フリーのVM環境を使って、ビッグデータ分析の学習環境をすばやく構築する
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
MongoDBのちょっと詳しいチュートリアル<a href="http://b.hatena.ne.jp/entry/http://d.hatena.ne.jp/doryokujin/20101010/1286668402" class="bookmark-count"><img src="http://b.hatena.ne.jp/entry/image/http://d.hatena.ne.jp/doryokujin/20101010/1286668402" title="はてなブックマーク - Mo
@doryokujinです。本エントリーから数回にわけてMongoDBの紹介をつらつら書いていきたいと思います。日々、MongoDBの魅力にどっぷりな僕でして、それを少しでも多くの方に共有できたらというモチベーションで書いています。今回はチュートリアルとして主要な機能を少し詳しめに紹介していきます。アジェンダは以下の通りです： はじめに ちょっと詳しいチュートリアル オープンソース NoSQL・ドキュメント指向データベース ドライバとして多くの言語サポート 完全なインデックスサポート リッチなクエリー MySQLに類似した機能群 レプリケーション機能 オートシャーディング 巨大ファイルを扱うGridFS 今後の予定 本家ドキュメントの翻訳 より深い機能説明 勉強会での発表 Production Deploymentsとして弊社の名前を掲載する はじめに 僕は現在MongoDBをソーシャルア
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