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Hadoop/MapReduceによるビッグデータ処理【演習】D05-04

講義概要

講義日時：2017年8月31日 9 :30～ 17 : 30

本講義ではビッグデータ処理方の習得を目的として、 (1)トランプを用いた人力Hadoopゲーム、(2)JavaによるMapReduceプログラミング、および (3)作成したプログラムのAmazon Web Services環境への展開、の3つを演習形式で実践する。
さらに演習を通じて得た理解・知識に基づき、ビッグデータという言葉の本質について議論する。

講師　大阪大学 　　　柗本 真佑

2010年、奈良先端科学技術大学院大学 博士後期課程修了。同年、神戸大学大学院システム情報学研究科 特命助教。2016年、大阪大学大学院情報科学研究科 助教。エンピリカルソフトウェア工学、ソフトウェアリポジトリマイニング、クラウドコンピューティングの研究に従事。

講義内容

  1. ビッグデータ概論
    • ・ビッグデータの定義
    • ・ビッグデータの活用事例
  2. Hadoop/MapReduce
    • ・Hadoop/MapReduce概要
    • ・MapReduceゲーム [演習形式]
    • ・ビッグデータ処理実践 [演習形式]
    • ・AWS EMRトライアル [演習形式]
  3. ビッグデータの本質
    • ・手段としてのHadoop/MapReduce
    • ・ビッグデータと統計学
    • ・ビッグデータの価値とは?

受講要件

【受講要件】
  • ・ アルゴリズムやデータ構造といったプログラムに関する基礎的な知識を有すること。
  • ・ プログラミング経験（特にJava）があれば望ましいが必須ではない。
【事前学習のポイント】
Java未経験者は参考文献[1] 「Javaの入門」 の#01～#13 （Javaの基礎的な文法の部分，計約40分）の 事前受講を推奨する．

教科書

講義2週間前に電子ファイル送付（事前学習は特に求めない）．

講義に関連する解説記事・参考文献等

[1]「Javaの入門 」, ドットインストール, http://dotinstall.com/lessons/basic_java
[2]「ビッグデータ社会の到来」, 小林 啓倫 http://p.booklog.jp/book/38557

 

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