目次

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タイトルおよび著作権情報

はじめに

• 対象読者
• ドキュメントのアクセシビリティについて
• 関連ドキュメント
• 表記規則

Oracle Big Data Spatial and Graphユーザーズ・ガイドおよびリファレンスのこのリリースの変更点

• インメモリー・アナリスト(PGX)の拡張点
• Scala用のSpark Vector Analysis APIのサポート
• 分散空間索引を使用した最近傍
• 空間評価の実行の制御
• 頂点およびエッジ・レコードを書き込むための新規ユーティリティ・メソッド

1 Big Data Spatial and Graphの概要

• 1.1 Big Data Spatial and Graphについて
• 1.2 空間機能
• 1.3 プロパティ・グラフ機能
  • 1.3.1 プロパティ・グラフのサイズ変更の推奨事項
• 1.4 マルチメディア分析機能
• 1.5 Oracle Big Data Appliance上でのOracle Big Data Spatial and Graphのインストール
• 1.6 Big Data Spatial Image Processing Frameworkのインストールおよび構成
  • 1.6.1 Cartographic Projections Libraryの取得およびコンパイル
  • 1.6.2 Oracle Big Data ApplianceディストリビューションのImage Processing Frameworkのインストール
  • 1.6.3 その他のディストリビューション(Oracle Big Data Appliance以外)のImage Processing Frameworkのインストール
    • 1.6.3.1 その他のディストリビューションのImage Processing Frameworkをインストールするための前提条件
    • 1.6.3.2 その他のディストリビューションのImage Processing Frameworkのインストール
  • 1.6.4 Image Processing Frameworkのインストール後の検証
    • 1.6.4.1 イメージ・ロードのテスト・スクリプト
    • 1.6.4.2 Image Processorテスト・スクリプト(モザイク化)
    • 1.6.4.3 単一Image Processorテスト・スクリプト
    • 1.6.4.4 Image Processor DEMテスト・スクリプト
    • 1.6.4.5 複数のラスター操作テスト・スクリプト
• 1.7 Big Data Spatial Image Serverのインストールおよび構成
  • 1.7.1 Oracle Big Data ApplianceのImage Serverのインストールおよび構成
    • 1.7.1.1 手動インストールを実行するための前提条件
    • 1.7.1.2 Oracle Big Data ApplianceでのImage Server Webの依存関係のインストール
    • 1.7.1.3 Big Data Applianceの環境の構成
  • 1.7.2 その他システム(Big Data Appliance以外)のImage Server Webのインストールおよび構成
    • 1.7.2.1 その他システムでImage Serverをインストールするための前提条件
    • 1.7.2.2 その他システムでのImage Server Webのインストール
    • 1.7.2.3 その他システムの環境の構成
  • 1.7.3 Image Serverコンソールのインストール後の検証の例
    • 1.7.3.1 ローカル・サーバーからHDFS Hadoopクラスタへのイメージのロード
    • 1.7.3.2 モザイク・イメージとカタログの作成
    • 1.7.3.3 地球からのモザイクの直接作成
    • 1.7.3.4 地球からの傾斜イメージの直接作成
    • 1.7.3.5 複数のラスター代数演算の作成
    • 1.7.3.6 同一ラスターの削除
  • 1.7.4 用意されているImage Server Webサービスの使用
• 1.8 Oracle Big Data SpatialViewer Webアプリケーションのインストール
  • 1.8.1 SpatialViewerの前提および前提条件ライブラリ
    • 1.8.1.1 SpatialViewerの前提
    • 1.8.1.2 SpatialViewerの前提条件ライブラリ
  • 1.8.2 Oracle Big Data ApplianceでのSpatialViewerのインストール
  • 1.8.3 その他システム(Big Data Appliance以外)のSpatialViewerのインストール
  • 1.8.4 Oracle Big Data ApplianceでのSpatialViewerの構成
  • 1.8.5 その他システム(Big Data Appliance以外)のSpatialViewerの構成
• 1.9 CDHクラスタまたはその他ハードウェアでのプロパティ・グラフ・サポートのインストール
  • 1.9.1 Apache HBaseの前提条件
  • 1.9.2 プロパティ・グラフのインストール手順
  • 1.9.3 プロパティ・グラフのインストール・ディレクトリについて
  • 1.9.4 インメモリー・アナリスト使用のオプションのインストール・タスク
    • 1.9.4.1 Hadoopのインストールと構成
    • 1.9.4.2 Hadoopでのインメモリー・アナリストの実行
• 1.10 マルチメディア分析サポートのインストールおよび構成
  • 1.10.1 マルチメディア分析の前提およびライブラリ
  • 1.10.2 トランスコーディング・ソフトウェア(オプション)

2 Big Data Spatial and Graphおよび空間データの使用

• 2.1 空間データに対するBig Data Spatial and Graphのサポートについて
  • 2.1.1 Big Data Spatial and Graph on Apache Hadoopとは
  • 2.1.2 Oracle Big Data Spatial and Graphの利点
  • 2.1.3 Oracle Big Data Spatialの機能
  • 2.1.4 Oracle Big Data Spatialのファイル、形式、およびソフトウェア要件
• 2.2 Oracle Big Dataベクトル・データおよびラスター・データの処理
  • 2.2.1 Oracle Big Data Spatialラスター・データの処理
  • 2.2.2 Oracle Big Data Spatialベクトル・データの処理
• 2.3 ラスター・データ処理のためのOracle Big Data Spatial Hadoop Image Processing Framework
  • 2.3.1 Image Loader
  • 2.3.2 Image Processor
  • 2.3.3 Image Server
• 2.4 Image Loaderを使用したHadoopへのイメージのロード
  • 2.4.1 イメージ・ロード・ジョブ
  • 2.4.2 入力パラメータ
  • 2.4.3 出力パラメータ
• 2.5 Oracle Spatial Hadoop Image Processorを使用したイメージの処理
  • 2.5.1 イメージ処理ジョブ
    • 2.5.1.1 デフォルトのイメージ処理ジョブ・フロー
    • 2.5.1.2 複数のラスター・イメージ処理ジョブ・フロー
  • 2.5.2 入力パラメータ
    • 2.5.2.1 カタログXML構造
    • 2.5.2.2 モザイク定義XML構造
  • 2.5.3 ジョブ実行
  • 2.5.4 処理クラスおよびImageBandWritable
    • 2.5.4.1 クラスおよびJarファイルの位置
  • 2.5.5 地図代数演算
  • 2.5.6 複数のラスター代数演算
    • 2.5.6.1 基本的な複数のラスター代数演算
    • 2.5.6.2 複雑な複数のラスター代数演算
  • 2.5.7 出力
• 2.6 Oracle Spatial Hadoop Raster Processing APIを使用したイメージのロードおよび処理
• 2.7 Oracle Spatial Hadoop Raster Simulator Frameworkを使用したラスター処理のテスト
• 2.8 Oracle Big Data Spatial Raster Processing for Spark
  • 2.8.1 Sparkラスター・ローダー
    • 2.8.1.1 Sparkラスター・ローダーへの入力パラメータ
    • 2.8.1.2 Sparkラスター・ローダーの予想出力
  • 2.8.2 Spark SQLラスター・プロセッサ
    • 2.8.2.1 Spark SQLラスター・プロセッサへの入力パラメータ
    • 2.8.2.2 Spark SQLラスター・プロセッサの予想出力
  • 2.8.3 Sparkラスター処理APIの使用
    • 2.8.3.1 Sparkラスター・ローダーAPIの使用
    • 2.8.3.2 Spark SQLプロセッサAPIを使用するための構成
    • 2.8.3.3 DataFrameの作成
    • 2.8.3.4 ラスター代数演算用のSpark SQLの使用
• 2.9 Oracle Big Data Spatial Vector Analysis
  • 2.9.1 複数のHadoop APIのサポート
  • 2.9.2 空間の索引付け
    • 2.9.2.1 空間の索引付けクラスの構造
    • 2.9.2.2 空間索引を作成する構成
    • 2.9.2.3 空間索引メタデータ
    • 2.9.2.4 空間索引の入力形式
    • 2.9.2.5 GeoJSONおよびShapefile形式のサポート
    • 2.9.2.6 空間索引の削除
  • 2.9.3 MVSuggestの使用
  • 2.9.4 空間のフィルタ処理
    • 2.9.4.1 レコードのフィルタ処理
    • 2.9.4.2 入力形式の使用のフィルタ処理
  • 2.9.5 データの階層分類
    • 2.9.5.1 階層レベル範囲の変更
    • 2.9.5.2 検索階層の制御
    • 2.9.5.3 データを分類するためのMVSuggestの使用
  • 2.9.6 バッファの生成
  • 2.9.7 空間のビニング
  • 2.9.8 空間のクラスタ化
  • 2.9.9 空間の結合
  • 2.9.10 空間のパーティション化
  • 2.9.11 RecordInfoProvider
    • 2.9.11.1 サンプルRecordInfoProvider実装
    • 2.9.11.2 LocalizableRecordInfoProvider
  • 2.9.12 HierarchyInfo
    • 2.9.12.1 サンプルHierarchyInfo実装
  • 2.9.13 MapReduceジョブでのJGeometryの使用
  • 2.9.14 異なるデータ・ソースのサポート
  • 2.9.15 ジョブ・レジストリ
  • 2.9.16 Vector Analysis APIを使用したジョブ実行時間のパフォーマンス・データのチューニング
• 2.10 Oracle Big Data Spatial Vector Analysis for Spark
  • 2.10.1 空間RDD (Resilient Distributed Dataset)
  • 2.10.2 空間の変換
    • 2.10.2.1 フィルタ変換
    • 2.10.2.2 FlatMap変換
    • 2.10.2.3 結合変換
    • 2.10.2.4 空間評価の制御
    • 2.10.2.5 空間的に有効な変換
  • 2.10.3 空間アクション(MBRおよびNearestNeighbors)
  • 2.10.4 空間RDDの空間索引付け
    • 2.10.4.1 空間RDDの空間のパーティション化
    • 2.10.4.2 空間RDDのローカル空間索引付け
  • 2.10.5 入力形式のサポート
  • 2.10.6 空間Spark SQL API
  • 2.10.7 空間RDDのJDBCデータ・ソース
• 2.11 Oracle Big Data Spatial Vector Hive Analysis
  • 2.11.1 HiveRecordInfoProvider
  • 2.11.2 Hive Spatial APIの使用
  • 2.11.3 Hive内の空間索引の使用
• 2.12 Oracle Big Data SpatialViewer Webアプリケーションの使用
  • 2.12.1 SpatialViewerを使用したHadoop空間索引の作成
  • 2.12.2 Hadoop索引付き空間データの検索
  • 2.12.3 SpatialViewerを使用したSpark空間索引の作成
  • 2.12.4 Spark索引付き空間データの検索
  • 2.12.5 SpatialViewerを使用したカテゴリ化ジョブの実行
  • 2.12.6 カテゴリ化結果の表示
  • 2.12.7 ファイルへのカテゴリ化結果の保存
  • 2.12.8 テンプレートの作成および削除
  • 2.12.9 テンプレートの構成
  • 2.12.10 SpatialViewerを使用したクラスタ化ジョブの実行
  • 2.12.11 クラスタ化結果の表示
  • 2.12.12 ファイルへのクラスタ化結果の保存
  • 2.12.13 SpatialViewerを使用したビニング・ジョブの実行
  • 2.12.14 ビニング結果の表示
  • 2.12.15 ファイルへのビニング結果の保存
  • 2.12.16 コマンドラインを使用した索引作成ジョブの実行
  • 2.12.17 カテゴリ化結果を作成するジョブの実行
  • 2.12.18 クラスタ化結果を作成するジョブの実行
  • 2.12.19 ビニング結果を作成するジョブの実行
  • 2.12.20 空間をフィルタ処理するジョブの実行
  • 2.12.21 場所の提案を取得するジョブの実行
  • 2.12.22 空間結合を実行するジョブの実行
  • 2.12.23 パーティション化を実行するジョブの実行
  • 2.12.24 複数の入力の使用
• 2.13 Oracle Big Data Spatial and Graph Image Serverコンソールの使用
  • 2.13.1 モザイクを作成するためのHDFS Hadoopクラスタへのイメージのロード

3 Big Data Spatial and GraphとOracle Databaseとの統合

• 3.1 区切りテキスト・ファイルを使用したOracle SQL Connector for HDFSの使用
• 3.2 Hive表を使用したOracle SQL Connector for HDFSの使用
• 3.3 Oracle Loader for Hadoopによって生成されたファイルを使用したOracle SQL Connector for HDFSの使用
  • 3.3.1 HDFSデータ・ポンプ・ファイルまたは区切りテキスト・ファイルの作成
  • 3.3.2 SQL Connector for HDFSの作成
• 3.4 Oracle Big Data SQLを使用したOracle DatabaseとのHDFS空間データの統合
  • 3.4.1 Big Data SQLを使用したHDFSファイル用のOracle外部表の作成
  • 3.4.2 Big Data SQLを使用したHive表の使用によるOracle外部表の作成

4 プロパティ・グラフ・サポートの構成

• 4.1 プロパティ・グラフと併用するためのApache HBaseのチューニング
  • 4.1.1 Apache HBase構成の変更
  • 4.1.2 Javaメモリー設定の変更
• 4.2 プロパティ・グラフと併用するためのOracle NoSQL Databaseのチューニング

5 ビッグ・データ環境でのプロパティ・グラフの使用

• 5.1 プロパティ・グラフについて
  • 5.1.1 プロパティ・グラフとは
  • 5.1.2 プロパティ・グラフのビッグ・データ・サポートとは
    • 5.1.2.1 インメモリー・アナリスト
    • 5.1.2.2 データ・アクセス・レイヤー
    • 5.1.2.3 ストレージ管理
    • 5.1.2.4 RESTful Webサービス
• 5.2 プロパティ・グラフのデータ形式について
  • 5.2.1 GraphMLデータ形式
  • 5.2.2 GraphSONデータ形式
  • 5.2.3 GMLデータ形式
  • 5.2.4 Oracleフラット・ファイル形式
• 5.3 プロパティ・グラフの開始
• 5.4 プロパティ・グラフ・データ用のJava APIの使用
  • 5.4.1 Java APIの概要
    • 5.4.1.1 Oracle Big Data Spatial and Graph Java API
    • 5.4.1.2 TinkerPop Blueprints Java API
    • 5.4.1.3 Apache Hadoop Java API
    • 5.4.1.4 Oracle NoSQL Database Java API
    • 5.4.1.5 Apache HBase Java API
  • 5.4.2 グラフ・データのパラレル・ロード
    • 5.4.2.1 パーティションを使用したパラレル・データ・ロード
    • 5.4.2.2 ファインチューニングを使用したパラレル・データ・ロード
    • 5.4.2.3 複数のファイルを使用したパラレル・データ・ロード
    • 5.4.2.4 グラフ・データのパラレル取得
    • 5.4.2.5 サブグラフ抽出のための要素フィルタ・コールバックの使用
    • 5.4.2.6 プロパティ・グラフ・データの読取りでの最適化フラグの使用
    • 5.4.2.7 プロパティ・グラフのサブグラフの属性の追加および削除
    • 5.4.2.8 プロパティ・グラフ・メタデータの取得
  • 5.4.3 プロパティ・グラフ・インスタンスのオープンおよびクローズ
    • 5.4.3.1 Oracle NoSQL Databaseの使用
    • 5.4.3.2 Apache HBaseの使用
  • 5.4.4 頂点の作成
  • 5.4.5 エッジの作成
  • 5.4.6 頂点およびエッジの削除
  • 5.4.7 データベースから埋込みインメモリー・アナリストへのグラフの読込み
  • 5.4.8 頂点のラベルの指定
  • 5.4.9 インメモリー・グラフの構築
  • 5.4.10 プロパティ・グラフの削除
    • 5.4.10.1 Oracle NoSQL Databaseの使用
    • 5.4.10.2 Apache HBaseの使用
• 5.5 プロパティ・グラフ・データのテキスト索引付けの管理
  • 5.5.1 プロパティ・グラフ・データのテキスト索引の構成
  • 5.5.2 プロパティ・グラフ・データの自動索引の使用
  • 5.5.3 プロパティ・グラフ・データの手動索引の使用
  • 5.5.4 プロパティ・グラフ・テキスト索引に対する検索問合せの実行
  • 5.5.5 データ型の処理
    • 5.5.5.1 Apache Luceneでのデータ型識別子の追加
    • 5.5.5.2 SolrCloudでのデータ型識別子の追加
  • 5.5.6 ZookeeperへのコレクションのSolrCloud構成のアップロード
  • 5.5.7 プロパティ・グラフ・データのテキスト索引の構成設定の更新
  • 5.5.8 プロパティ・グラフ・データのテキスト索引でのパラレル問合せの使用
  • 5.5.9 プロパティ・グラフ・データのテキスト索引に対するネイティブ問合せオブジェクトの使用
  • 5.5.10 プロパティ・グラフ・データのテキスト索引に対するネイティブ問合せ結果の使用
• 5.6 PGQLを使用したプロパティ・グラフ・データに対する問合せ
• 5.7 プロパティ・グラフ・データを使用したApache Sparkの使用
  • 5.7.1 Apache HBase内のプロパティ・グラフ・データを使用したApache Sparkの使用
  • 5.7.2 Oracle NoSQL Databaseに格納されているプロパティ・グラフ・データとApache Sparkとの統合
• 5.8 セキュアなOracle NoSQL Databaseのサポート
• 5.9 Apache HBaseに格納されているグラフでのセキュリティの実装
• 5.10 プロパティ・グラフ・データでのGroovyシェルの使用
• 5.11 サンプル・プログラムの探索
  • 5.11.1 サンプル・プログラムについて
  • 5.11.2 サンプル・プログラムのコンパイルおよび実行
  • 5.11.3 出力の例について
  • 5.11.4 例: プロパティ・グラフの作成
  • 5.11.5 例: プロパティ・グラフの削除
  • 5.11.6 例: 頂点およびエッジの追加と削除
• 5.12 Oracleフラット・ファイル形式の定義
  • 5.12.1 プロパティ・グラフ記述ファイルについて
  • 5.12.2 頂点ファイル
  • 5.12.3 エッジ・ファイル
  • 5.12.4 特殊文字のエンコーディング
  • 5.12.5 Oracleフラット・ファイル形式でのプロパティ・グラフの例
  • 5.12.6 Oracle Database表のOracle定義のプロパティ・グラフ・フラット・ファイルへの変換
  • 5.12.7 頂点およびエッジのCSVファイルのOracle定義のプロパティ・グラフ・フラット・ファイルへの変換
    • 5.12.7.1 頂点: CSVファイルのOracle定義のフラット・ファイル形式(.opv)への変換
    • 5.12.7.2 エッジ: CSVファイルのOracle定義のフラット・ファイル形式(.ope)への変換
    • 5.12.7.3 頂点およびエッジ: 頂点とエッジの両方のデータが含まれる単一のCSVファイルのグラフ・フラット・ファイルのペアへの変換
• 5.13 Pythonユーザー・インタフェースの例

6 インメモリー・アナリスト(PGX)の使用

• 6.1 グラフのメモリーへの読込み
  • 6.1.1 インメモリー・アナリスト・サーバー・インスタンスへの接続
  • 6.1.2 シェル・ヘルプの使用
  • 6.1.3 構成ファイルでのグラフ・メタデータの指定
  • 6.1.4 グラフ・データのメモリーへの読込み
    • 6.1.4.1 Apache HBaseに格納されているグラフのメモリーへの読込み
    • 6.1.4.2 Oracle NoSQL Databaseに格納されているグラフのメモリーへの読込み
    • 6.1.4.3 ローカル・ファイル・システムに格納されているグラフのメモリーへの読込み
• 6.2 インメモリー・アナリストの構成
  • 6.2.1 インメモリー・アナリストの構成ファイルの指定
• 6.3 カスタム・グラフ・データの読取り
  • 6.3.1 単純なグラフ・ファイルの作成
  • 6.3.2 頂点プロパティの追加
  • 6.3.3 頂点識別子としての文字列の使用
  • 6.3.4 エッジ・プロパティの追加
• 6.4 グラフ・データのディスクへの格納
  • 6.4.1 頂点プロパティへの分析結果の格納
  • 6.4.2 エッジリスト形式でのグラフのディスクへの格納
• 6.5 組込みアルゴリズムの実行
  • 6.5.1 インメモリー・アナリストについて
  • 6.5.2 Triangle Countingアルゴリズムの実行
  • 6.5.3 Pagerankアルゴリズムの実行
• 6.6 サブグラフの作成
  • 6.6.1 フィルタ式について
  • 6.6.2 簡易エッジ・フィルタを使用したサブグラフの作成
  • 6.6.3 簡易頂点フィルタを使用したサブグラフの作成
  • 6.6.4 複合フィルタを使用したサブグラフの作成
  • 6.6.5 式フィルタの結合
  • 6.6.6 式フィルタを使用した一連の頂点またはエッジの作成
  • 6.6.7 頂点集合を使用した2部サブグラフの作成
• 6.7 グラフを使用したパターンマッチング問合せの使用
  • 6.7.1 例: 敵の敵は味方である
  • 6.7.2 例: 協力者の最も多い上位10人
  • 6.7.3 例: 電気装置間の推移的な接続性
• 6.8 インメモリー・アナリスト・サーバーの起動
  • 6.8.1 インメモリー・アナリスト・サーバーの構成
• 6.9 Jettyへのデプロイ
• 6.10 Apache Tomcatへのデプロイ
• 6.11 Oracle WebLogic Serverへのデプロイ
  • 6.11.1 Oracle WebLogic Serverのデプロイ
  • 6.11.2 インメモリー・アナリストのデプロイ
  • 6.11.3 サーバーが動作していることの確認
• 6.12 インメモリー・アナリスト・サーバーへの接続
  • 6.12.1 インメモリー・アナリスト・シェルによる接続
    • 6.12.1.1 HTTPリクエストのロギングについて
  • 6.12.2 Javaによる接続
  • 6.12.3 JavaScriptによる接続
• 6.13 分散モードのインメモリー・アナリストの使用
• 6.14 HDFSでのデータの読取りおよび格納
  • 6.14.1 HDFSからのデータの読込み
  • 6.14.2 グラフ・スナップショットのHDFSへの格納
  • 6.14.3 HadoopでのJavaアプリケーションのコンパイルおよび実行
• 6.15 YARNアプリケーションとしてのインメモリー・アナリストの実行
  • 6.15.1 インメモリー・アナリスト・サービスの開始および停止
    • 6.15.1.1 インメモリー・アナリストYARNクライアントの構成
    • 6.15.1.2 新規インメモリー・アナリスト・サービスの開始
    • 6.15.1.3 長期実行インメモリー・アナリスト・サービスについて
    • 6.15.1.4 インメモリー・アナリスト・サービスの停止
  • 6.15.2 インメモリー・アナリスト・サービスへの接続
  • 6.15.3 インメモリー・アナリスト・サービスの監視
• 6.16 Oracleの2つの表リレーショナル形式の使用
• 6.17 インメモリー・アナリストを使用したApache Spark内のグラフ・データの分析
  • 6.17.1 Apache Spark内の並列度の制御
• 6.18 インメモリー・アナリストZeppelinインタプリタの使用
• 6.19 インメモリー・アナリスト・エンタープライズ・スケジューラの使用
  • 6.19.1 実行環境でのラムダ構文の使用

7 マルチメディア分析の使用

• 7.1 マルチメディア分析について
• 7.2 マルチメディア分析フレームワークを使用したHDFSに格納されたビデオおよびイメージの処理
• 7.3 マルチメディア分析フレームワークを使用したストリーミング・ビデオの処理
• 7.4 マルチメディア分析フレームワークを使用した顔認識
  • 7.4.1 顔を検出するためのトレーニング
  • 7.4.2 トレーニングに使用する顔の選択
  • 7.4.3 ビデオでの顔の検出
  • 7.4.4 イメージでの顔の検出
  • 7.4.5 Oracle NoSQL Databaseの操作
  • 7.4.6 Apache HBaseの操作
  • 7.4.7 顔検出の例およびトレーニング資料
• 7.5 マルチメディア分析の構成プロパティ
  • 7.5.1 格納されたビデオおよびイメージの処理用のプロパティの構成
  • 7.5.2 ストリーミング・ビデオの処理用のプロパティの構成
  • 7.5.3 トレーニング・イメージおよび顔認識用のプロパティの構成
• 7.6 サードパーティ・ソフトウェアとマルチメディア分析フレームワークの併用
• 7.7 出力のイメージの表示

A 同梱されているソフトウェアのサード・パーティ・ライセンス

• A.1 Apache Licensed Code
• A.2 ANTLR 3
• A.3 AOP Alliance
• A.4 Apache Commons CLI
• A.5 Apache Commons Codec
• A.6 Apache Commons Collections
• A.7 Apache Commons Configuration
• A.8 Apache Commons IO
• A.9 Apache Commons Lang
• A.10 Apache Commons Logging
• A.11 Apache Commons VFS
• A.12 Apache fluent
• A.13 Apache Groovy
• A.14 Apache htrace
• A.15 Apache HTTP Client
• A.16 Apache HTTPComponents Core
• A.17 Apache Jena
• A.18 Apache Log4j
• A.19 Apache Lucene
• A.20 Apache Tomcat
• A.21 Apache Xerces2
• A.22 Apache xml-commons
• A.23 Argparse4j
• A.24 check-types
• A.25 Cloudera CDH
• A.26 cookie
• A.27 Fastutil
• A.28 functionaljava
• A.29 GeoNames Data
• A.30 Geospatial Data Abstraction Library (GDAL)
• A.31 Google Guava
• A.32 Google Guice
• A.33 Google protobuf
• A.34 int64-native
• A.35 Jackson
• A.36 Jansi
• A.37 JCodec
• A.38 Jettison
• A.39 JLine
• A.40 Javassist
• A.41 json-bignum
• A.42 Jung
• A.43 Log4js
• A.44 MessagePack
• A.45 Netty
• A.46 Node.js
• A.47 node-zookeeper-client
• A.48 OpenCV
• A.49 rxjava-core
• A.50 Slf4j
• A.51 Spoofax
• A.52 Tinkerpop Blueprints
• A.53 Tinkerpop Gremlin
• A.54 Tinkerpop Pipes

B Hive空間関数

• B.1 ST_AnyInteract
• B.2 ST_Area
• B.3 ST_AsWKB
• B.4 ST_AsWKT
• B.5 ST_Buffer
• B.6 ST_Contains
• B.7 ST_ConvexHull
• B.8 ST_Distance
• B.9 ST_Envelope
• B.10 ST_Geometry
• B.11 ST_Inside
• B.12 ST_Length
• B.13 ST_LineString
• B.14 ST_MultiLineString
• B.15 ST_MultiPoint
• B.16 ST_MultiPolygon
• B.17 ST_Point
• B.18 ST_Polygon
• B.19 ST_Simplify
• B.20 ST_SimplifyVW
• B.21 ST_Volume