大規模データの分散処理には欠かせない"Hadoop"。Apacheプロジェクトのオープンソースとして、日々改良が重ねられるこのフレームワークは、もはや欠かすことができない。まだ創生期にあるといは言え、その価値はITの世界では広く認識されはじめている。もはや"導入するか、しないか？"という問いは過去のものになりつつあるのだ。そんなHadoopにも課題がないわけではない。
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Hadoop活用を阻む3つの課題とはなにか
Hadoopやビッグデータと近年話題に上がることの多い２つのキーワードだが、Hadoopを活用するにあたっては、さまざまな課題に直面することになる。「最大のネックとなるのはデータの移動時間」である。従来のアナリティクスは、基幹DBなどのデータソースから分析基盤へデータを移動させることで行われてきた。
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多くの企業・組織における、Hadoopの活用を阻む3つの課題 |
昨今、このやり方は限界に達しているというのだ。分析対象のデータが数百ギガバイト、場合によっては数テラバイトといった規模に大容量化しており、移動しようとすると数時間から数日といった単位の時間がかかってしまう。迅速な意思決定が求められる現在のビジネスは、それを待ってはくれない。これを解決するには抜本的に改める必要がある。具体的には、・・・
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