Glueデータを抽出、変換、ロードできるツールが必要な場合、Hadoopは必ずしも適切なオプションではありません。いえ、HadoopをETLプロセスの一部として検討すべきではないということではありません。Hadoopを追加することで、速度を向上させ、正確な結果を確実に得ることができます。Toolとは?ETLツールには一般的に以下のような製品があります。7については、詳しくはIntegrate.ioの4月のブログ記事をご覧いただければと思います。要約すると、ETLツールには、ソースからデータを引き出し、何らかの方法でデータを変換し、変換されたデータをデスティネーションにロードする機能が含まれています。最高のETLツールは、複数のデータベースから同時に情報を取得することができます。ノーコードやローコード環境を備えたETLツールは、コードの書き方を学ばなくても必要なデータを簡単に処理できるようにしてくれます。多くのユーザーがローコードやノーコードのプラットフォームを好むのは、SQLなどのコードの行を書くことに時間を費やすことなく、視覚的なデータパイプラインを作成できるからです。ノーコードやローコードのETLツールを使えば、技術的なバックグラウンドを持たない人でもデータを操作することができます。マーケティングチームは、開発者をプロジェクトに引き込まずに、Eコマースのトレンドを把握するのに必要なデータにアクセスすることができます。Hadoopとは?Hadoopは5つのモジュールからなるソフトウェアライブラリです。(HDFS)を使用することがほとんどでしょう。MapReduceは、ニーズに応じてデータをソートし、ユーザーやETLツールがどこに情報があるか見つけるのに役立つデータのマップを生成します。HDFSは、他のHadoop上で動作するアプリケーションで使用されるデータを保存します。注意すべき点は、Hadoopはオープンソースのクラウドベースのアプリケーションスイートであり、デバイスを問わないということです。データを保存するためにレンタルするパブリッククラウドサーバーを含め、実質的にあらゆるサーバーに追加することができます。Hadoopを利用するメリットすでにIntegrate.ioや類似のETLツールがある場合、Hadoopを使用する意味がわからないかもしれません。結局のところ、Integrate.ioはデータの識別とソートにも優れた仕事をしています。それは事実ですが、HadoopはそれでもIntegrate.ioユーザーに利益をもたらすことができます。Hadoopの最も重要な利点としては、以下のようなものがあります。データへのアクセスを失ったり、データが破損したりする前にリスクを特定する。ハードウェアの故障を防ぐためのパフォーマンスを向上する。セキュリティ侵害に共通する警告サインを特定する。ETLツールに移る前にデータベース内の情報を整理する。ビッグデータの操作や転送プロジェクトの速度を向上させる。ETLに移る前に様々なデータタイプを統合する。Hadoopの用途はビッグデータだけではない企業には多様なデータニーズがあります。あなたが人気のあるeコマースサイトを管理している場合は、あなたのETLを介して毎日何千ものデータを移動するかもしれません。小規模なビジネスを運営している場合は、ETLツールを使用するのは週に一度、あるいは月に一度しかないかもしれません。ビッグデータを扱う人なら誰でも、Hadoopを使用するメリットを認識しているでしょう。精度を向上させ、時間を節約できるツールを無視することはできません。大量データを処理しない場合、Hadoopはあまり役に立たないと思い込んでいるのなら、その立場を再考すべきです。スモールデータは一部のツールには大きすぎるHadoopでスモールデータを処理する理由はたくさんあります。みなさんがスモールデータだと考えているものは、一部のツールには大きすぎるようです。Integrate.ioは大量の情報を処理することができますが、ETLツールの中にはそのエリアを得意としていないものもあります。仮想サーバーにHadoopを追加することで、データの効率性と信憑性を向上させることができます。Hadoopはさまざまなデータタイプを統合Hadoopは、さまざまなデータタイプを統合するのにも役立ちます。小規模なビジネスでは、大量のデータが生成されることはないかもしれませんが、ほぼ確実にさまざまな形式のデータを持っています。Hadoopは、ソーシャルメディアのデータからWebサーバーのログファイルまで、あらゆるものを統合することができます。CRMを使用しているのであれば、Hadoopは実質的に不可欠です。Hadoopはあなたの時間を節約する少量のデータであれば、大量のデータほど処理に時間はかかりませんが、それでも時間はかかります。MapReduceにデータを並列処理させることで、1時間を節約してみてはいかがでしょうか?データのニーズがどう変わっていくかは分からない現状では、データ処理プロセスの一部としてHadoopを追加するかどうか気にするほどデータを使っていないと思っているかもしれません。あなたは正しいでしょう。あなたのデータが将来どうなるかはわかりません。来年までには、収集するデータ量が2倍、3倍になっているかもしれません。その時点に達すると、あなたは自分の仕事を楽にするツールを探して奔走することになるでしょう。今すぐHadoopの使い方を学ぶことで、ビジネスとデータの成長を先取りしましょう。管理する必要のあるデータ量がどれだけ増えたかに気付いたときには、そうした時間はとれないかもしれません。ETLをサポートするツールですHadoopをETLツールと呼ぶには、Integrate.ioや他の一般的なETLプラットフォームと同じ機能を実行できないため、あまり意味がありません。HadoopはETLツールではありませんが、ETLプロジェクトの管理には役立ちます。Hadoopを試すことで失うものは何もありません。Hadoopは、あなたのサーバー上で多くのスペースを占有することはありませんし、Apacheには、あなたが始めるのを助けるための多くのリソースが揃っています。HadoopはETLをサポートする唯一の考慮すべきツールではありません。Sparkもまた、データの管理と処理を助けることができます。小さなデータセットに最適な傾向がありますが、試してみるのもいいかもしれません。どのETLツールとETL支援ツールを使うべきかわからない場合は、Integrate.ioに連絡して、オプションを比較するのに役立つ専門家と話してみてください。Integrate.ioのお客様ではない場合、オンラインデモをリクエストし、ご自身でプラットフォームを体験してみてください。Post以下の記事についても興味があればお読みください。CobbETLとは何なのか、そして組織はにどのような恩恵をもたらすことができるのかについて掘り下げていきます。クエリを効果的に活用してデータ管理能力を上げる方法についてお話します。DearmerETLツールは圧倒的に多く、SSISもその一つです。SSISとは具体的にはどういうもので、ETLツールとしての優れている点と苦手な部分について解説します。