Q：
Hadoopを使用してビッグデータを分析する方法を学習するにはどうすればよいですか？
A：Hadoopとして知られるApacheソフトウェアセットは、ビッグデータセットを扱うための非常に人気のあるリソースになりつつあります。 このタイプのデータ処理ソフトウェアフレームワークは、特定の種類のデータプロジェクトをより効率的にする設計に基づいて、特定の方法でデータを集約するために構築されました。 とはいえ、Hadoopは、大きなデータセットを処理するための多くのツールの1つにすぎません。
Hadoopを使用したビッグデータ分析について学ぶための最初で最も基本的な方法の1つは、Hadoopのトップレベルコンポーネントの一部とその機能を理解することです。 これらには、特定の種類のネットワーク設定に適用できるHadoop YARN「リソース管理プラットフォーム」と、ビッグデータセットに適用されるHadoop MapReduceの関数セットが含まれます。 また、Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）もあります。これは、分散システム全体にデータを保存し、迅速かつ効率的にインデックスを作成または取得できるようにします。
さらに、Hadoopに精通したい人は、ソフトウェアを関連性のあるレベルで説明する専門家向けに、公開されている個々のリソースを見ることができます。 個人ブログのChris Stucchioのこの例は、Hadoopとデータスケールに関する優れたポイントを提供します。 基本的なポイントの1つは、Hadoopが必要以上に一般的に使用されている可能性があり、個々のプロジェクトに最適なソリューションではない可能性があることです。 これらの種類のリソースを確認することで、特定のシナリオでHadoopを使用する詳細を専門家がよりよく理解できるようになります。 Stucchioは、Hadoopの機能を特定の物理的なタスクに関連付けるためのメタファーも提供します。 この例では、ライブラリ内の書籍の数をカウントしていますが、Hadoop関数はそのライブラリをセクションに分割し、1つの集計データ結果にブレンドされる個々のカウントを提供します。
専門家がHadoopとそのビッグデータへの適用についてさらに学習できる詳細な方法は、特定のトレーニングリソースとプログラムを使用することです。 たとえば、リモートトレーニングセッションの著名なプロバイダーであるオンライン学習会社であるClouderaには、Hadoopの使用と同様の種類のデータ処理に関する多くの興味深いオプションがあります。
