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中古商品: 良い | 詳細
発売元 本好きなひつじ
コンディション: 中古商品: 良い
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Apache Spark ビッグデータ性能検証(Think IT Books) 単行本（ソフトカバー） – 2017/5/12

5つ星のうち3.2 4
すべての形式と版を表示
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購入オプションとあわせ買い

ビッグデータ向けの処理基盤として「Apache Spark」が注目を集めています。
Sparkは世界中で利用が進んでおり、アメリカのUberやAirbnb、イギリスのSpotifyといった企業から、CIAなどの政府機関まで広く利用されています。
Sparkにはストリームデータを処理する「Spark Streaming」というコンポーネントがあります。
本書では、Spark Streamingとその他のOSSを組み合わせたストリームデータ処理システムを構築し、その性能検証結果を紹介していきます。

第1章 Spark Streamingの概要と検証シナリオ
第2章 Kafka、Spark、Elasticsearchによるシステム構築と検証の進め方
第3章 Kafka、Spark、Elasticsearch のパラメータチューニング
第4章 マシン台数の調整とシステム全体のボトルネックについての考察
第5章 Spark 2.0を活用した配電設備の負荷集計システムの性能検証
第6章 Spark 2.0の性能検証の結果とボトルネックの考察
第7章 Sparkのデータ処理プロセスと処理性能のボトルネック
第8章 Sparkの性能向上のためのパラメータチューニングとバッチ処理向けの推奨構成

※本書は紙書籍はモノクロ、電子書籍はカラーでの提供となります。
※本書は、インプレスが運営するWebメディア「Think IT」で、「ユースケースで徹底検証!
Sparkのビッグデータ処理機能を試す」として連載された技術解説記事を書籍用に再編集したものです。
※本書の内容は、執筆時点(2016年7月~2017年1月)までの情報を基に執筆されています。
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  1. 本の長さ
    98ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    インプレス
  4. 発売日
    2017/5/12
  5. ISBN-10
    4295001120
  6. ISBN-13
    978-4295001126
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商品の説明

著者について

伊藤 雅博(株式会社 日立製作所)
OSSソリューションセンタ所属。
これまでにストレージ装置とその管理ソフトウェアの開発に従事してきた。
現在はHadoop/Spark/HBaseを中心としたビッグデータ関連OSSの導入支援やソリューション開発に従事している。
最近は学生時代に取り組んできた機械学習やデータ分析に再び取り組みたいと考えている。

木下 翔伍(株式会社 日立製作所)
OSSソリューションセンタ所属。
これまでにIaaS稼働監視サービスの基盤開発、OpenStackを題材にしたクラウド基盤の運用管理に関する研究、CloudFoundryの検証・評価業務などに従事してきた。
現在はビッグデータに関するソリューション開発やOSSの検証業務に従事している。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ インプレス (2017/5/12)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/5/12
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 98ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4295001120
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4295001126
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.2 4

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上位レビュー、対象国： 日本

kk
5つ星のうち2.0 仮想事例の紹介・解説が主で、体系的な知識は得られない
2023年6月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
タイトルがあまり良くないです。

本の内容としては2本立てで、
・Spark Streaming + Kafka + Elasticsearch でのストリーム処理
・Spark 2.0 のバッチ処理
という仮想事例を紹介しています。それぞれのシステム構成の解説や性能試験・チューニングを通じて、関連知識やチューニングのポイントを学ぶという流れですが、ビッグデータは2つ目の事例だけです。

また、他の方が書いているように内容が薄くかつ断片的なので、他の書籍や実務などを通じて Spark の基本的な構成や内部構造について理解していないと、得られるものは少ないでしょう。
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バランシェ
5つ星のうち1.0 内容が薄い…
2017年5月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機能検証の技術本として基本レベルさえ達していない。サンプルデータ/コードはなく、再現性はない。
扱っているテーマは面白いにもかかわらず、機能のお試しレベルの内容で、実際に大量なデータ処理時の参考になるかが疑問。内容の薄さがそのままページ数の少なさに表れている。
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