[INSIGHT OUT 2011] b21 ひとつのデータベース技術では生き残れない part2 no sql, hadoop

ひとつのデータベース技術だけでは生き残れない - NoSQL - Hadoop 編 - Insight Technology, Inc. 新久保浩二 1

1. Insight Qubeなる新プロダクト開発中 2. おらオラ Oracle どっぷり検証生活 2. Oracle ACE 3. @kouji_s_0808 4. JPOUG(Japan Oracle User Group) 本日はOracle以外の話です。本資料に使用されている社名、ロゴ、製品、サービス名およびブランドは、該当する各社の登録商標または商標です。本資料の一部あるいは全体について、許可なく複製および転載することを禁じます。 2

• 企業は今後10年で50倍のデータ量 • ビッグデータの95%は非構造化データ • 一方、IT部門は1.5倍増にとどまるが含まれる。 http://enterprisezine.jp/article/detail/3394 • 2011年には1.8ゼタバイトのデータが作成、複製されると予想 World's Data More Than Doubling Every Two Years—Driving Big Data Opportunity, New IT Roles • Googleは94テラバイト/月のデータ処理(2010/6時点) ACM Symposium on Cloud Computing (SOCC) 2010 大量データ高効率多種類高速 3

OLTP Oracle / DB2 / SQL Server 大手RDBMSベンダーの進出が著しいエリア PostgreSQL / MySQL Teradata / Netezza / Sybase IQ GreenPlum / Vertica / VectorWise Hadoop (NoSQL) SIZE 4

複数のディストリビューション本家(http://hadoop.apache.org/) Cloudera社(http://www.cloudera.com/) Yahoo!社 (http://developer.yahoo.com/hadoop/) 5

複数のコンポーネント(ごくごく一部) http://hadoop.apache.org/index.html HiveQL(SQLライクな言語)によるHDFS上のデータ操作 HDFS上で動作するKey-Value型データベース分散処理フレームワーク Hadoopのprimary Storageとなる分散ファイルシステム Hadoopサブプロジェクトをサポートするライブラリを含むユーティリティ 6

• ビッグデータと呼ばれるデータの質を正確に認識する必要がある • 構造化 / 非構造化 • 利用シーン • ビッグデータへのアプローチは様々ある中で、最適なものを選択していく必要がある • RDBMS / New RDBMS / NoSQL (Hadoop) • 新しい領域と新しい技術を組み合わせる場合、その技術を活用するための情報量が少ない • 実際にビッグデータに対するプロジェクトの担当者に話を聞くのが最も効果的 7

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