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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 10 件
2026年のデータツール地形の読み方 — ツール一覧ではなく層ごとの決定として
2026年7月28日、GeekNewsに「開発者のためのデータツール地形ガイド」が投稿され51ポイントを獲得しました。良い地図ですが、地図は目的地を選んでくれません。この記事は同じ地形を五つの層に分け、各層で実際に下すべき決定が何かを整理します。テーブルフォーマット戦争がIceberg v3で事実上終結し、争いがカタログへ移った経緯、DuckDB級の単一ノードエンジンがクラスタの仕事をローカルへ引き寄せる流れ、FivetranとdbtL
2026-07-31 · 26 分で読めます #data-engineering#lakehouse#iceberg#duckdb#data-platformIceberg v3 ロウリネージ — 行IDはファイルに保存されない
Apache Icebergフォーマットv3は、すべての行に安定した識別子を与えるロウリネージをスペックに組み込みました。これはオプションではなく、v3テーブルであれば無条件でオンになります。ところがこの値はデータファイルには保存されません — テーブルのnext-row-idからスナップショット、マニフェスト、データファイルへと下る継承チェーンを通じて、読み取り時に計算されます。楽観的コミットが再試行される際にデータファイルを書き直さ
2026-07-16 · 31 分で読めます #iceberg#lakehouse#table-format#data-engineering#sparkHadoop 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#kafkaモダンクラウドデータウェアハウス 2026 完全ガイド - Snowflake / Databricks SQL / BigQuery / Redshift / Firebolt / Azure Synapse / MotherDuck 徹底分析
2026年5月時点のモダンクラウドデータウェアハウス生態系を整理します。Snowflake、Databricks SQL、Google BigQuery、AWS Redshift Serverless、Azure Synapse、Firebolt、MotherDuck、DuckDB、ClickHouse Cloud、StarRocks、Apache Druid/Pinot、さらに Apache Iceberg / Delta Lake
2026-05-16 · 41 分で読めます #data-warehouse#snowflake#databricks#bigquery#redshiftHadoop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#prestoFeature Store 2026 完全ガイド - Feast・Tecton・Hopsworks・Databricks・Vertex AI・SageMaker・Featureform・Bytewax・Materialize・RisingWave・Fennel・Chalk 徹底比較
2026年5月時点のフィーチャーストア市場を本気で整理する。Feast(CNCF サンドボックス)、Tecton(Eppo 一部資産統合)、Hopsworks、Vertex AI Feature Store、SageMaker Feature Store、Databricks Feature Engineering in Unity Catalog、Featureform、ストリーミング基盤の Bytewax/Feldera/Mater
2026-05-16 · 27 分で読めます #feature-store#feast#tecton#hopsworks#databricksHadoop 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-lakeデータエンジニアリング完全ガイド — Lakehouse・Streaming・dbt・Orchestration・Data Mesh (Season 2 Ep 8, 2025)
データエンジニアリングはもはや「ETLを回す仕事」ではない。2025年のデータエンジニアは Lakehouse アーキテクチャ(Iceberg/Delta/Hudi)を設計し、Streaming(Flink/Kafka)と Batch(Spark)を統合し、dbt でモデリングを標準化し、Data Mesh で組織境界を引き直し、Data Contract でチーム間のインタフェースを管理する。2025年のデータエンジニアリングを一本に
2026-04-15 · 11 分で読めます #data-engineering#lakehouse#iceberg#delta-lake#hudiDatabricks AI Engineer（FDE）完全合格ガイド：Spark、Unity Catalog、RAGから顧客デプロイまで
Databricks AI Engineer（FDE）のJDを完全分析します。Spark/Delta Lake/Unity Catalogの技術スタック、Lakehouseアーキテクチャ、RAGパイプライン構築、顧客現場デプロイ能力まで — 面接予想質問25選と8ヶ月学習ロードマップ。
2026-03-23 · 52 分で読めます #databricks#fde#spark#delta-lake#unity-catalog