内容紹介（「BOOK」データベースより）

分散クラスタシステムＨａｄｏｏｐは、ＭａｐＲｅｄｕｃｅという枠組みを利用して処理を行う。ＭａｐＲｅｄｕｃｅはさまざまな分散処理を単純な処理の組み合わせで解決できるＨａｄｏｏｐの特徴のひとつである。本書ではＨａｄｏｏｐでできるデータ処理をシンプルに解説。「理解しにくい」といわれるＭａｐＲｅｄｕｃｅ処理を１３の単純なパターンで紹介し、それらを使って「株価分析」「ログ解析」「ワードカウント」から簡単な「クラスタ分析」までを試す。ロジックはＪａｖａに基づく簡易コードを使うほか、手続き型処理系「Ｐｉｇ」を使って説明。自分がＨａｄｏｏｐに処理させたいことを実現するための考え方を紹介する。

目次（「BOOK」データベースより）

ビッグデータとデータの活用／ＨａｄｏｏｐのエコシステムーＨａｄｏｏｐとオープンソースプロダクト／データを分散するって、どういうこと？-分散ファイルシステム／ばらばらか、まとめるか、それが問題だーＭａｐＲｅｄｕｃｅの基本概念／並列処理はパターンで覚えようー基本的な１３の処理パターン／とにかく動かしてみよう！-株価チャートの処理／単語を数えるだけでも見えてくる？-テキストの解析／構造がないなら意味を与えればいいじゃない？-アクセスログの分析／データとデータをくっつける！-鉄道情報の分析／簡単な分析をしてみようークラスタ分析／Ｈａｄｏｏｐべからず集／付録　簡易環境の構築／リファレンス

著者情報（「BOOK」データベースより）

三木大知（ミキダイチ）
システムエンジニア。株式会社ＪＳＯＬに勤務（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）