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「Apache Hadoop」最新記事一覧

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)

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)

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)

登場し出したユースケース
誰でも使える「機械学習」をAWSが実現? 有望市場への取り組みを見る
機械学習モデルを構築するのは複雑で、数学者に委ねるのがベストだった時代もある。だが、Amazon Web Serviceなどの数社が、企業が機械学習を利用しやすくなるよう取り組んでいる。(2016/6/6)

成功企業が共通して採用するIoTアナリティクス・ライフサイクルとは:
PR:IoT時代の鍵を握るエッジ・アナリティクス
いまやビジネス世界で話題に欠くことのない「IoT(Internet of Things)」。実はこのキーワードにいち早く着目し、利益を大きく上げている企業は少なくない。そうした企業はいかに取り組みを軌道に乗せたのか。その鍵を握るのは、生成され続ける大量のストリーミング・データの分析から価値を生み出す、アナリティクスの活用だ。(2016/6/1)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第23回 非Linux環境のDocker、プレステも採用する“あのOS”で動かす意味
実はLinuxではないOS環境でもDockerは動きます。でもWindowsではありません。今回はプレステにも搭載され、これからのIoT時代に主役になるかもしれない、あのOSでDockerを動かす理由を紹介します。(2016/6/1)

専門家がアドバイス:
企業のデータサイエンスチームに“完璧な人材”が不要である理由
企業がデータサイエンスチームを形成するときには、希少価値の高い人材を求めるよりも、さまざまなバックグラウンドを持った人材を確保すべきだ。 (2016/5/30)

グラフ型データベース活用事例
1150万文書から関係性を洗い出せ――「パナマ文書」解析プロジェクトの舞台裏
1150万個のファイル(計2.6TB)からなる「パナマ文書」はどのように解析されたのか? 世界に衝撃をもたらした同文書解析の舞台裏を紹介する。(2016/5/30)

Computer Weekly:
1150万文書から関係性を洗い出せ――「パナマ文書」解析プロジェクト
1150万個のファイル(計2.6TB)からなる「パナマ文書」はどのように解析されたのか? 世界に衝撃をもたらした同文書解析の舞台裏を紹介する。(2016/5/25)

対応DBにSAP HANA、Teradata、EnterpriseDB Postgresを追加:
DBレプリケーションツール「SharePlex」に最新版、“Oracleから他社DB”の対応強化
デル・ソフトウェアは、データベースレプリケーションツール「Dell SharePlex」の最新バージョンを提供開始した。対応データベースにSAP HANA、Teradata、EnterpriseDB Postgresが追加された。(2016/5/20)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第22回 Dockerで3Dゲームを動かす――稼働編
ここまでDocker環境で3Dゲームを稼働させるための準備や方法などをみてきました。それでは実際に自動車や飛行機、鉄道のシミュレータを稼働させてみます。(2016/5/18)

Meet Recruit:
【vol.2】「目指すのは人とAIの共進化」リクルートAI研究所所長が人工知能領域への取り組みを明かす
人工知能と社会の関係を、AI分野の世界的権威たちをアドバイザーに迎えたリクルートAI研究所所長の石山洸氏が語る。(2016/5/16)

小規模環境/開発者向けの無償配布エディションも用意:
マイクロソフト、「SQL Server 2016」正式版を2016年6月1日リリース
マイクロソフトは、データベースソフトウェアの最新版「SQL Server 2016」を6月1日より一般向けに出荷開始すると発表した。(2016/5/11)

ビジネスアナリティクス、ビッグデータの文脈(1):
ビジネスアナリティクス、機械学習の進化とSASの新アーキテクチャ
統計解析、予測分析でリーダー的存在の米SASが、同社製品群の大部分を新アーキテクチャに移行すると、2016年4月に発表した。これを、ビジネスアナリティクスの世界全般における動向との関連で探る。(2016/5/10)

【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第1回
データ分析がビジネス課題の解決に生かせていない本当の理由
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。(2016/5/9)

Google Cloud Platform事例
音楽配信サービスSpotifyのGoogle Cloud Platform移行に残る謎
約7500万人の会員を擁する音楽配信サービスSpotifyが、自社データセンターからGoogle Cloud Platformに移行した。SpotifyがGoogleを選んだ理由とは何か。そして、既に使用していたAWSはどうするのか?(2016/4/29)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第21回 Dockerで3Dゲームを動かす――構築編
前回はDocker環境で3Dゲームを稼働させるゴールや方法などについてご紹介しました。今回はその環境を構築していく上でのポイントや注意点を解説します。(2016/4/27)

製造IT導入事例:
人工知能技術による臨床試験解析のセミオートメーション化に着手
SAS Institute Japanは、塩野義製薬が、SASの機械学習エンジンを活用し、臨床開発業務で使用されるSASプログラムとその関連文書を自動生成する人工知能(AI)アプリケーションの開発に着手したと発表した。(2016/4/25)

SYSTEM DESIGN JOURNAL:
人工知能の奇跡的な復権
囲碁王者への勝利を果たすなどAI(人工知能)への注目は依然として高くありますが、研究史を知る身からすれば、AIへの興奮はジェットコースターのようなものであるとも感じられます。多岐にわたる成果を挙げ始めた現代のAIは何が違うのでしょうか。(2016/4/21)

古賀政純の「攻めのITのためのDocker塾」:
第20回 Dockerで3Dゲームを動かす――準備編
非常に深い関係にあるゲームとコンピュータ。今回からDockerの環境で3Dゲームを稼働させる方法についてご紹介していきます。まずはその目的や方法、必要な環境などについてみていきましょう。(2016/4/13)



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。