Hadoopチュートリアル：ビッグデータを学ぶための究極のガイドHadoop 2022
公開: 2021-01-05Hadoopはビッグデータドメインで非常に人気のある名前であるため、今日、「 Hadoopチュートリアル」はWebで最も検索されている用語の1つになっています。 ただし、Hadoopをご存じない場合は、単純なプログラミングモデルを活用して、複数のコンピュータークラスターにまたがる分散環境で大量のデータを保存および処理するために設計されたオープンソースのビッグデータフレームワークです。
単一のサーバーから数百、数千のマシンにスケールアップできるように設計されており、それぞれがローカルストレージと計算を提供します。 読む： Hadoopの将来の範囲。
DougCuttingとMikeCafarellaがHadoopを開発しました。 Hadoopの歴史に関する興味深い事実は、HadoopがCuttingの子供のおもちゃの象にちなんで名付けられたことです。 カッティングの子供はHadoopという名前の黄色いおもちゃの象を持っていました、そしてそれはビッグデータフレームワークの起源の物語です！
Hadoopチュートリアルに飛び込む前に、基本を正しく理解することが不可欠です。 基本的に、ビッグデータを意味します。
目次
ビッグデータとは何ですか？
ビッグデータは、従来のデータ処理システムの処理能力を超えた、構造化および非構造化（毎日生成）の両方の大量のデータを指すために使用される用語です。
ガートナーの有名なビッグデータの定義によると、これは多種多様で、増え続けるボリュームで、高速でエスカレートするデータを指します。 ビッグデータを分析して、データ主導のビジネス上の意思決定を促進できる洞察を得ることができます。 これがビッグデータの真の価値です。
音量
毎日、ソーシャルメディア、デジタルデバイス、IoT、ビジネスなど、さまざまなソースから膨大な量のデータが生成されています。 このデータを処理して、意味のある洞察を特定して提供する必要があります。
速度
これは、組織がデータを受信して処理する速度を示します。 すべての企業/組織には、大量に流れるデータを処理するための特定の時間枠があります。 一部のデータにはリアルタイム処理機能が必要ですが、必要に応じて処理および分析できるデータもあります。
バラエティ
データは多くの異なるソースから生成されるため、当然、データは非常に多様で多様です。 従来のデータ型はほとんど構造化されており、リレーショナルデータベースにうまく適合しますが、ビッグデータには半構造化データ型と非構造化データ型（テキスト、オーディオ、ビデオもあります。なぜそれが必要なのですか？）があります。
初心者向けのHadoopチュートリアル
ビッグデータについて話すとき、3つの主要な課題がありました。
保管所
最初の問題は、そのような膨大な量のデータをどこに保存するかということでした。 従来のシステムでは、ストレージ容量が限られているため、十分ではありません。
異種データ
2番目の問題は、ビッグデータが非常に多様である（構造化、半構造化、非構造化）ということでした。 それで、疑問が生じます–多様なフォーマットで来るこのデータをどのように保存するか？
処理速度
最後の問題は処理速度です。 ビッグデータの量は増え続けているため、このような膨大な量の異種データの処理時間を短縮することは困難でした。
これらの主要な課題を克服するために、Hadoopが開発されました。 その2つの主要コンポーネントであるHDFSとYARNは、ストレージと処理の問題に取り組むのに役立つように設計されています。 HDFSはデータを分散して保存することでストレージの問題を解決しますが、YARNは処理時間を大幅に短縮することで処理部分を処理します。
Hadoopは、次の理由でユニークなビッグデータフレームワークです。
- これは、ETLのボトルネックを排除する柔軟なファイルシステムを備えています。
- 経済的に拡張でき、コモディティハードウェアに展開できます。
- あらゆるタイプのデータを保存およびマイニングする柔軟性を提供します。 さらに、単一のスキーマによる制約を受けません。
- 複雑なデータセットの処理に優れています。スケールアウトアーキテクチャは、ワークロードを多くのノードに分割します。
Hadoopのコアコンポーネント
Hadoopクラスターは、HDFS（Hadoop分散ファイルシステム）とYARN（Yet Another Resource Negotiator）の2つの主要コンポーネントで構成されています。
HDFS
HDFSは分散ストレージを担当します。 マスタースレーブトポロジが特徴で、マスターはハイエンドマシンであり、スレーブは安価なコンピューターです。 Hadoopアーキテクチャでは、マスターはHadoopクラスターの中心を構成するため、堅牢な構成ハードウェアにデプロイする必要があります。
HDFSはビッグデータをいくつかのブロックに分割し、それらはスレーブノードのクラスターに分散して保存されます。 マスターはスレーブの管理、保守、および監視を担当しますが、スレーブは実際のワーカーノードとして機能します。 Hadoopクラスターでタスクを実行するには、ユーザーはマスターノードに接続する必要があります。
HDFSはさらに2つのデーモンに分けられます。
NameNode
マスターマシン上で実行され、次の機能を実行します–
- DataNodeを維持、監視、および管理します。
- DataNodeからハートビートレポートとブロックレポートを受信します。
- 場所、ファイルサイズ、権限、階層など、クラスター内のすべてのブロックのメタデータをキャプチャします。
- ファイルの削除、作成、名前の変更など、メタデータに加えられたすべての変更を編集ログに記録します。
DataNode
スレーブマシン上で実行され、次の機能を実行します–
- 実際のビジネスデータを保存します。
- これは、ユーザーの読み取り/書き込み要求を処理します。
- NameNodeのコマンドに基づいてブロックを作成、削除、複製します。
- 3秒ごとにハートビートレポートをNameNodeに送信します。
糸
前述のように、YARNはHadoopでのデータ処理を処理します。 YARNの背後にある中心的なアイデアは、リソース管理とジョブスケジューリングのタスクを分割することでした。 これには2つのコンポーネントがあります。
リソースマネージャー
- マスターノードで実行されます。
- ノードマネージャからのハートビートを追跡します。
- スケジューラとApplicationManagerの2つのサブパートがあります。 スケジューラーが実行中のアプリケーションにリソースを割り当てている間、ApplicationManagerはジョブの送信を受け入れ、アプリケーションを実行するための最初のコンテナーをネゴシエートします。
ノードマネージャー
- 個々のスレーブマシンで実行されます。
- コンテナを管理し、各コンテナのリソース使用率も監視します。
- ハートビートレポートをリソースマネージャーに送信します。
Hadoopチュートリアル：Hadoopを学ぶための前提条件
Hadoopチュートリアルを開始し、フレームワークに慣れるためには、次の2つの重要な前提条件が必要です。
基本的なLinuxコマンドに精通している
HadoopはLinuxOS（最も好ましくはUbuntu）上でセットアップされるため、基礎レベルのLinuxコマンドに精通している必要があります。
基本的なJavaの概念に精通している
Hadoopチュートリアルを開始すると、抽象化、カプセル化、継承、ポリモーフィズムなど、Javaの基本概念の学習を同時に開始することもできます。
Hadoopの機能
人気のあるHadoopの主な機能は次のとおりです
1）信頼できる
Hadoopは、フォールトトレラント性と信頼性が高くなっています。 いずれかのノードがダウンしても、クラスター全体が崩壊することはありません。障害が発生したノードが別のノードに置き換わります。 したがって、Hadoopクラスターは機能を損なうことなく機能し続けることができます。
2）スケーラブル
Hadoopは非常にスケーラブルです。 フレームワークをはるかにスケーラブルにすることができるクラウドプラットフォームと統合することができます。
3）経済的
Hadoopフレームワークは、構成ハードウェアだけでなく、コモディティハードウェア（安価なマシン）にもデプロイできます。 これにより、Hadoopは、規模を拡大しようとしている中小企業にとって経済的な選択肢になります。
4）分散ストレージと処理
Hadoopは、タスクとファイルをそれぞれいくつかのサブタスクとブロックに分割します。 これらのサブタスクとブロックは独立して機能し、マシンのクラスター全体に分散して保存されます。
なぜHadoopを学ぶのですか？
最近の調査レポートによると、 Hadoopビッグデータ分析市場は、CAGR 43.4％で、2022年までに67億1,000万ドル（2016年現在）から406.9億ドルに成長すると推定されています。 これは、今後数年間でビッグデータへの投資が相当なものになることを示しているにすぎません。 当然、Hadoopのようなビッグデータフレームワークやテクノロジーの需要も加速します。
その際、熟練したHadoopプロフェッショナル（Hadoop開発者、Hadoopアーキテクト、Hadoop管理者など）の必要性が飛躍的に高まります。
これが、Hadoopを学び、Hadoopスキルを習得し、Hadoopツールを習得するのに理想的な時期である理由です。 ビッグデータの人材の需要と供給における大きなスキルのギャップに照らして、それはますます多くの若い志願者がこの領域にシフトするための完璧なシナリオを提示します。
人材不足のため、企業は、ふさわしい専門家に多額の年俸と給与パッケージを支払う用意があります。 したがって、Hadoopスキルの習得に時間と労力を費やすと、近い将来、キャリアグラフは確実に上向きになります。
結論：Hadoopは未来のテクノロジーです。 確かに、それはカリキュラムの不可欠な部分ではないかもしれませんが、それは組織の働きの不可欠な部分であり、今後もそうなるでしょう。 したがって、この波をキャッチするのに時間を無駄にしないでください。 豊かで充実したキャリアが時間の終わりにあなたを待っています。
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