講義名

クラウドアプリケーション開発演習

開講学期

前期・集中講義

単位

2単位　1単位　（※誤植していました。ご注意ください。２０１３年７月１６日）

担当教員

田辺良則・坂本一憲 (国立情報学研究所)

講義の目的

本授業では，主に演習を通して実践的な大規模データの分散処理技術を習得する．クラウドコンピューティング環境の発展により，大規模データを効率的に処理し活用したいというニーズが増大している．しかし，まだ一般的には大規模データの分散処理技術の適用事例を経験する機会が少なく，その技術・ノウハウを身につけることは難しい．国立情報学研究所が構築，運用している教育用クラウドを演習用環境として活用し，実際の事例を中心とした題材も活用することで、実践的な分散処理アプリケーション開発を体験することが本講義の目的である．

キーワード

クラウドコンピューティング, 分散処理，Hadoop, MapReduce，分散ファイルシステム, 大規模データ処理, テスト, 運用, 性能チューニング

履修の条件

特になし

教科書

• 資料を配布する．

参考書

• Tom White著 (玉川、兼田訳) 「Hadoop 第2版」 (オライリー・ジャパン)
• 太田、下垣、山下、猿田、藤井著 (濱野監修)「Hadoop徹底入門」(翔泳社)
• Jimmy Lin、Chris Dyer著 (神林、野村監修、玉川訳) 「Hadoop MapReduceデザインパターン」 (オライリー・ジャパン)
• その他の参考書については講義中に紹介する

講義計画

• 第1回：演習環境の構築，Hadoopの概要
• 第2回：MapReduceアプリケーション（１）
• 第3回：MapReduceアプリケーション（２）
• 第4回：高度なMapReduceプログラミング
• 第5回：MapReduceアプリケーションのテスト
• 第6回：Hadoopの性能チューニング
• 第7回：Hadoopの運用・監視
• 第8～15回：総合プログラミング演習（１）～（８）

成績評価

講義時間内の演習回答(20%)およびレポート(80%)を総合して評価する．