1.
図書 |
トマズ・ドラバス, デニー・リー著 ; 玉川竜司訳
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概要:
PythonからSparkを利用するための機能、PySparkを使いこなすテクニックとノウハウ。はじめに高速になったSpark2.0の特徴とアーキテクチャを解説し、構造化及び非構造化データの読み取り、PySparkで利用できる基本的なデータ
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型、MLlibとMLパッケージによる機械学習モデルの構築を説明。GraphFramesを使ったグラフの操作、ストリーミングデータの読み取り、クラウドへのモデルのデプロイなどの方法を豊富なサンプルと一緒に学ぶ。ローカルでのSpark+Python+Jupyter環境の構築方法も紹介。
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2.
図書 |
Adrian Mouat著 ; 玉川竜司訳
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概要:
本書はオープンソースのコンテナ管理ソフトウェア、Dockerの基礎から応用までを網羅した総合的な解説書です。はじめに開発環境をセットアップし、シンプルなWebアプリケーションのビルドについて解説した上で、コンテナの開発、テスト、結合に加えて
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、デプロイの方法、実動システムの効率的なモニタリングとロギングを紹介します。そして複数のホストからなるDockerコンテナのクラスタを、安全かつ高い信頼性の下で実行するために必要な高度なテクニックやツールについて紹介します。さらにネットワークやセキュリティについても詳述。Dockerとそのエコシステムを本格的に活用したい開発者、運用エンジニア、システム開発者必携の一冊です。
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3.
図書 |
Holden Karau [ほか] 著 ; 玉川竜司訳
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4.
図書 |
Jordan Tigani, Siddartha Naidu著 ; 玉川竜司訳
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概要:
クラウド上でSQLを使ってビッグデータを解析するGoogle BigQueryについて包括的に解説。Google BigQueryの使い方から内部動作、そしてBigQueryならではのSQLの活用法、サードパーティのツールとの連携までを詳し
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く解説します。また、BigQueryを支えるGoogleのインフラストラクチャについても総覧しており、現代最高の超巨大インフラストラクチャの姿を知ることができます。ビッグデータをSQLで活用したいデータサイエンティスト、ソフトウェア開発者必携の一冊。
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5.
図書 |
Eric Sammer著 ; 玉川竜司訳
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概要:
本書はHadoopの管理と運用に焦点を当てた本です。Hadoopのクラスタ計画から、認証、リソース管理、またクラスタのメンテナンス、モニタリング、バックアップとリカバリなど、Hadoopを使う際に必要なトピックについて網羅しています。日本語
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版ではClouderaの川崎達夫氏と小林大輔氏による「Cloudera Manager」、「Hue」、「高可用性ネームノードのアーキテクチャと動作詳細」についての記事を加筆。
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6.
図書 |
Tom White著 ; 玉川竜司, 兼田聖士訳
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概要:
『Hadoop』の第3版の登場です。今回の改訂では、Hadoop0.22系、2.x系の記述を大幅加筆。次世代Hadoopの特徴であるYARN(Hadoop 2.x系におけるジョブ実行フレームワーク)やMapReduce2について詳述しました
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。Hadoop1.x(旧0.20)の情報もカバーしているので、これまでのバージョンを使う新旧のユーザに対応しています。第3版の日本語版付録として、Clouderaの小林大輔氏による「最新の高可用性HDFSの紹介」を掲載。Hadoopの基礎から応用までを網羅し、最新の情報をカバーした本書は、Hadoopに関心のあるすべての開発者必携の一冊。
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7.
図書 |
Mitchell Hashimoto著 ; 玉川竜司訳
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概要:
Vagrantの使い方からプラグインの開発方法までを解説。Vagrantの概要やマシン設定から、プロビジョニング、ネットワーク、ボックス、さらにはプラグインによる拡張まで、Vagrantを使う際に必要な事柄を網羅。さらに日本語版では、吉羽龍
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太郎氏による「Vagrantプラグイン」と「Packer」、伊藤直也氏による「VagrantとAmazon EC2」についての記事を加筆。Vagrantの作者であるMitchell Hashimoto氏によって書かれた本書は、開発者必読の一冊です。
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8.
図書 |
Russell Jurney著 ; 玉川竜司訳
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概要:
本書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニ
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ングを行うためサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日本語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluentdによるログの収集」と「Elasticsearch+Kibanaによるログの可視化」を追加。データの特性に対応したモデルの構築について学べる本書は、ビッグデータマイニングを実践したいエンジニア必携の一冊です。
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9.
図書 |
John Ferguson Smart著 ; 玉川竜司訳
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10.
図書 |
トビー・セガラン, コリン・エバンス, ジェイミー・テイラー著 ; 玉川竜司訳
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