Apache Hadoopとは
Apache Hadoopは、大規模データを分散処理するためのオープンソースのフレームワークです。複数のコンピュータを連携させ、大量のデータを効率的に処理できるため、ビッグデータ分析に不可欠な技術と言えるでしょう。
Hadoopは、データの保存と処理を異なる方法で扱うことで、高いスケーラビリティと耐障害性を実現しています。従来のデータベースシステムでは困難だったペタバイト級のデータ処理も、Hadoopならば比較的容易に行えます。
Hadoopの登場によって、企業はこれまで活用できなかった大量のデータを分析し、新たなビジネス価値を生み出すことが可能になりました。データドリブンな意思決定を支援する基盤として、Hadoopは重要な役割を果たしています。
Hadoopの主要コンポーネント
「Hadoopの主要コンポーネント」に関して、以下を解説していきます。
- HDFS（Hadoop分散ファイルシステム）
- MapReduce（マップリデュース）
HDFS（Hadoop分散ファイルシステム）
HDFSは、Hadoopの中核をなす分散ファイルシステムであり、大規模データを複数のコンピュータに分散して保存します。これにより、単一の障害点のリスクを軽減し、データの可用性を高めることが可能です。
HDFSは、データをブロックと呼ばれる単位に分割し、複数のノードに複製して保存することで、高い耐障害性を実現しています。あるノードが故障した場合でも、別のノードに保存された複製からデータを復元できます。
| コンポーネント | 説明 | 役割 |
|---|---|---|
| NameNode | メタデータ管理 | ファイルシステム管理 |
| DataNode | データブロック保存 | データノード管理 |
| Secondary NameNode | NameNodeの補助 | チェックポイント作成 |
| Block | データ分割単位 | データ保存単位 |
MapReduce（マップリデュース）
MapReduceは、Hadoopにおける分散処理のプログラミングモデルであり、大規模データを並列処理するための仕組みを提供します。Map関数とReduce関数を組み合わせることで、複雑なデータ処理を効率的に実行できます。
MapReduceは、データを複数の小さなチャンクに分割し、各チャンクを複数のノードで並行して処理することで、処理時間を大幅に短縮します。処理結果をReduce関数で集約することで、最終的な結果を得ることが可能です。