業務バッチを分散処理で高速化、Hadoop/Spark対応バッチ開発フレームワーク

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掲載日:2017/10/26
更新日:2017/12/18


ノーチラス・テクノロジーズ

ビッグデータ処理を高速化、Spark/Hadoop対応のバッチ開発フレームワーク
業務バッチ処理は、増え続けるデータに対して処理時間が長くなる一方で、ハードウェアの性能を上げることでしか解決することができなかった。それを分散処理とバッチ開発フレームワークで開発・処理の双方を高速化することが可能になった。

 企業の収集・生成するデータ規模が膨張し、バッチ処理は限界に達しつつある。そこで解決策として注目されているのが、HadoopやSparkなどビッグデータ処理に長ける分散処理技術の活用だ。その開発を推し進めようと、オープンソースの高速バッチ開発フレームワークも生まれている。

 その大きな強みの1つが、開発ソースを一切変更することなくSparkやMapReduceなど分散処理基盤の実行コードを生成できることだ。また、三層DSLによるシンプルなJavaの組み合わせにより、従来は難しかった複雑なバッチ処理も可能としており、性能と開発の自由度の双方の課題を解決できる。

 本コンテンツでは、このバッチ開発フレームワークを解説する。分散処理向けアプリケーションの開発だけでなく、バッチ実行、統合テスト、データ連携などの業務に必要なツールをオールインワンで提供しており、開発のスピードアップにも貢献するだろう。





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