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図書 |
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Tom White著 ; 玉川竜司, 兼田聖士訳
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図書 |
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Holden Karau [ほか] 著 ; 玉川竜司訳
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| 3.
図書 |
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Jimmy Lin, Chris Dyer著 ; 玉川竜司訳
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| 4.
図書 |
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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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| 5.
図書 |
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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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| 6.
図書 |
図書
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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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| 7.
図書 |
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Edward Capriolo, Dean Wampler, Jason Rutherglen著 ; 玉川竜司訳
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概要:
Hadoop上でSQLライクなクエリ操作を可能にするHiveについて、基礎から応用までを詳細に解説。データ型とファイルフォーマット、またHiveQLのデータ定義、操作などの基礎的な事柄から、関数、ストリーミング、Thriftサービス、さらに
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AWSやHCatalogなどの応用まで、Hiveについて必要な事柄を豊富なサンプルとともにわかりやすく解説します。日本語版では、Microsoftの佐藤直生氏による「Windows Azure HDInsight Service」、Clouderaの嶋内翔氏による「Cloudera Impala」、「Hive 0.10の新機能」、「HiveServer2」を追加。
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| 8.
図書 |
図書
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Sandy Ryza [ほか] 著 ; 玉川竜司訳
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概要:
本書は、データサイエンスの4人のエキスパートがSparkでの高度な分析方法を解説するとともに、より実践的なデータサイエンスを学ぶ書籍です。ビッグデータ分析におけるSparkの位置づけを紹介し、ベストな結果を得るためのデータの準備やモデルのチ
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ューニングについて解説します。またデータクレンジングのユースケースを通じてSparkとScalaによるデータ処理の基本を学習し、Sparkを使った機械学習の基礎や応用分野における広く使われる一般的なアルゴリズムを紹介します。日本語版では付録として高柳慎一氏と牧山幸史氏による「SparkRについて」と千葉立寛氏、小野寺民也氏による「SparkのJVM、システムレベルのチューニングによる高速化」を掲載。高度なデータ解析を習得したいデータサイエンティスト必携の一冊です。
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| 9.
図書 |
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Martin Kleppmann著 ; 玉川竜司訳
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概要:
現代の分散システム設計においてデータの扱いは重要な課題です。本書は、データを処理し、保存するさまざまなテクノロジーの特性を詳述することで、ツールの長所と短所を理解し、システムの課題と使用するアプリケーションに適した選択肢の発見を助けます。本
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書では、データの量や複雑さ、変化が課題となるアプリケーションを「データ指向」と名づけ、データ指向アプリケーションの設計を支える基本的な概念を解説します。そしてレプリケーション、パーティション、トランザクションなど分散データベースについて扱い、さらにバッチ処理、ストリーム処理など、データセットの取り出しや結合について解説します。データ処理のテクノロジーを総覧し、特性やトレードオフを詳述する本書はソフトウェアエンジニア、アーキテクト必携の一冊です。
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