ユースケースで徹底検証！Ｓｐａｒｋのビッグデータ処理機能を試すＫａｆｋａ＋Ｓｐａｒｋ　Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ＋Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ。
もくじ情報：第１章　Ｓｐａｒｋ　Ｓｔｒｅａｍｉｎｇの概要と検証シナリオ；第２章　Ｋａｆｋａ、Ｓｐａｒｋ、Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈによるシステム構築と検証の進め方；第３章　Ｋａｆｋａ、Ｓｐａｒｋ、Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈのパラメータチューニング；第４章　マシン台数の調整とシステム全体のボトルネックについての考察；第５章　Ｓｐａｒｋ２．０を活用した配電設備の負荷集計システムの性能検証；第６章　Ｓｐａｒｋ２．０の性能検証の結果とボトルネックの考察；第７章　Ｓｐａｒｋのデータ処理プロセスと処理性能のボトルネック；第８章　Ｓｐａｒｋの性能向上のためのパラメータチューニングとバッチ処理向けの推奨構成

伊藤　雅博(イトウ　マサヒロ)
株式会社日立製作所ＯＳＳソリューションセンタ所属。これまでにストレージ装置とその管理ソフトウェアの開発に従事してきた。現在はＨａｄｏｏｐ／Ｓｐａｒｋ／ＨＢａｓｅを中心としたビッグデータ関連ＯＳＳの導入支援やソリューション開発に従事している。最近は学生時代に取り組んできた機械学習やデータ分析に再び取り組みたいと考えている