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「MapReduce」最新記事一覧

関連キーワード

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)

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)

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)

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)

【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)

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)

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)

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)

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)

書籍転載:
ゲーム開発が変わる!Google Cloud Platform実践インフラ構築 第2章
あらゆる書籍の中から、Windows Server Insider読者に有用だと考えられる情報をピックアップして転載する本連載。今回は、ゲームインフラエンジニア向けのGoogleのクラウドサービス「Google Cloud Platform」の中からGoogle Cloud Platformの概要ならびに料金に関する章を転載する。(2016/4/20)

Computer Weekly:
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?(2016/4/20)

Spark/Rの高速処理、アプリ統合、Data Catalog正式版も:
マイクロソフト、Azure HDInsightの機能強化を発表
米マイクロソフトはビッグデータ処理・分析を容易にする取り組みの一環として、最新ツールのプレビューや正式リリース、既存ツールの機能強化を発表した。(2016/4/1)

Computer Weekly製品導入ガイド
オープンソースは万能薬ではない
オープンソースへの移行で得られるものは大きい。だがある程度の注意も必要だ。(2016/3/25)

ホワイトペーパー:
別冊Computer Weekly 次世代オープンソースビッグデータツール
ビッグデータの世界にも、既に世代交代の波が押し寄せている。先進企業は新しいツールを導入して分析の高速化や高度化を実現し、さらに先へと進んでいる。これまでの定番ツールを置き換える新世代のツールとは?(2016/3/7)

Database Watch(2016年3月版):
Sparkは“誰”に例えられる?──多様化と進化を続ける「Hadoop」、人気急上昇「Spark」
先日、日本Hadoopユーザー会主催のイベントが開催されました。データベースと関係性が深いデータ分散処理プラットフォームである「Hadoop」と「Spark」の最近事情に迫ります。(2016/3/7)

海外医療技術トレンド(9):
米国で進む医療機器とビッグデータ連携のためのルール整備
デバイスとしての医療機器は、モノのインターネット(IoT)を介してビッグデータと連携する。米国では、データ利活用に向けた標準化への取り組みも急ピッチで進んでいる。(2016/2/9)

Hitachi Data Systemsの著名CTOが解説
「管理者はすぐにいなくなる」、著名CTOが語るストレージの未来
技術の役割が変わりつつある中、ストレージ分野で競争していくにはどのようにビジネスを変革しなければならないか。業界大手ベンダーの最高技術責任者(CTO)が、業界およびユーザー動向を押さえながら展望を語る。(2016/2/5)

Computer Weekly製品導入ガイド
自社に合ったビッグデータアプライアンスの選定
ビッグデータ分析の分野はまだ比較的成熟度が低い。支出に見合った価値を保証するため、ビッグデータアプライアンスは慎重に選ぶ必要がある。(2016/1/27)

データ分析のロジックをオープンでプラガブルに:
グーグルらがDataflowのOSS化をASFに提案
米グーグルがCloudera、Data Artisans、Talend、Cask、ペイパルらと共同でDataflowをApache Software Foundation(ASF)のインキュベータープロジェクトに提案。さまざまな実装アイデアが登場するデータ分析実行エンジンに対応した仕組みをオープンエコシステムで構築するという。(2016/1/25)

Sparkがわかる解説本『初めてのSpark』をプレゼント
「データ分析に関するアンケート」調査
簡単なアンケートにご協力いただいた方の中から抽選で100名様にオライリー・ジャパン刊『初めてのSpark』をプレゼント。(2016/1/25)

Computer Weekly製品導入ガイド
誇大宣伝を越えたアプライアンスの普及
アプライアンスはそのシンプル性とビッグデータの流行によって普及が促進され、サプライヤーはクラウドサービスの統合に力を入れている。(2016/1/25)

CIOやIT幹部が注目
「Hadoop」から「Spark」へ、移り変わるビッグデータ分析の注目技術
米TechTargetのデータ活用に関する連載コラムから2015年にみられたトレンドを紹介する。それらのテーマはバイモーダルIT、自動化、「Apache Spark」などだ。(2016/1/13)

Database Watch(2015年総集編):
データベースウォッチャーが振り返る2015年、「次に“来る”DBの技術トレンド」とは
クラウド、IoT、ビッグデータ、あるいは機械学習やAIなど、これまで“ITバズワード”だった技術が、急速に実需として具体化しています。その“データ”はどこに蓄積されるのか。そう、データベースです。データベースの最新事情を追う連載「Database Watch」から、2015年の動向を振り返り、「次に“来る”DBトレンド」を先読みします。(2015/12/28)

データ分析専門家が注目する「Apache Spark」
あなたにしか見えないテレビCMも可能? ビッグデータ分析が変える広告配信
有料テレビ広告の最適化を手掛ける米BlackArrow。同社CTO(最高技術責任者)のジョー・マタレス氏は、ビッグデータ分析技術の「Apache Spark」が同社のITシステムの要だと語る。(2015/12/8)

800ノード超のSparkクラスターを運用するユーザーも:
Sparkのエンタープライズ対応が「成熟」――Clouderaが宣言
HadoopディストリビューターもあらためてSparkへの注力をアピール。既に800ノード超のSparkクラスターを運用するユーザーも存在するという。(2015/12/2)

即席!3分で分かるITトレンド:
毎週3分、情シスドリル コレ1枚で分かる「Hadoop」
大規模データの効率的な分散処理を実現するソフトウェア基盤である「Hadoop(Apache Hadoop)」は、ビッグデータの活用を支えるテクノロジーとして注目を集めてきました。今回はHadoopの役割について整理してみましょう。(2015/11/30)

TechTargetジャパン プレミアムコンテンツ
40倍速い「Apache Spark」、それでも採用できない理由とは?(CW日本語版)
ダウンロード無料のPDFマガジン「Computer Weekly日本語版」提供中!(2015/11/23)

特集:IoT時代のビジネス&IT戦略(3):
知らないと大損する、Apache Sparkの基礎知識と3つのメリット
社会一般から大きな注目を集めているIoT(Internet of Things)。だが、その具体像はまだ浸透しているとはいえない。今回は、IoTやビッグデータのキーテクノロジとして注目されている「Apache Spark」について、Sparkを製品に取り込んでいる日本IBMの土屋敦氏と、数多くの企業のデータ分析を担うブレインパッドの下田倫大氏に話をうかがった。(2015/11/30)

実践 Splunk道場:
第1回 オペレーションを変えるマシンデータの活用とは?
ITシステムやセキュリティをはじめ、その運用をより良くしていくヒントはデータにあります。その分析プラットフォームとして注目されているSplunkの使い方を解説していきます。(2015/11/17)

ビッグデータも世代交代の時期か
MapReduceよりApache Sparkを採用すべき理由、採用できない理由
Apache Sparkの採用が増えている。最大の魅力は、MapReduceよりも圧倒的に高速なことだという。それ以外にも、さまざまな人が多くのメリットを語る。一方、Sparkを採用しないという意見もある。なぜか?(2015/11/4)

ホワイトペーパー:
Computer Weekly日本語版 :今、リプレースが必要な理由
巻頭特集は、IE旧バージョンのサポート終了をめぐる動きをリポート。また、セキュリティ的に脆弱なFlashに代わりHTML5を使うべきと説く識者のオピニオンを掲載。解説記事では、MapReduceからApache Sparkへ移行するメリットを紹介。他に、第6世代Intel Coreが市場に及ぼす影響を紹介する。(2015/11/2)

料金は1VM1時間1セント(あるいはそれ以下):
米グーグルがHadoop/Spark運用サービス「Cloud Dataproc」のベータ提供を開始
米グーグルは2015年9月23日(米国時間)、同社のクラウドサービス「Google Clooud Platform」で、Hadoop/Sparkクラスタ運用サービス、「Cloud Dataproc」のベータ提供を開始した。平均90秒というクラスタの迅速な展開と、1仮想インスタンス当たり1セント(あるいはそれ以下)という低料金が特徴。(2015/9/24)

“仕事で本当に使える”クラウドデータベースの要件 :
Hadoop→Redshift→その先は?――IoT/ハイブリッド時代の最新トレンドを整理する
人間や機械の活動をデータとして取り込むIoTの出現で、クラウド上の「データベースサービス」をエンタープライズでも利用する場面が増えてきた。データベースとクラウドの関係、データ活用のリアルを、ITジャーナリスト 谷川耕一氏の視点でひも解く。(2015/9/28)

ビッグデータ活用の全てのステップを網羅。クラウドでも同じ環境を提供:
PR:どこが違う? 何がうれしい? オラクルならではのビッグデータソリューション
「ビッグデータの有効活用」が企業ITの枠を超えたビジネス課題として浮上する今日、多くの企業が自社に適した活用アプローチの模索を続けている。創業以来、データマネジメントをコアビジネスに「データがもたらす価値の最大化」を追究してきたオラクルは、この新領域に対しても無二かつ最善のアプローチを用意している。[ビッグデータ][Big Data](2015/9/14)

ビッグデータ利活用と問題解決のいま:
GEにみるIoTとビッグデータ連携でのOSS利用と国際協調
モノのインターネット(IoT)の普及拡大とともに、企業の産業システムがオープンソースソフトウェアとデータを連携する場面が増えてくる。ビッグデータ/IoT連携を推進するグローバル企業は、どのように対応しているのだろうか。(2015/9/9)

データを活用する文化を根付かせるために:
これからの企業には誰もが手軽にデータを分析、活用できる環境が必要――マイクロソフトが目指すデータプラットフォームとは
データ分析の結果をビジネスに生かすという発想は以前からある。しかし、専門家が現場を見ずに構築した分析システムを持ち込んだのでは、役に立たないこともしばしば。誰もが使える分析ツールを現場が自ら活用して、ビジネスの意思決定に役立てるべき、というのがマイクロソフトの考えだ。(2015/9/14)

Elasticsearch+Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖(3):
Hadoop+Embulk+Kibanaのデータ集計基盤によるデータ可視化と集計データを活用したキーワードサジェストの仕組み
リクルートの事例を基に、大規模BtoCサービスに求められる検索基盤はどう構築されるものなのか、どんな技術が採用されているのか、運用はどうなっているのかなどについて解説する連載。今回は、ログデータの分析および可視化の基盤を構成する5つの主なOSSや集計データを活用したキーワードサジェストの事例を紹介します。(2015/8/21)

Database Watch(2015年7月版):
Apache Sparkに注力するIBM、目指すは「データ分析のOS」
北米トヨタ販売子会社での採用事例の発表などもあり、日本国内でも注目を集めつつある「Apache Spark」。具体的にはどんな特徴があって、何ができるのだろうか。Sparkへの大規模投資を発表したIBM(日本IBM)を取材した。(2015/7/27)

R言語の強化で生産性向上を支援:
日本IBM、エンタープライズ向けHadoop製品の最新版を発表
日本IBMは7月8日、エンタープライズ向けHadoop製品の最新版「IBM BigInsights for Apache Hadoop V4.1」を発表した。データサイエンティストなど専門家向けの機能が強化された。(2015/7/9)

ホワイトペーパー:
Computer Weekly日本語版 :情報をまき散らすウェアラブルデバイス
巻頭特集は、暗号化もせずに各種データを発信しているウェアラブル端末のリスクの現状。他に、OpenStackを導入する企業が間違えやすいポイント、Googleの担当者に聞くビッグデータ戦略、Ubuntuで有名なCanonicalの創設者インタビューをお届けする。(2015/7/6)

MapReduce導入から10年強
Cloud Bigtable担当者に聞く、Googleのスケールアウトビッグデータ戦略
2004年にGoogleが導入したMapReduceは、ビッグデータに大きな影響を与えた。そして今、Googleはビッグデータに何をもたらそうとしているのか?Cloud Bigtable担当者にインタビューした。(2015/7/3)

自前構築なしで自動最適化、自動パフォーマンスチューニング:
PR:いつものSQLでHadoop操作を。“フツーの会社”のためのビッグデータ活用基盤とは
「先進企業の活用事例により、Hadoopがもたらすビジネス価値は理解できた。しかし、このテクノロジーを自社で使いこなす自信がない……」──今、そうした企業から熱い注目を集めているのが、Oracle Databaseで培った既存の資産/スキルを生かしたビッグデータ活用を可能にするオラクルの「Oracle Big Data Appliance」「Oracle Big Data SQL」だ。[ビッグデータ][Big Data][Engineered System](2015/7/8)

ビッグデータ利活用と問題解決のいま:
IoT×ビッグデータの基盤とセキュリティの仕組み
ビッグデータとIoTの融合を担うけん引役は、デバイスや分析アプリだけではない。これを支えるクラウドや基盤の役割や階層型セキュリティ対策について解説する。(2015/6/30)

どのようにして不安を解消していったのか
“LINE砲”を受けても落ちないWebサイトを構築 スタバが克服したAWS移行の8つの不安
スターバックスでは、オンラインサービスのシステム基盤をオンプレミスからAWSへ移行することで、急激なアクセス増にも耐え得る仕組みを構築した。しかし、AWSの導入に際しては、大きな不安があったという。(2015/6/19)

テレビ朝日が見据える次世代テレビ ビッグデータは「何」を変えるのか
身近なテレビもクラウドで変革していく。クラウドを軸にしたビッグデータ分析基盤によって、テレビ朝日は近未来のテレビのあり方をどう描いているのだろうか。テレビ局のIT×ビッグデータ活用の意図とポイントを聞いた。(2015/6/16)

ホワイトペーパー:
商用Hadoopディストリビューション一覧表
「Apache Hadoop」を利用すれば、ビッグデータを高速かつ安価に処理することができる。だが、その導入は決して容易ではない。そこで頼りになるのが、企業向けに機能やサポートが強化された商用ディストリビューションである。本稿では注目の6種を紹介する。(2015/4/17)

二者択一で悩む必要はない:
PR:クラウドを最大限に活用するためのデータ管理とは
クラウド的なデータ管理がしたいが、クラウドサービス事業者に、自社のデータのコントロールを奪われたくない。そう考えるIT担当者は、従来型のストレージ製品と、クラウドサービスの二者択一となっている現状に悩んでいる。だが、実はよく見ると、それ以外の選択肢はたくさん出てきている。(2015/4/13)

“Time to Value”を突き詰める中で生まれたオラクルならではの解:
PR:既存のスキル/資産を最大限に生かせる道具立てでビッグデータをビジネス価値に変える
Oracle Databaseユーザーにいち早くビッグデータの価値を届けるべく、オラクルはハードウエアからソフトウエアまで、各種ビッグデータソリューションの開発/提供に力を入れている。同社のビッグデータ戦略の特徴、企業にもたらすメリットについて、米国オラクルでビッグデータ製品を担当するブラッド・テュークスベリー氏に聞いた。[ビッグデータ][Big Data][Data Integration](2015/3/18)



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。