VagrantとDockerについて名前しか知らなかったので試した
筆者注 UPDATE3 Dec 2019 未だストックが伸びていますが、この記事はあまりにも古いです。そろそろこの記事を参考にするのはヤバいと思います。 UPDATE2 Nov 2016 たくさんの反響ありがとうございます。予想以上に「いいね」「ストック」が伸び続けていたため、記事中のよろしくない部分を修正しました。 UPDATE Nov 2016 本記事は筆者自身も未熟な時期に書いたもので、今読み返してみるとやや不正確な表現があったり、既により良い手段に置き換えられている内容が含まれます。足がかり程度にお読みください。 1. はじめに この記事の想定読者 私 VagrantとDocker、どちらも名前だけは知ってるという方 インフラ構成のコード化と共有に興味があるけどまだ触ってないという方 各種ソフトの概要と利用シーンについて軽く触れつつ、調べた内容をまとめておきました。 （執筆時点でそ
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
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