1. ひとつのデータベース技術だけでは生き残れない
- NoSQL - Hadoop 編 -
Insight Technology, Inc.
新久保 浩二
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2. 1. Insight Qubeなる新プロダクト開発中
2. おら オラ Oracle どっぷり検証生活
2. Oracle ACE
3. @kouji_s_0808
4. JPOUG(Japan Oracle User Group)
本日はOracle以外の話です。
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3. • 企業は今後10年で50倍のデータ量 • ビッグデータの95%は非構造化データ
• 一方、IT部門は1.5倍増にとどまる が含まれる。
http://enterprisezine.jp/article/detail/3394
• 2011年には1.8ゼタバイトのデータが作成、
複製されると予想
World's Data More Than Doubling Every Two Years—Driving Big Data Opportunity, New IT Roles • Googleは94テラバイト/月のデータ処
理(2010/6時点)
ACM Symposium on Cloud Computing (SOCC) 2010
大量データ 高効率 多種類 高速
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4. OLTP
Oracle / DB2 / SQL Server
大手RDBMSベンダーの
進出が著しいエリア
PostgreSQL / MySQL
Teradata / Netezza / Sybase IQ
GreenPlum / Vertica / VectorWise
Hadoop (NoSQL)
SIZE
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5. 複数のディストリビューション
本家(http://hadoop.apache.org/)
Cloudera社(http://www.cloudera.com/)
Yahoo!社
(http://developer.yahoo.com/hadoop/)
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6. 複数のコンポーネント(ごくごく一部)
http://hadoop.apache.org/index.html
HiveQL(SQLライクな言語)によるHDFS上のデータ操作 HDFS上で動作するKey-Value型データベース
分散処理フレームワーク Hadoopのprimary Storageとなる分散ファイルシステム
Hadoopサブプロジェクトをサポートするライブラリを含むユーティリティ
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7. • ビッグデータと呼ばれるデータの質を正確に認識する必要がある
• 構造化 / 非構造化
• 利用シーン
• ビッグデータへのアプローチは様々ある中で、最適なものを選択
していく必要がある
• RDBMS / New RDBMS / NoSQL (Hadoop)
• 新しい領域と新しい技術を組み合わせる場合、その技術を活用す
るための情報量が少ない
• 実際にビッグデータに対するプロジェクトの担当者に話を聞くの
が最も効果的
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