はじめに Hadoopを使って大規模データを蓄積し分析するのは、もはや当たり前になってきた昨今ですが、大規模データ分析の環境を試すのは、なかなか難しいというのが現状です。確かに、Hadoop単体やSQLエンジン単体なら、Amazon EMRやGoogle BigQueryなどを使うことで体験することは可能でしょう。しかし、大規模データの分析基盤では以下のようなことを行っていく必要があります。 RDBMSからデータをHadoopにインポートする SQLを使って、大規模データを高速に分析する アクセスログなどの大量の非構造化データを分析する 大量のデータに対し、リコメンドに利用するための高度な分析処理を行う 大量のデータを全文検索できるようにする これらすべてを試す環境を構築するのは、たとえクラウド環境を使ったとしても困難です。また、（検証環境としては）意外と高額な費用がかかってしまい、永続化
Copyright©2015 NTT corp. All Rights Reserved. Apache Hadoop エコシステム を中心とした分散処理の今と未来 小沢 健史 ozawa.tsuyoshi@lab.ntt.co.jp ozawa@apache.org 2 Copyright©2015 NTT corp. All Rights Reserved. • 処理基盤の意義 • MapReduce の動向と進化 • MapReduce の概要 • MapReduce の課題と解法 • 分散処理基盤の動向 • Google の処理基盤スタック • Microsoft の処理基盤スタック • オープンソースの処理基盤スタック • オープンソース開発 • なぜ会社として貢献するか • 活動内容 • 面白かったこと，大変なこと • これからの目標 アジェンダ 3 Copyright©201
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