簡単！ビッグデータ基盤ソフトのインストール ～ EDF-CM 7.4.0 ～

[Masazumi_Koga]

■ビッグデータ基盤ソフトのインストール手順書PDFを公開

ビッグデータ基盤ソフトのHPE Ezmeral Data Fabric - Customer Managed（エズメラル・データファブリック・カスタマーマネージド、略称：EDF-CM）7.4.0のインストール手順書を公開しました。インターネットに接続できないRed Hat Enterprise Linux（RHEL）環境において、EDF-CM 7.4.0をインストールできます。

Ezmeral Data Fabric 7.4インストール手順書 - インターネット非接続環境（PDF）

上記のインストール手順書では、RHELマシン3台で構成しています。（技術的には3台以上でクラスターを組めますが、HPEの正式サポートは4台以上ですのでご注意ください）

EDF-CMクラスターとは別建ての時刻同期サーバーや簡易DNSサーバーの構築手順も含んでいますので、この手順書だけで、とりあえずEDF-CMクラスターを構築できます。NTP/DNS用RHELマシン1台＋EDF-CM用のRHELマシン3台の合計4台を用意し、是非、Ezmeralソフトウェアの世界に飛び込んでみてください。ちなみに、時刻同期ができないと、EDF-CMクラスターのノードの時刻がズレて、クラスターが正常に稼働しません。

■EDF-CMをインストールした後に必要な作業

本ドキュメントで、EDF-CMクラスター構築したら、ライセンスの適用が必要です。ライセンスの適用は、EDF-CMクラスターのうちのどれか1台が提供しているWeb管理画面（https://EDF-CMクラスターノードのIPアドレス:8443）に管理者ユーザー（ユーザー名：mapr、パスワード：mapr）でアクセスし、Admin用のメニューからCluster IDと呼ばれる文字列を確認します。次に、HPEが提供しているMy HPE Software CenterのWebサイトにアクセスして、ソフトウェアの「Ezmeral Data Fabric」を検索し、Cluster IDを入力すると、評価ライセンスのファイルが取得が可能です。評価ライセンスのファイルを入手できたら、再び、EDF-CMクラスターのWeb管理画面上で、その評価ライセンスのファイルをブラウザ経由でアップロードすれば、評価ライセンス適用完了です。評価ライセンスの適用が完了すると、EDF-CMの全ての機能が利用可能になります。

■HPE Ezmeral Data Fabric - Customer Managed（略称：EDF-CM、旧称：MapR）について

EDF-CMは、旧MapR（マップアール）社が提供していたHadoopディストリビューションである「MapR」の後継製品です。EDF-CMは、ご存知、メルセデスベンツ、BMW、アウディなどの大手自動車メーカーでの自動運転車のAI開発基盤や、NHKや日経の記事でも話題になったインド版マイナンバー基盤で全面採用されおり、日本でも100社以上の導入実績があるソフトウェア製品です。

Hadoopファイルシステムに比べて圧倒的な性能を誇るMapRファイルシステムを搭載し、MapRで提供されていた高可用性NFS機能、SQL問い合わせが可能なデータベース機能、Kafka互換のストリーミング機能に加え、Webブラウザでファイルのアップロードやダウンロードを実現するS3互換ストレージの機能も搭載しています。

是非、EDF-CMをインストールして、ビッグデータ基盤の世界に飛び込んでみてください。

【参考情報】

EDF-CMの動作が正式にサポートされているLinux OSの種類とバージョン情報が下記のURLで確認できます。インストール手順書と併せて事前に確認しておくことをおススメします。

https://docs.ezmeral.hpe.com/datafabric-customer-managed/74/InteropMatrix/r_os_support_matrix.html

KOGA MASAZUMI (@masazumi_koga)

【書籍のご案内】HadoopとMapRと機械学習を学べる本

MapR（現在の名称：HPE Ezmeral Data Fabric - Customer Managed）は、Hadoop互換でありながら、Hadoop HDFS（Hadoop分散ファイルシステム）よりも圧倒的に高速なMapRファイルシステムを搭載しています。その非常に高いI/O性能に加え、高可用性NFSサービスを提供する単純なNASとしても利用できます。それらの使い勝手の良さから、大手自動車会社の自動運転車のAI開発基盤や、インド政府のマイナンバーシステムで採用されているデータ基盤ソフトであり、日本国内でも100社以上の導入実績を誇ります。本書では、その豊富な導入実績をもとに、頻繁に利用されている基礎技術を「Hadoopクラスター構築実践ガイド」に収録しています。主に、以下に挙げるMapRとその上で動くオープンソースソフトウェアのノウハウを学べます。
●Hadoop v3とMapR v6の構築手順
●運用管理手法
●Spark：SQL、Streaming、GraphX、R、MLlibの使用法
●ニューラルネットワークによる学習
●データベース操作（Hive、Impala、HBase、MapR-DB、Pig）
●データのインポートとエクスポート（Sqoop、Flume）
フライトデータ分析、植物の分類、おすすめ映画のタイトル表示、Wikipediaドキュメント分類といった具体例をもとに、ステップバイステップで学べる一冊です。