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導入ポイント

3つのポイントを押さえ、デジタル変革をスタート

Hadoop/Sparkを活用したデータレイク・ソリューションを導入する際のポイント

Hadoop/Sparkを活用したデータレイク・ソリューションの導入を進めるためにデータを活用したいと考えている部門が、データを使ってどのような課題を解決すべきかの優先順位と実現性の高い領域を明確に定めた上で、必要なデータの洗い出しを実施します。

データの洗い出しが完了した後はデータ量を算出します。
現在保有しているデータだけでなく、将来どの程度データが増加するかを想定してデータ量を算出します。

複数の人数や部門にまたがってデータを活用する場合、ルールを定めなければデータの品質を担保することが困難となります。
そこで、データに対してアクセス権の設定やリソースの利用制限などのルールを設定します。

  • Apache, Hadoop, Falcon, Atlas, Tez, Sqoop, Flume, Kafka, Pig, Hive, HBase, Accumulo, Storm, Solr, Spark, Ranger, Knox, Ambari, ZooKeeper, Oozie, Phoenix, NiFi, Zeppelin, Slider, MapReduce, HDFS, YARN, and Druidの名称およびそのロゴは、Apache Software Foundationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。

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