Google Cloud Platformで高機能Big Data処理システムを構築する

～Big Data処理を身近に、本格的かつ強力なビッグデータ処理システムを超低価格で構築する～

1　ビッグデータ概論
　　1.1　ビッグデータとは
　　　＊ビッグデータの4V
　　1.2　ビッグデータの処理パターン
　　　＊ビッグデータ処理3つのタイプ
2　BigQuery連携システム
　　2.1　BigQuery連携システムの機能構成
　　2.2　BigQueryとMapReduce
　　2.3　BigQueryはなぜ速いのか
　　　2.3.1　カラム型データストア
　　　2.3.2　ツリーアーキテクチャ
　　2.4　BigQuery連携システムの特徴
　　　2.4.1　データインプット/アウトプット
　　　2.4.2　高速ビッグデータ処理エンジン
　　　2.4.3　ビッグデータの管理機能
　　　2.4.4　Big Data処理システムの利用価格
3　BigQuery連携パターン1…デモンストレーションによる解説
　　3.1　パターン1の概要
　　　3.1.1　パターン1のシステム構成
　　　3.1.2　パターン1の特徴
　　3.2　サインアップ
　　　3.2.1　Googleアカウントの作成
　　　3.2.2　BigQuery用プロジェクトの作成
　　3.3　データの作成と入力
　　　3.3.1　Excelデータを利用する
　　　3.3.2　センサからのExcelデータ入力
　　　3.3.3　TwitterデータのExcel収集
　　　3.3.4　CSVファイルをBigQueryにアップロードする
　　3.4　データの検索と表示
　　　3.4.1　Web画面からクエリー文で検索・表示
　　　　＊3つの検索例
　　　3.4.2　Excelを使用してクエリー検索・表示
4　BigQuery連携パターン2
　　4.1　パターン2の概要
　　　4.1.1　パターン2のシステム構成
　　　4.1.2　パターン2の特徴
　　4.2　Eclipseを使用したApp Engine (Java)の開発環境作成
　　　4.2.1　Java開発キット（SDK）のインストール
　　　4.2.2　Eclipseのインストール 4.2.3　App Engine用プラグインのインストール
　　4.3　データの作成と入力
　　　4.3.1　Datastoreにデータを書き込む
　　　4.3.2　Datastoreのデータを参照する
　　　4.3.3　データおよび環境の管理を行う
　　　4.3.4　App　EngineのDatastoreデータをBigQueryにロードする
　　　　＊DatastoreからCloud Storageにロードする
　　　　＊Cloud StorageからBigQueryにロードする
5　BigQuery連携パターン3
　　5.1　パターン3の概要
　　　5.1.1　パターン3のシステム構成
　　　5.1.2　パターン3の特徴
　　5.2　Googleドライブ概要
　　　5.2.1　Google Drive とは
　　　5.2.2　Google Driveを使用するには
　　5.3　データの作成と入力
　　　5.3.1　ExcelをDriveにアップロードする
　　　5.3.2　スプレッドデータをApp　Engineから読込み、Datastoreに書込む
　　　5.3.3　スプレッドデータをWeb画面から参照する