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Hadoop徹底入門 第2版

翔泳社

3,800円+税

ビッグデータ時代を支える定番ソフト、最新解説書

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内容紹介

本書は、ご好評をいただいた『Hadoop徹底入門』の第2版です。Hadoopは、オープンソースで利用できる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ものです。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ます。第2版では旧版を全面的に見直し、大きく変わったHadoopの最新版に対応しました。

Hadoopのインストールから、Javaによるプログラミング、運用のテクニックまで、実際にHadoopを使ってみようという方向けの情報を充実させています。また、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ます。

書誌情報

  • 著者: 太田一樹, 岩崎正剛, 猿田浩輔, 下垣徹, 藤井達朗, 山下真一, 濱野賢一朗
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2013-07-08)
  • 最終更新日: 2015-01-20
  • バージョン: 1.0.1
  • ページ数: 603ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF
  • 出版社: 翔泳社

対象読者

著者について

太田一樹

2008年東京大学理学部情報工学科卒業。2010 年東京大学情報理工学系研究科コンピューター科学修士課程修了。大規模データ処理のための分散システム等に興味を持つ。現在はTreasure Data, Inc.最高技術責任者。

岩崎正剛

株式会社NTTデータ基盤システム事業本部。HadoopをはじめとするOSSの技術的ななんやかやに従事。パンがなければごはんを食べればいいじゃない。麺類も好きです。

猿田浩輔

株式会社NTTデータ基盤システム事業本部。入社以来Hadoop をはじめとするOSS の導入支援や技術検証および技術開発に従事。これまでに数百台規模のHadoop クラスタを構築するほか、アプリケーションの設計支援なども実施。プログラミング、OS、ネットワーク、DB などにも興味があり、自己研鑽のために数多くの本を買い込むも、読むスピードよりも本が増えるスピードのほうが速く、いわゆる積読が悩みの種。無類の甘党で、甘いものは動力源になっている。座右の銘は論よりrun。

下垣徹

株式会社NTTデータ基盤システム事業本部主任。PostgreSQLを中心としたオープンソースのDBMSに取り組む。本体拡張機能の開発を経て、Oracle DatabaseからPostgreSQLへの移行案件に従事し、ミッションクリティカルな商用システムへの適用を実現してきた。近年、大規模なデータを処理するニーズに応える形でHadoopに取り組み始め、DBMSとHadoopの両者の特徴を活かした効果的な組み合わせの実現に注力する。

藤井達朗

約2年の月日を経て、ようやく肩書きから見習いが取れたエンジニア。約2年の月日を経て、ようやく炊飯器が導入された我が家。パンもごはんもなければ何も食べなければいいじゃない、な生活からの脱却に成功する。ちなみに僕も麺類(ラーメン)が大好きです.

山下真一

株式会社NTTデータ基盤システム事業本部主任。オープンソースソフトウェアに関するミドルウェア(Apache/Tomcat/PostgreSQL)の評価や検討、技術開発/支援に従事。最近はHadoopを中心としたエコシステムに関する取り組みに携わっている。プライベートでは、新しい技術を見つけてはソースコードから追いかけたり、たくさんのデータや情報源を使って個人の特性を抽出し、面白いことができないか考える日々を過ごしている。

濱野賢一朗

株式会社NTTデータ基盤システム事業本部シニアエキスパート。1998年頃よりずっとLinux/OSS分野で活動しているが、最近はHadoopの導入支援や普及推進活動に注力している。分散処理のアーキテクチャが今後のITシステムにどう浸透できるか模索しながら取り組んでいる。株式会社びぎねっと取締役副社長、リナックスアカデミー学校長を経て、2008年より現職。

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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