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MySQL : データ量が少なく、リアルタイム要件が高い場合は、MySQL の使用を検討できます。ただし、データ量が増加すると、MySQL はパフォーマンスのボトルネックに遭遇する可能性があります。
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Elasticsearch(ES) : ES は Lucene ベースの検索サーバーです。HTTP Web インターフェイスとスキーマのない JSON ドキュメントを備えた分散型マルチテナント全文検索エンジンを提供します。ES はリアルタイムの分析や検索に適したソリューションですが、データ量が多すぎたり、クエリが複雑すぎたりすると、パフォーマンスに影響が出る可能性があります。
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ClickHouse : ClickHouse は、オンライン分析 (OLAP) 用のカラム型データベース管理システム (DBMS) です。SQL クエリを使用してリアルタイムで分析データ レポートを生成できます。大量のデータや複雑なクエリの場合、ClickHouse は非常に良い選択肢です。
ビジネス シナリオが単純なものから複雑なものに変わる場合は、MySQL から始めて、データ量の増加やクエリ要件の複雑さに応じて、徐々に ES または ClickHouse に移行することをお勧めします。これらのツールは相互に代替するものではなく、相互に補完するものであることに注意することが重要です。たとえば、MySQL はリアルタイムのトランザクション データの処理に使用でき、ES はリアルタイムの検索と単純な分析に使用され、ClickHouse は複雑なデータの分析とレポートに使用されます。
さらに、ビッグ データ処理には次のような他のソリューションもあります。
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Hadoop/Spark : オフラインのビッグ データ処理には、Hadoop と Spark が一般的な選択肢です。Hadoop MapReduce モデルはペタバイトレベルのデータを処理でき、Spark は Hadoop よりも高速な処理速度を提供します。
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NoSQL データベース: MongoDB、Cassandra、HBase など。これらのデータベースは、大規模なデータの読み取りおよび書き込みに対する拡張性が優れています。
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クラウド サービス: たとえば、AWS の Redshift、Google の BigQuery など。これらのサービスはビッグ データ ウェアハウス ソリューションを提供し、テラバイト規模のデータを処理できます。
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データ レイク: AWS などのデータ レイクは、大量の生データを保存し、必要に応じて処理および分析できます。
特定のソリューションを選択する場合は、ビジネス ニーズ、データ量、データの複雑さ、予算などの要素を総合的に考慮する必要があります。
その他のビッグ データの知識ポイント:
ビッグ データ テクノロジに関して言えば、現在一般的な技術用語は次のとおりです。対応するシリアル番号も付いています。
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分散ストレージ技術:
- Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）
- アパッチ カサンドラ
- Apache HBase
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分散コンピューティング技術:
- アパッチ・ハドゥープ
- アパッチスパーク
- アパッチフリンク
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データ収集技術:
- アパッチ・フルーム
- アパッチ カフカ
- ログスタッシュ
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データマイニングと機械学習の技術:
- アパッチの象使い
- TensorFlow
- Apache Spark MLlib
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データベーステクノロジー:
- NoSQLデータベース
- MySQL クラスター
- PostgreSQL
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視覚化とレポート作成の手法:
- タブロー
- QlikView
- アパッチ・ツェッペリン
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セキュリティとプライバシー保護テクノロジー:
- ケルベロス
- アパッチレンジャー
- アパッチセントリー
上記は、現在のビッグデータ技術分野で一般的に使用されている専門用語であり、大規模なデータを処理し、高性能なデータ処理・分析を実現する上で重要な役割を果たしています。ビッグ データ エンジニアやデータ サイエンティストにとって、これらのテクノロジーに精通し、適切に適用することは、効率的で安全、信頼性の高いビッグ データの処理と分析のタスクを達成するのに役立ちます。