Hadoopクラスターの概要：メリット、アーキテクチャー、コンポーネント
公開: 2020-03-23Apache Hadoopは、Javaベースのオープンソースデータ処理エンジンおよびソフトウェアフレームワークです。 Hadoopベースのアプリケーションは、さまざまなコモディティコンピューターに分散されている巨大なデータセットで動作します。 これらのコモディティコンピュータはそれほど費用がかからず、簡単に入手できます。 これらは主に、関連するコストを同時にチェックしながら、より優れた計算パフォーマンスを実現するために使用されます。 では、Hadoopクラスターとは何ですか？
目次
Hadoopクラスターとその利点に関するすべて
Hadoopクラスターとは何ですか？
Hadoopクラスターは、ネットワークを介して接続されたコンピューターまたはノードのコレクションを組み合わせて、ビッグデータセットに計算支援を提供します。 さまざまな目的に役立ついくつかのクラスターについて聞いたことがあるかもしれません。 ただし、Hadoopクラスターはそれらのすべてとは異なります。
これらのクラスターは、構造化および非構造化の両方の大量のデータを格納、処理、および分析するという非常に特殊な目的を果たすように設計されています。 Hadoopクラスターは分散コンピューティング環境で動作します。
Hadoopクラスターを他のクラスターからさらに区別しているのは、その独自のアーキテクチャーと構造です。 すでに述べたように、Hadoopクラスターは、相互に接続されたマスターノードとスレーブノードのネットワークを備えています。 このノードのネットワークは、低コストで簡単に入手できるコモディティハードウェアを利用しています。
これらのクラスターには、他のクラスターと関連付けることができない多くの機能が付属しています。 ノードを加算または減算し、線形に高速にスケーリングできます。 これにより、さまざまなデータセットの計算を必要とするビッグデータ分析タスクに最適です。 Hadoopクラスターは、シェアードナッシングシステムとも呼ばれます。 この名前は、クラスター内のさまざまなノードが、それらが相互接続されているネットワーク以外の何物も共有していないという事実に由来しています。
Hadoopクラスターはビッグデータとどのように関連していますか？
ビッグデータは本質的に、サイズが大幅に異なる膨大な数のデータセットです。 ビッグデータは数千テラバイトにもなる可能性があります。 その巨大なサイズにより、ビッグデータの作成、処理、操作、分析、および管理は非常に困難で時間のかかる作業になります。 Hadoopクラスターが助けになります！ これらのクラスターは、ネットワーク内の各ノードまたはコンピューターに処理能力を分散することにより、ビッグデータで実行する必要のあるさまざまな計算タスクの処理速度を大幅に向上させます。
Hadoopクラスターをビッグデータの計算に適したものにする重要な点は、そのスケーラビリティです。 処理能力を向上させるためにクラスターに新しいコンピューターを追加する必要がある場合は、Hadoopクラスターを使用すると非常に簡単になります。
これらのクラスターは、処理または分析する必要のあるデータ量が増え続けるアプリケーションにとって非常に有益です。 Hadoopクラスターは、データリポジトリに1日おきに大量のデータが追加されるのを目撃しているGoogleやFacebookなどの企業に役立ちます。
Hadoopクラスターの利点は何ですか？
1.柔軟性：これは、Hadoopクラスターの主な利点の1つです。 あらゆるタイプまたは形式のデータを処理できます。 そのため、さまざまなタイプのデータで問題が発生する可能性のある他のクラスターとは異なり、Hadoopクラスターは、構造化データ、非構造化データ、および半構造化データの処理に使用できます。 これが、ソーシャルメディアからのデータの処理に関してHadoopが非常に人気がある理由です。
2.スケーラビリティ：Hadoopクラスターには無限のスケーラビリティがあります。 スケーラブルではないRDBMSとは異なり、Hadoopクラスターは、コモディティハードウェアを追加することでネットワーク容量を拡張する能力を提供します。 これらは、問題なくネットワーク内の数千台のコモディティコンピュータを使用することにより、ビジネスアプリケーションを実行し、数ペタバイトを超えるデータアカウンティングを処理するために使用できます。
3.障害回復力：Hadoopクラスターでのデータ損失の事例について聞いたことがありますか？ データの損失は単なる神話です。 これらのクラスターは、バックアップストレージを提供するデータレプリケーションアプローチで動作します。 したがって、ノード障害がない限り、Hadoopでデータを失うことは不可能です。
4.より高速な処理：Hadoopクラスターが数ペタバイトのサイズのデータを処理するのに1秒もかかりません。 Hadoopのデータマッピング機能は、この高い処理速度の背後にあります。 データの処理を担当するツールは、すべてのサーバーに存在します。 したがって、データ処理ツールは、処理する必要のあるデータが保存されているサーバー上にあります。
5.低コスト：Hadoopクラスターのセットアップコストは、他のデータストレージおよび処理ユニットと比較してかなり低くなります。 その理由は、クラスターの一部であるコモディティハードウェアの低コストです。 組織にHadoopクラスターをセットアップするために大金を費やす必要はありません。
Hadoopクラスターアーキテクチャ
Hadoopクラスターアーキテクチャには正確に何が含まれていますか？ これには、データセンターまたは一連のサーバー、最終的な仕事をするノード、およびラックが含まれます。 データセンターはラックで構成され、ラックはノードで構成されます。 中規模から大規模のクラスターは、2つまたは多くても3つのレベルのアーキテクチャーを持ちます。
このアーキテクチャは、ラックにマウントされたサーバーで構築されています。 ラックマウントサーバーのすべてのラインは、1GBイーサネットを介して相互に接続されています。 Hadoopクラスターでは、ラックレベルのすべてのスイッチがクラスターレベルのスイッチに接続されます。 クラスタレベルのスイッチは、異なるクラスタの他の同様のスイッチにも接続されているため、この接続は1つのクラスタだけのものではありません。 または、他のスイッチングインフラストラクチャにリンクされている場合もあります。
Hadoopクラスターコンポーネント
1.マスターノード：Hadoopクラスターでは、マスターノードはHDFSに大量のデータを保存するだけでなく、MapReduceを使用して保存されたデータの計算を実行する役割も果たします。 マスターノードは、指定されたデータを処理するために一緒に機能する3つのノードで構成されます。
これらのノードは、NameNode、JobTracker、およびSecondaryNameNodeです。 NameNodeはデータストレージ機能を処理します。 また、ファイルのアクセス時間、特定の時間にファイルにアクセスするユーザーの名前、その他の重要な詳細など、さまざまなファイルの情報もチェックします。 セカンダリNameNodeは、すべてのNameNodeデータをバックアップします。 最後に、JobTrackerはデータの処理をチェックします。
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2.ワーカーまたはスレーブノード：すべてのHadoopクラスターで、ワーカーノードまたはスレーブノードは、データの保存とそのデータの計算の実行という2つの責任を果たします。 各スレーブノードは、DataNodeおよびTaskTrackerサービスを介してマスターノードと通信します。 DataNodeサービスとTaskTrackerサービスは、それぞれNameNodeとJobTrackerのセカンダリです。
3.クライアントノード：クライアントノードは、必要なすべてのデータを問題のHadoopクラスターにロードするように機能します。 Hadoopで動作し、このジョブを実行するために必要なクラスター構成と設定があります。 また、処理の実行方法の説明に加えて、MapReduceを使用して実行されるジョブの送信も担当します。 処理が完了すると、クライアントノードは出力を取得します。
結論
Hadoopクラスターでの作業は、ビッグデータ業界で働いている、または関連しているすべての人にとって最も重要です。 Hadoopクラスターの動作の詳細については、お問い合わせください。 ビッグデータサイエンティストになるというあなたの夢を実現するのに役立つビッグデータに関する広範なオンラインコースがあります。
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