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HADOOP ECOSYSTEM : BIGDATA PROCESS 実践最適化

この講義は、膨大なビッグデータ環境で実務者が直面する技術的な限界を克服し、Hadoopエコシステムを通じて体系的なデータ管理能力を身につけることを目標としています。 受講生の皆様は、本コースを通じて以下のような核心的な価値を得ることができます: 実務的な問題解決:データ規模の拡張に伴う既存システムの限界を理解し、Hadoopを通じた効率的な分散処理方式を学習します。 データの安定性確保:Hiveの外部テーブル設計を通じて、誤ってテーブルが削除されても元データを安全に保護する実務最適化技法を体得します。 分析効率の最大化:複雑なプログラミングなしにHiveQLを活用し、大規模データを自由自在に制御・分析する専門家レベルの技術を習得します。 エキスパートガイド:長年のIT教育経験とノウハウを持つ知識共有者が、現場で即座に活用可能な実践技術を直接伝授します。 ビッグデータという巨大な流れの中で、あなたを差別化されたデータエンジニアへと導く30講の旅に、今すぐ参加してください。

4名 が受講中です。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

Java
Java
SQL
SQL
Hadoop
Hadoop
Linux
Linux
hiveql
hiveql
Java
Java
SQL
SQL
Hadoop
Hadoop
Linux
Linux
hiveql
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受講後に得られること

  • 実務中心のビッグデータインフラ構築および管理能力の確保:単なる理論にとどまらず、Hadoop 1.0.4とHive 0.9.0の環境において、ネームノードのフォーマット、ファイアウォール設定、サービスの起動など、実際の現場で即座に活用可能なシステム運用技術を完全に習得することができます。

  • データ安定性および効率的な分析設計能力の強化:Hiveの内部テーブルと外部テーブルの違いを明確に理解し、特にLOCATIONオプションを活用してテーブル構造が削除されても元のデータを安全に保存する、実務に最適化された設計手法を習得します。

  • 複雑なコーディングなしで大規模データを制御する技術の習得:Javaベースの複雑なMapReduceプログラミングを直接行うことなく、使い慣れたSQL方式であるHiveQLを使用して、テラバイト級以上の大容量データを自在に分析・管理できる専門家レベルのスキルを身につけることができます。

  • インフラ構築: HDFSネームノードのフォーマットからファイアウォール設定、サービス起動までの全プロセス

  • データの安定性:外部テーブル設計によるデータ永続性の確保

  • 実務分析:HiveQLを活用したメタデータ管理および構造的データ処理技術

  • ビジネス価値: エクセルの限界を超える大容量データ処理プロセスの完成

1. 問題提起: "データは溢れているのに、なぜ私たちは依然として活用に限界を感じるのでしょうか?"

企業のデータ規模がテラバイト(TB)を超えペタバイト(PB)時代に突入し、従来の関心型データベース(RDBMS)だけでは処理速度とコストの問題を解決できなくなりました。特に実務担当者は、「データをどこにどのように蓄積すれば安全なのか」、「複雑なコーディングなしにSQLだけで大容量データを分析できないのか」という現実的な壁に突き当たることがよくあります。データ紛失への不安と管理効率の低下は、ビッグデータプロジェクトの失敗に直結します。

2. 結果中心の解決策:「HiveとHadoopの結合で、データ主権と分析効率を同時に手に入れる」

本講義は、Hadoop 1.0.4とHive 0.9.0の環境を通じて、ビッグデータインフラの核心的なメカニズムを完璧に理解することを目標としています。受講生は実習を通じて、内部テーブルと外部テーブル(External Table)の違いを明確に区別し、LOCATIONオプションを活用してテーブル構造が削除されても元データを保存できる、実務に最適化された設計手法を習得することになります。結果として、受講生は複雑なMapReduceプログラミングなしでも、HiveQLを通じて大規模データを自由自在に制御する分析の専門家へと生まれ変わるでしょう。

3. 知識共有者からのメッセージ: "理論を超え、実務現場で即座に実行可能な技術を伝えます"

" こんにちは、IT技術教育の専門家として皆さんの成長をサポートしているチャン・ヨンファンです。今回の30講にわたるカリキュラムは、単に知識を羅列するのではなく、私が現場で経験した数多くの試行錯誤とノウハウを凝縮させました。第4次産業革命の核心であるAIと機械学習の基礎は、結局のところ「データ」です。この講義を通じて、皆さんがビッグデータという巨大な流れの上で自信を持って航海できる強力な武器を身につけられることを願っています。皆さんのデータエンジニアリングの旅における、心強いガイドを務めさせていただきます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データ損失のない安定したインフラ設計を求めるエンジニア:Hiveの外部テーブル(External Table)の概念を正確に理解し、システム障害やミスによるデータ削除時にも元データを安全に保存する実践的な設計手法を学びたい方に適しています。

  • 複雑なコーディングなしで大容量データを処理したいアナリスト:Javaベースの複雑なMapReduceプログラミングの代わりに、使い慣れたSQL方式であるHiveQLを活用して、テラバイト級以上の大規模データを自在に分析・制御する能力を身につけたい方におすすめします。

  • Hadoopエコシステムの基礎から実務での稼働までを完璧にマスターしたい入門者:ネームノードのフォーマット、ファイアウォールの設定、サービスの起動など、Hadoop環境構築の全過程を直接実習しながら、ビッグデータエンジニアリングの全体的な流れを体系的に整理したい方に役立ちます。

前提知識、
必要でしょうか?

  • Linux(リナックス)基礎運用能力:Hadoopサービス稼働のためにstart-all.shのようなシェルコマンドベースのコマンド実行環境に習熟している必要があり、Linuxシステム上のファイアウォール設定およびログファイル管理方式に関する基本的な理解が必要です。

  • SQL(Structured Query Language)の基本知識:HiveはSQLに似たHiveQLを使用してデータを処理するため、テーブル作成(CREATE)、データ照会(SELECT)、テーブル削除(DROP)などの基本的なクエリ構造を理解しておく必要があります。

  • HDFSおよびMapReduceの概念:Hadoop分散ファイルシステム(HDFS)の動作原理とMapReduceジョブの流れを事前に理解していれば、Hadoopエコシステム内でHiveがデータを管理するメカニズムをより迅速に把握することができます。

  • データベース設計の基礎:データ分析の効率を高めるために内部テーブルと外部テーブルを区別して設計する実習が含まれているため、テーブル構造(Schema)とデータパス(Location)の設定に関する基礎的な概念が役立ちます。

  • VirtualBoxの主な使い方(実習環境の構築)

  • Hadoop実習のための必須事前知識

こんにちは
ywjang23583です。

通信会社であるLG電子で約27年間、開発職に従事いたしました。退職後は、各大学の教養SWコーディング学習や職業訓練校、官公庁などで講師を務めてまいりました。現在も職業専門学校にて、IoT(モノのインターネット)コースの授業を担当しております。

次のような内容で講義を録画し、それを共有したいと考えています。

1.R統計 基本/応用課程

2.モノのインターネット(IoT)技術手法のセンサーデータ収集部 Arduino

3.ラズベリーパイ技術

4.AI活用のための基本/深化過程(基本アルゴリズムの理解およびツール活用法)

5.スマートファーム構成のためのシステム的なプラットフォーム実装技法

6.視覚化手法であるTableauとPowerBI技術

7.実務における6シグマ技術手法

8.ビッグデータ分析ハドゥープエコシステム構築

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カリキュラム

全体

4件 ∙ (1時間 22分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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