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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 10 件
Hadoop アーキテクチャを見直す — HDFS、YARN、そしてその先へ
Hadoop の中核である HDFS と YARN、そして MapReduce の仕組みを図でじっくり整理します。オブジェクトストレージ、クラウド、レイクハウスの時代に Hadoop の役割がどう変わったのか、そして今日 Hadoop をどう理解すべきかを見ていきます。
2026-06-27 · 49 分で読めます #hadoop#hdfs#yarn#mapreduce#lakehouseモダン Hadoop & ビッグデータエコシステム 2026 完全ガイド - Hadoop 3.4 · Spark 4 · Hive 4 · Kafka 4 · Flink 2 · Iceberg · Trino 徹底解説
2026年の Hadoop とビッグデータエコシステムは『死んだ』のではなく『再配置された』。Hadoop 3.4 の Erasure Coding と Ozone、Spark 4 の ANSI モードと Spark Connect、Hive 4 の Iceberg 統合、Kafka 4 の KRaft GA と tiered storage、Flink 2 の disaggregated state、Iceberg 1.8 と RES
2026-05-16 · 38 分で読めます #japanese#hadoop#spark#hive#kafkaHadoopエコシステム & データエンジニアリング 2026 完全ガイド - Hadoop · Spark · Flink · Trino · Iceberg · Delta Lake · Hudi · Airflow · dbt 詳細分析
2026年5月時点のデータエンジニアリングスタックを徹底解説する。「Hadoopは死んだ」という刺激的なヘッドラインの真実(HDFSは縮小しているが、YARNとレイクハウスパターンは生き残っている)、Iceberg vs Delta Lake vs Hudiのテーブルフォーマット戦争の決着、Spark 4.0 + Photon + Spark Connectの現在、Flink SQLとCDCによるストリーミング標準化、Trinoによるフ
2026-05-16 · 33 分で読めます #hadoop#spark#flink#trino#prestoHadoop は死んだか — big data stack 進化史、Hadoop から Lakehouse まで（Spark・Iceberg・Delta、そして 2026 年の実情）
Hadoop は死んだか。より正確には『default の座から降りた』。HDFS と YARN と MapReduce の三点セット時代は終わり、Spark が MapReduce を置き換え、object storage が HDFS を置き換え、open table format（Iceberg・Delta・Hudi）が Hive metastore 時代を終わらせた。その進化の全体を整理する — 何が何を置き換えたのか、どこに
2026-05-14 · 32 分で読めます #hadoop#big-data#spark#iceberg#delta-lakeColumnar ストレージ完全ガイド 2025: Parquet, ORC, Apache Arrow, Dremel — 分析 DB が 10,000 倍速い理由
Snowflake, BigQuery, Spark が TB 規模のデータを数秒でクエリする秘密。Parquet の Dremel 構造、ORC、Apache Arrow のメモリフォーマット、RLE/Dictionary Encoding、ベクトル化実行までを完全解説。
2026-04-15 · 18 分で読めます #columnar-storage#parquet#orc#apache-arrow#dremel確率的データ構造 完全ガイド 2025: Bloom Filter、HyperLogLog、Count-Min Sketch、実戦活用
確率的データ構造のすべて！Bloom Filter、Counting Bloom Filter、HyperLogLog、Count-Min Sketch、MinHash、Cuckoo Filter — メモリ効率と精度のトレードオフ、RocksDB/Redis/Cassandra/Spark での実戦活用。
2026-04-15 · 19 分で読めます #bloom-filter#hyperloglog#count-min-sketch#probabilistic#data-structuresApache Spark 内部完全ガイド 2025: RDD, Catalyst Optimizer, Tungsten, Whole-Stage Codegen, Shuffle 深層解析
Spark が同じクエリを MapReduce より 100 倍速く処理する秘訣。RDD から DataFrame/Dataset、Catalyst optimizer、Tungsten project、whole-stage code generation、shuffle 最適化まで完全解析する。
2026-04-15 · 17 分で読めます #spark#catalyst#tungsten#rdd#whole-stage-codegenApache Icebergデータレイクハウステーブルフォーマットガイド
データレイクハウスアーキテクチャのためのApache Icebergテーブルフォーマット総合ガイド。スキーマ進化、パーティショニング、タイムトラベル、クエリ最適化を解説します。
2026-03-14 · 27 分で読めます #apache-iceberg#data-lakehouse#big-data#hadoop#sparkHBase実践ガイド：大規模NoSQLデータストアの設計から運用まで
HBaseのデータモデルとアーキテクチャを理解し、テーブル設計、RowKey戦略、読み書きパフォーマンス最適化、Region管理、モニタリングまで実践運用に必要なすべてを扱うガイド。
2026-03-08 · 20 分で読めます #hadoop#hbase#nosql#big-data#databaseHadoopエコシステム実践ガイド：HDFS、MapReduce、YARNの核心整理
Hadoopの核心コンポーネントであるHDFS、MapReduce、YARNのアーキテクチャと動作原理を理解し、クラスタ構築からパフォーマンスチューニング、モニタリングまで実践的な運用ノウハウを扱う総合ガイド。
2026-03-08 · 16 分で読めます #hadoop#hdfs#mapreduce#yarn#big-data