ベースのデータ分析を導入するクラウド・コンピューティングとビッグ・データ分析は相性が良く、クラウドは弾性、リソースへのオンデマンド・アクセス、そして公共料金のような課金制というメリットをもたらす一方で、ビッグ・データの処理や分析はクラウドのリソースを利用するためのフレームワークを提供します。組み合わせれば、大量の構造化データおよび非構造化データを処理することも可能になります。導入する方法を説明します。つのノードからなるクラスターを構成して、クラスターが機能していることを検証する方法を学んでください。DB2とビッグ・データ・コミュニティーを広げることを主な職務としています。筆頭著者でもあります。超える記事があります。プロフィールにアクセスしてください。それには以下の理由があります。クラウド・コンピューティングには弾性、リソースへのオンデマンド・アクセス、そして公共料金のような課金制というメリットがあります。Hadoopによってワークロードをコンピューターのクラスターに分散することで行う、ビッグ・データの処理や分析は、クラウドのリソースを利用するためのフレームワークとなります。おかげで、今では大量の構造化データや非構造化データを迅速に処理できるようになっています。クラウドで提供しているような仮想環境を対象に設計されたわけではありませんが、クラウドが提供する仮想環境は簡単にセットアップできる上にコスト効果にも優れています。ジョブを実行することができます。ユーザーはクラウドを利用してビッグ・データを操作できるということです。これは、今までは不可能なことでした。つの技術を素早く効果的に導入できるはずです。この記事では、以下の手順を紹介します。コンソールを確認するという方法で、クラスターが機能していることを検証する手順この記事で説明する手順は、皆さんのニーズを満たす、さらに大きなクラスターを構成する場合にも適用することができます。始める前にこの記事を十分に活用するための前提条件前もってシステムをセットアップしなくても、この記事から多くのことを学べますが、以下のリソースにアクセスすると記事の内容を実際に体験することができます。ディストリビューションです。無料で入手することができます。詳細については囲み記事を調べてください。Iというオンライン・コースに無料で参加することもできます。コマンドを実行する場合のデモ・ビデオも用意されています。3」で説明されています。これらのリソースへのリンクは、囲み記事を参照してください。以上の実践演習を試す一方で、この記事の手順に従う場合には、この先を読み進めてください。アカウントが必要です。つのノードからなるクラスターを構成し、クラスターを検証およびテストするための手順は、以下のステップで構成されます。ポータル・ページを開いてサインインします。(送信)」をクリックします。このタブには、これまでにプロビジョニング済みのインスタンスが表示されます。(コントロール・パネル)」タブをクリックしてください。つのタイプが用意されています。実行され、「従量課金制」オプションが適用されます。ノードが組み込まれます。種類のモードのいずれかで動作するように構成することができます。つのノードだけで動作します。つのノードだけで動作します。すべてのコンポーネントを起動して、複数のノードで動作することが要求されます。スタンドアロン・モードと擬似分散モードは開発またはテストで使用され、完全分散モードは本番シナリオで使用されるのが一般的です。データ・ノードをプロビジョニングするかどうかに応じて、擬似分散モードまたは完全分散モードのいずれかを使用することを前提とします。マスター・ノードだけをプロビジョニングし、そのノードだけで動作する場合は、擬似分散モードを使用します。データ・ノードをプロビジョニングする場合は、完全分散モードを使用します。アドレスを指定するだけで、クラスターを簡単に構成することができます。マスター・ノード・インスタンスをプロビジョニングしておく必要があります。この動作モードを設定することができます。マスター・ノード・インスタンスをプロビジョニングする作業に取り掛かりましょう。(インスタンスの追加)」をクリックします。インスタンスの追加インスタンスを実行するデータ・センターを選択します。イメージは、すべてのデータ・センターに用意されているはずです。データ・センターを選択します。データ・センターを選択すると、そのデータ・センターで使用可能なイメージの一覧が表示されます。(次へ)」をクリックします。イメージを構成します。master」という名前を付けます。コンピューターのクラスターで大量のデータ・セットの分散コンピューティングを行えるようにするソフトウェア・フレームワークです。関数型プログラミングとで同じというわけではありません)。mapステップで、マスター・ノードが入力を取り、それを小さなセグメントに分割してワーカー・ノードに配布します。この動作は一連のワーカー・ノードに関して行われ、その構造は複数のブランチを持つツリー構造になることもあります。分割された問題がそれぞれのワーカー・ノードで処理されると、その結果はマスター・ノードに送られていきます。ステップでマスター・ノードがすべての結果を収集して組み立て、元の問題を解決します。configuration(サーバー構成)」の選択肢としては、サイズ的に「Copper」で十分だと思います。それぞれを使用して、MapReduceジョブのパフォーマンスを精査してください。指定されているベンチマークを試してみることもできます。クラスターをセットアップした後に、ベンチマークを再び繰り返すことができます。イメージの場合、ベンチマークで以下の特定のコマンドを実行する必要があります。利用したことがあるので、そのときに生成したキーがあります。CloudRaul」を使っています。(次へ)」をクリックします。イメージに指定した構成の要約が表示されます。(次へ)」をクリックします。イメージの構成の要約サービス契約が提示されます。契約の条件に同意しない限り、この先には進めません。(送信)」をクリックします。続行する場合のサービス契約への同意イメージのプロビジョニング・リクエストを送信した後、送信成功のメッセージ・パネルが表示されます。インスタンスのプロビジョニング・リクエスト送信後に表示される送信成功メッセージインスタンスをリクエストしてから数分もすれば、プロビジョニングが完了して、インスタンスがアクティブになります。インスタンスは稼動していて、使用できる状態にあります。コンポーネントが自動的に起動されます。