[INSIGHT OUT 2011] b21 ひとつのデータベース技術では生き残れない part2 no sql, hadoop

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

1

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。
本資料に使用されている社名、ロゴ、製品、サービス名およびブランドは、該当する各社の登
録商標または商標です。本資料の一部あるいは全体について、許可なく複製および転載するこ
とを禁じます。

2

• 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

3

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

4

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/)

5

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

6

• 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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