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こんにちは！
この記事では、以下のような疑問にお答えします。
読者の方データを貯めてから集計する形では間に合わない。流れてくるデータをどう扱えばいい？
ぼく入り口の理解から仕組みの把握、設計への広げ方まで、段階別に厳選した5冊をご紹介します。
この記事の内容
この記事では、ストリーム処理について学びたい方向けの本を紹介します。
ストリーム処理は、届いたデータをためずにその場で処理し続けるやり方です。注文や計測値のように、遅れると価値が落ちるデータを扱うときに効いてきます。
入り口に立つところから、仕組みの理解、設計と周辺技術への広げ方まで、段階別に厳選した5冊をご紹介します。
- 流れ続けるデータの扱い方がわかる
- Kafkaの設計と運用が身につく
- イベント駆動の設計まで広げられる
この記事を書いた人
それでは、中身に入っていきましょう！
ぼく最初に理解したいのは、データを順番に並べて保持しておくという考え方です。ここが分かると、処理のやり直しもできる理由が見えてきます。
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まずストリーム処理の入り口に立つ
［増補改訂］ビッグデータを支える技術 ラップトップ1台で学ぶデータ基盤のしくみ
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データ基盤の全体像を、ラップトップ1台で動かしながら学べる定番の解説書です。
データの収集・保存・加工の流れの中で、まとめて処理するバッチ処理と、流れてくるデータを次々に処理するストリーム処理の違いと使い分けが整理されています。
個別の道具の使い方より、データ基盤の考え方を押さえることを重視しています。
ストリーム処理を学ぶ前に、全体像をつかみたい方の最初の1冊としておすすめです。
図解即戦力 ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書
ポチップ
大量のデータを集めて分析するシステムの仕組みと作り方を、図解で分かりやすく解説した入門書です。
データの収集、蓄積、処理といった流れと、それぞれで使われる技術の役割が整理されています。
図が多く、専門用語に慣れていない人でも読み進めやすい作りです。
ストリーム処理を含むデータ基盤の全体像を、やさしく押さえたい方におすすめです。
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大量のデータを分散して処理する基盤、Apache Sparkの使い方を体系的に解説した一冊です。
バッチ処理だけでなく、流れてくるデータを扱うストリーム処理の仕組みも学べます。
分散処理の考え方を知ることで、性能や障害の問題にも対応しやすくなります。
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Apache Kafka入門
Kafkaの基本的な考え方を、初期から解説してきた一冊です。
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なぜこういう形なのかという疑問に答えてくれます。
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運用と周辺技術に広げる
Apache Kafka 分散メッセージングシステムの構築と活用
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Kafkaの構築と運用を、体系的にまとめた一冊です。
設定項目の意味まで踏み込んでおり、本番を見据えて組めます。
分散システムとしての性質が理解でき、障害時の判断に効きます。
基盤を自分で構築する方におすすめです。
さいごに
今回は、ストリーム処理について学びたい方におすすめの本を紹介しました。
まずは自分の目的（まず触る、仕組みを知る、設計に広げる）に近い本から手に取ってみてください。
1冊読み終えたときには、リアルタイムの要件が来ても構成を描けるようになっているはずです。
ではまた！
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