『Hadoop徹底入門 第2版 オープンソース分散処理環境の構築』(太田 一樹,岩崎 正剛,猿田 浩輔,下垣 徹・著、翔泳社・出版)
2019.08.05
好評だった『Hadoop徹底入門』の第2弾。
Hadoopは、多数のコンピュータを束ねて極めて大きな処理ができるオープンソースの分散処理フレームワークで、多数のPCをつなぎ巨大な処理を短時間で可能にする。MapReduceというJavaフレームワークでプログラミングできるほか、標準入出力が使えるHadoopStreaming、フロー記述環境Pig、SQL風インターフェイスであるHiveなど多彩な環境を備えている。行指向DBのHBaseやログコレクタのFluentdの基盤としても利用できるなど、Hadoopには高い汎用性がある。また、システムの一部が壊れたとしても稼動し続けられるなど、高い耐障害性をもつことでも注目されている。
本書では、CDH 4ディストリビューション(=システムの現場で多く利用されている)を軸として、より現場での利用を意識したノウハウ(Hadoopの拡張や監視、メンテナンス方法など)をまとめた。分散キーバリューストアのHBaseの導入や、ログコレクタのFluentdとHDFSとの連携方法など、多くの最新トピックも盛り込み、初心者から実際にHadoopを使っている人までご利用いただける内容となっている。
【目次】
第1部 Hadoopの基礎
1 Hadoopの基礎知識
2 MapReduceアプリケーションの活用例
3 Hadoop の導入
4 HDFS(Hadoop Distributed File System)
5 MapReduceフレームワーク
6 Hadoopアプリケーションを動かす
7 Hadoopクラスタの構築
第2部 MapReduceアプリケーション開発
8 MapReduceプログラミングの基礎 -Javaによる開発(1)-
9 MapReduceプログラミングの応用 -Javaによる開発(2)-
10 MapReduce開発Tips -Javaによる開発(3)-
11 HadoopStreaming
12 データフロー型処理言語Pig
13 SQLライクインターフェイスHive
第3部 Hadoopクラスタの構築と運用
14 環境構築の効率化
15 可用性の向上
16 クラスタのモニタリング
17 クラスタのメンテナンス
18 複数のユーザーによるリソース制御
第4部 Hadoopを活用するための技術
19 Hadoopチューニング
20 分散型データベース HBase
21 Fluentdログコレクタ
22 YARN
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