ペアとして相性がよいものとしてチョコレートとバニラ、ジンとトニック、サイモンとガーファンクルがあります。しかし、3つを組み合わせた場合はどうでしょう。Xplentyを使えば、MongoDBApache Hadoop を統合できるので、MongoDBに保存しているすべてのデータに対して複雑な分析要件をコードなしで実行することができます。ストレスフリーなMongoDB Hadoop統合は、データスタックに最新の強力な機能を追加したXplentyで可能になりました。

 しかし、なぜMongoDB Hadoop統合が重要なのでしょうか?また、なぜこうしたツールをデータスタックに組み込む必要があるのでしょうか?このガイドでは、MongoDBとHadoopを接続する方法と、Xplentyを使ってそれを行う方法について学びましょう。 

Table of Contents

  1. MongoDBとHadoopの統合について
  2. 3つの種類のMongoDBとHadoop統合
  3. MongoDBとHadoopを統合するメリット
  4. MongoDBとHadoopを統合する際の問題点
  5. MongoDBとHadoopをXplentyで統合する
  6. MongoDBとHadoopの統合にXplentyという選択肢
  7. Xplentyをあなたのデータスタックに

MongoDBとHadoopの統合について

MongoDBとHadoopの統合により、MongoDBのデータをHadoopに移行できるので、MongoDBに保存されたデータに対して強力な分析を実行することができます。

MongoDB

MongoDBは、テキストファイル、顧客記録、画像、動画など、あらゆる種類のビッグデータの運用ストレージ用のNoSQLデータベースです。データは、JSON形式の半構造化データとして保存されます。

MongoDBはオブジェクト指向、スケーラブル、オープンソースのデータベースで、データオブジェクトを列や行ではなく、コレクション内のドキュメントとして保存します(従来のリレーショナルデータベースのように)。Uber、Lyft、Delivery HeroはすでにMongoDBをデータスタックに組み込んでいます。このプラットフォームにより、これらの企業は顧客、ドライバー、旅行に関する貴重なデータを保存することができます。 

XplentyのネイティブMongoDBコネクタの詳細については、統合ページをご覧ください。

Hadoop

Apache Hadoop Distributed File System (HDFS) (略して Hadoop) は、ビッグデータセットの分散バッチ処理用に設計されたオープンソースのプログラムです。MongoDBのように、Hadoopは従来のリレーショナルデータベースではなく、テキストファイル、顧客記録、画像、ビデオ、その他のデータを活用しています。しかし、このプラットフォームはJSON形式でデータを保存しません。その代わりに、以下のようなデータと対話するために特定の言語やライブラリを使用します。 

ブリティッシュ・エアウェイズ、エクスペディア、ロイヤルバンク・オブ・スコットランドなどは、Hadoopを利用している多くのグローバル企業の一社です。 

Recommended Reading: What is Apache Hadoop?

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MongoDBかHadoopか?

MongoDBとHadoopは両方のプラットフォームが統合できるので、どちらかを選ぶ必要はありません。これらのプラットフォームを組み合わせることで、データアナリティクスを実行し、セールス、エンゲージメント、不正防止など、ビジネスのさまざまなコンポーネントに関するインテリジェンスにアクセスすることができます。 

3つの種類のMongoDBとHadoop統合

MongoDBとHadoopを統合する方法は3つあります。 

  1. MongoDBからデータを収集し、Hadoop内で簡略化し、サマリー形式でデータを集約する - データアグリゲーションと呼ばれるプロセス。
  2. MongoDBからHadoopにデータを移動し、Hadoopをビジネスインサイトのデータウェアハウスとして利用する。(または、MongoDBのデータをApache Hiveで実行する) 
  3. MongoDBからデータを抽出し、使用可能な形式に変換してHadoopにロードする - Extract, Transform, and Load (ETL)と呼ばれるプロセス。

これらすべてのシナリオで、運用クエリ用のデータをMongoDBに保存することはできます。しかし、Hadoopは分析のためにデータを集約したり、コンパイルしたりします。(他のビジネスインテリジェンスツールを使用して、さらなるインサイトを得ることもできます)。 

ヒント: HadoopはJSON形式のような半構造化データを扱うので、MongoDBのデータをHadoopに移行するのは簡単です。

MongoDBとHadoopを統合するメリット

データスタック(データ管理や分析に必要なすべてのプラットフォームやテクノロジーのリスト)をMongoDBとHadoopで作成すると、複数のメリットを得ることができます。

  • MongoDBとHadoopのパワーを組み合わせる
  • MongoDBのデータを簡素化してまとめる
  • MongoDBのデータをコンテキスト化する
  • オンライン・アプリケーションにコンテキストを追加することで、ビッグデータ・アプリケーションをパワーアップ
  • 遅いクエリの応答性を改善
  • アナリティクス用のデータを準備する 
  • Hadoopでアナリティクスを実行する
  • データ品質の向上 
  • GDPRHIPAA、その他のフレームワークへのデータコンプライアンスの向上 

FourSquareやOrbitzなど、MongoDBとHadoopを組み合わせた世界最大級の企業もあります。 

MongoDBとHadoopを統合する際の問題点

MongoDBとHadoopを統合するには複雑なコードが必要で、データエンジニアリングチームがいない場合は難しいでしょう。また、MongoDBとHadoopの統合には、インフラとリソースが必要で、コストがかかることもあります。 

コードを使わずにMongoDBからHadoopにデータを移行する方法があったらと想像してみてください。Xplentyがあれば、それが可能になります。 

MongoDBとHadoopをXplentyで統合する

XplentyはMongo-Hadoopの統合をはるかに簡単にします。 

  • XplentyはHadoop-as-a-serviceを提供しているので、MongoDBからHadoopにデータを移行するための追加インフラやハードウェアへの投資が不要になり、数千ドルの節約になる可能性があります。さらに、クラウドでデータを拡張することができます。 
  • Xplentyはコードを一切必要とせず、MongoDBとHadoopの移行を簡単にします。 
  • Xplentyはすべてのユーザーに無料サポートを提供しています。 
  • Xplentyは、消費するデータではなく、使用するコネクター(日本ではノード時間ベースの価格プランも提供)に基づいたシンプルな価格設定になっています。そのため、追加の料金や悪い意味でのサプライズがなく、毎月同じ金額を支払うことになります。 
  • Salesforce to Salesforceの機能を含む200以上のすぐに使える変換とコネクターで、データ管理と分析をさらに最適化しましょう。 

XplentyはどのようにMongoDBとHadoopの統合を合理化するのか?

XplentyのWebアプリケーションを使えば、Hadoopクラスタを素早く作成することができます。Xplentyの直感的なUIでデータ処理用のパイプラインを構築し、MapReduceタスクをすぐにHadoop上で実行するだけです。コーディングやデータサイエンスの経験に関係なく、誰でもMongoDBとHadoopを統合することができます。 

Xplenty、MongoDB、Hadoopが完璧なデータスタックになる理由は次の通りです。 

  • MongoDBにJSONデータを保存することができます。
  • Hadoopを使ってMongoDBのデータを分析し、データを理解可能な形にすることができます。
  • Xplentyを使ってMongoDBデータをHadoopに移行することができます。

ヒント:Xplentyは、すべてのセキュリティプロトコルを遵守して、安全にMongoDBデータをHadoopにインポートします。このようにMongoDBデータを移行することで、組織のデータコンプライアンスが向上します。 

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MongoDBとHadoopとXplentyの統合はどのように機能するのか?

Xplentyは、ETLプロセスを介してMongoDBとHadoopを組み合わせます。Xplentyを使うと、以下のことができます。

MongoDBから半構造化データを抽出する。
データを読みやすく、使用可能な形式に変換して
Hadoopにロードします。

データをHadoopに移行したら、意思決定プロセスに影響を与える強力な分析モデルを実行できるようになります。世界で最も成功している企業の多くが、MongoDBのデータをHadoopに移行しています。 

  • 顧客セグメンテーション
  • リスクモデリング 
  • 売上・収益の増加 
  • 予測分析 
  • コストカット
  • データストレージ
  • 業務上の問題点の洗い出し
  • 顧客エンゲージメントの向上 
  • データのレプリケーション
  • 機械学習
  • 問い合わせ
  • インデックス
  • スケーラビリティ

サードパーティのビジネスインテリジェンスツールでアナリティクスを実行したり、Hiveなど別のデータウェアハウスにデータを移動したりすることもできます。(こうしたプロセスに影響を与えることなく、MongoDBやHadoopでデータを追加したり編集したりすることは可能です)。

MongoDBとHadoopの統合にXplentyという選択肢

Xplentyを使えば、MongoDBに保存したデータを他のデータソースやプラットフォームと統合して、分析や一般的なデータマネジメントを行うことができます。Xplentyを使えば、MongoDBのデータストアに素早く接続し、ユーザーフレンドリーなポイント&クリックインターフェースの恩恵を受けることができます。

例えば、MongoDB、Elasticsearch、Xplentyのデータスタックを作成して、MongoDBのデータをXplenty経由でElasticsearchに移動させることができます。このプロセスにより、MongoDBのデータをElasticsearch上でリアルタイムに検索・分析できるようになり、ビジネス関連の様々な目的でインサイトを文脈に沿ったものにすることができるようになります。あるいは、MongoDB、MySQL、Xplenty のデータスタックを作成することもできます。 

Xplentyを使えば、JavaやPythonなどのコードを知らなくても、データソース、データウェアハウス、データレイク、その他のデータマネジメントソリューション間のデータパイプラインを作成して、より正確なリアルタイムデータ分析を行うことができます。通常、データエンジニアやコーダーがこれらのパイプラインを促進する必要がありますが、Xplentyはシンプルなノーコードのグラフィカルインターフェースでカスタムデータフローを作成します。ゼロから始めることも、プラットフォーム上に用意されているテンプレートやチュートリアルを利用することもできます。 

Recommended Reading: Big Data Stack: Challenges and Solutions to Help You Unlock its Potential

Xplentyをあなたのデータスタックに

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MongoDB、Hadoop、Xplentyでデータスタックを作成することで、あなたのビジネスに複数のメリットをもたらします。HadoopはJSONデータを効果的に扱うので、分析モデルを実行したいMongoDBユーザーには最適です。しかし、MongoDBとHadoopを統合するのは高価かつ複雑で、多くのコードとインフラを必要とします。しかし、Xplentyはプロセスをシンプルにしてくれるので、コードを全く使わずにMongoDBからHadoopへのデータ移行を素早く行うことができます。 

XplentyはMongoDBのHadoop統合だけでなく、より多くのことが実現可能です。XplentyはSalesforce to Salesforce統合を含む、200以上のすぐに使える変換とコネクターが付属しています。また、シンプルな価格設定と、すべてのお客様に無料のサポートを提供しています。 

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