リアルタイムにビッグデータを処理する「ストリームデータ処理」勉強会Tweetストリームデータ処理とは・従来のHadoopに代表されるビッグデータ処理は、データを一定期間(例えば1日)蓄積し、それを高速にバッチ処理することで行っていました。・しかし、スマートデバイスやIoTの普及により、データ量がさらに増加している状況の中で、よりリアルタイムにデータを処理したいというニーズが高まっています。・「ストリームデータ処理」は、大量に発生するデータを、発生したタイミングで逐次リアルタイムで処理するデータ処理技術です。Sparkなどを使った方法がありますが、これはバッチ処理の単位を小さくし実行頻度を上げるというアプローチです。「ストリームデータ処理」はデータが発生した都度、1件ごとに処理します。Stormがあります。Sparkなどのビッグデータ処理方式と競合するものではなく、連携して用いるものです。Sparkなどのビッグデータ処理方式の「前処理」として位置付けられることが多くあります。・「ストリームデータ処理」の特長は、大きく以下の2点です。行うことで、「価値のあるデータ」だけを保存し、Hadoopなどのビッグデータ処理につなぐことができます。-次々と発生する膨大なデータ(例えば、各種デバイスの状態など)をリアルタイムに「モニタリング」して、必要なアクションを行うことができます。消費者の行動に対してリアルタイムにオファーを送ったり、不審者の行動に対してリアルタイムにアラートを発することができます。参加者のメリット・「ストリームデータ処理」について知る事ができます。・ビッグデータ関連のソリューションと、「ストリームデータ処理」とをどう組合せて有効活用できるか、議論します。6名限定の少人数の勉強会になります。ご興味のある方は、今すぐお申込み下さい。※ご登録頂いた個人情報は、主催、共催企業にて共有し、各社の規定に基づき厳重に管理致します。※同業者の方のご参加はご遠慮させていただく場合がございます。reserved.かもめエンジニアリング。