蓄積したパートナー企業の声を紹介する。[ビッグデータ][高可用性/災害対策][Data Integration](2016/7/11)

ビッグデータ利活用と問題解決のいま:
AIに不可欠な機械学習の仕組みとFinTech活用での注意点
AIや機械学習によるビッグデータ活用はFinTechのさまざまな領域に適用されているが、そこではセキュリティやプライバシーも考慮する必要がある。今回は各種技術をひも解きながらFinTech活用における注意点を示してみたい。(2016/7/5)

データサイエンティストたちが注目
Twitterも使っている「深層学習」ツール、普及の鍵は?
多くの企業では、これまでに収集してきたあらゆる非構造化データを活用する方法を探している。深層学習アプリケーションがこのような企業の要求を満たす一助となるかもしれない。(2016/7/4)

Sparkの速度メリットをオンプレミスRユーザーに提供:
マイクロソフト、Hadoop上の「R Server」で「Spark」をサポート
マイクロソフトは、Hadoop環境上の「Microsoft R Server」で「Apache Spark」をサポートしたと発表した。(2016/6/30)

【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第2回
やっと分かった ビッグデータアナリティクスでHadoopを使う理由
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。(2016/6/30)

予測分析を実現する「次世代DWH」構築
「高額なデータマート開発費」はもう“化石”、インメモリDBがもたらす見逃せない価値とは
ビジネス環境の変化に瞬時に対応する「リアルタイム経営」を実践するには「次世代データウェアハウス」構築が必須。だが、企業にとってはデータマート開発コストが重荷になっている。どう解決すべきか。(2016/6/28)

Database Watch(2016年6月版):
データベースから「データ」に目を向け始めたIBM
「IBM DB2」最新版のリリースと前後し、最近、IBMの主眼がデータベース製品から「データそのもの」に軸足を移してきている。今回はこの重要な“変化”に目を向けて、その動きや狙いを確認する。(2016/6/28)

フラッシュストレージ徹底解剖 セミナーレポート:
「フラッシュファースト」時代におけるストレージ選択、“自社に向いている”のは一体どれか
一口に「フラッシュストレージ」といっても、特徴はさまざまだ。オールフラッシュの効果はある程度分かっているつもりでも、どの製品が自社に向いているのかは分かりにくいかもしれない。@ITが主催したセミナーでは、楽天のフラッシュストレージ活用の裏側が明かされるとともに、各ベンダーそれぞれの特徴と、選定と選択、活用のポイントが紹介された。(2016/6/28)

680億PVのヤフーを支えるDWH活用、14年の歴史の“裏側”
100以上のサービスを展開し、月間680億PVの巨大ポータルサイト「Yahoo! JAPAN」。そこで得られる膨大なデータを蓄積するデータ分析基盤はどうなっているのか。その全貌と苦労の歴史、そして“よりよい分析環境”を作るために意識していることを聞いた。(2016/6/22)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第24回 非Linux環境のDocker FreeBSDで実際に動かしてみると……
非Linux環境におけるDockerの利用が注目されつつあります。今回はIoT時代の主役になるかもしれないBSDの環境で実際にDockerを動かし、その様子からどんなことが分かるのかについて解説します。(2016/6/15)

SQL Serverトラブルシューティング(2):
SQL Serverのインストールウィザードで「ルールチェックに失敗」した(インストールトラブル)
本連載は、「Microsoft SQL Server」で発生するトラブルを「どんな方法で」「どのように」解決していくか、具体的な対処方法を紹介していきます。今回は「インストールウィザードでルールチェックに失敗してしまう」場合の解決策を解説します。(2016/6/13)

Cloudera、Hortonworks、IBM、MapRの商用製品が対象
徹底比較:Hadoopの主要ディストリビューションを4つの要素で見る
Hadoopの主要ディストリビューションを「デプロイモデル」「エンタープライズクラスの機能」「セキュリティとデータ保護機能」「サポートサービス」という4つの角度から比較する。(2016/6/13)

堅牢なインフラを設計するために
フラッシュメモリでIoT分析がやっぱり正解な理由
IoT(モノのインターネット)に寄せられる高い期待に応えるため、クラウドベースの各種サービスが成熟化しつつある。だが、新たな課題も生まれている。(2016/6/9)

検索では有利なGoogleに意外な弱点
ビッグデータでも負けられない戦い AWS、Azure、Googleの関連サービスを比較する
クラウドプロバイダー大手3社Amazon Web Services(Amazon)、Microsoft、Googleのビッグデータサービスを比較した。共通点も多いが、詳しく掘り下げると違いが見えてきた。(2016/6/6)



7月6日に米国等で、遅れて22日に日本でも配信を開始したスマホ向け位置情報ゲーム。街でスマホを持つ人がすべてポケモンGOプレイヤーに見えてしまうくらいの大ブームとなっているが、この盛り上がりがどれだけ継続するのか、この次に来る動きにも注目したい。

Oculus Riftに続く形で各社から次々と発表されたVRゴーグル。まだマニア向けという印象だが、ゲーム用途を中心に実用段階に進んでおり、決定打になるようなコンテンツが出てくれば、一気に普及が進む可能性もある。

ソフトバンクが買収を発表した半導体企業。既にスマホ市場では圧倒的なリーダーだが、今後IoTの時代が到来することで、ネットにつながるデバイスが爆発的に増加することが予測されており、そこでもスマホ同様のシェアを押さえられるのなら、確かにその成長性には期待が持てる。