Apache Sparkビッグデータ性能検証(Think IT Books)

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¥2,000+税

品種名
書籍
発売日
2017/5/12
ページ数
100
サイズ
B5変形判
著者
伊藤 雅博 著/木下 翔伍 著
ISBN
9784295001126

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。

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。

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著者プロフィール

◎ 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。

目次

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

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