Hadoopとは何ですか？ Hadoopの概要、機能、ユースケース

ビッグデータは間違いなく人気のある分野です。

そして、あなたの学習の旅の中で、あなたは多くの解決策と技術に出くわすでしょう。 それらの中で最も重要なものはおそらくApacheHadoopでしょう。 Hadoopの紹介では、次のような多くの一般的な質問に対する回答を見つけることができます。

「Hadoopとは何ですか？」

「Hadoopの機能は何ですか？」

「それはどのように機能しますか？」

掘り下げてみましょう。

Hadoopとは何ですか？

Hadoopは、ビッグデータ業界で非常に人気のあるオープンソースフレームワークです。 hadoopの将来の範囲、汎用性、機能性により、Hadoopはすべてのデータサイエンティストにとってなくてはならないものになっています。

簡単に言うと、Hadoopは、簡単にアクセスできる分散環境にビッグデータを保存できるツールのコレクションです。 これにより、データを並列処理できます。

Hadoopの作成方法

Yahooは2006年にHadoopを作成し、2007年までにこのテクノロジーの使用を開始しました。2008年にApache Software Foundationに提供されました。しかし、いくつかの開発が行われ、この堅牢なフレームワークの作成に役立ちました。

2003年、ダグ・カッティングはナッチと呼ばれるプロジェクトを立ち上げました。 Nutchは、多数のWebページと数十億のオンライン検索のインデックス作成を処理するために作成されました。

その年の後半に、GoogleはGoogleファイルシステムをリリースしました。 数か月後、GoogleはMapReduceをリリースしました。 ApacheSparkとMapReduceについてもっと読む

Yahooはこれらのテクノロジーに基づいてHadoopを作成することができました。 Hadoopは、ユーザーが大きなデバイスではなく複数の小さなデバイスにデータを保存できるようにすることで、データ処理の速度を向上させました。

問題は、データストレージデバイスのサイズが大きくなっていることです。 そして、それらのデバイスでのデータ処理は、時間と手間がかかるようになりました。 Hadoopの作成者は、データを複数の小さなアプライアンスに保持することで、データを並行して処理し、システムの効率を大幅に向上させることができることに気づきました。

Hadoopを使用すると、大規模で高価なデータストレージユニットを購入することを心配せずに、データを保存および処理できます。 ちなみに、 Hadoopの名前は象のおもちゃに由来しています。 このおもちゃは、ソフトウェアの作成者の1人の息子のものでした。

Hadoopのコンポーネントの概要

Hadoopは広範なフレームワークです。 データの保存と処理に役立つ多くのコンポーネントがあります。

ただし、主に2つのセクションに分かれています。

• HDFSはHadoop分散ファイルシステムの略です
• 糸

前者はデータを保存するためのものであり、後者は同じものを処理するためのものです。 Hadoopは単純に見えるかもしれませんが、習得するには少し手間がかかります。 Hadoopを使用すると、さまざまなクラスターにデータを保存できます。 データは任意の形式にすることができます。

オープンソースソフトウェアですので、無料でご利用いただけます。 それとは別に、Hadoopは、タスクをより高速に実行するのに役立つ多くのビッグデータツールで構成されています。 上記のHadoopの2つのセクションに加えて、HadoopCommonとHadoopMapReduceもあります。

これらは前の2つのセクションほど重要ではありませんが、それでもかなり重要です。

理解を深めるために、Hadoopの各セクションを分解してみましょう。

HDFS：

Hadoop分散ファイルシステムを使用すると、簡単にアクセスできる形式でデータを保存できます。 データを複数のノードに保存します。つまり、データを分散します。

HDFSにはマスターノードとスレーブノードがあります。 マスターノードはNamenodeと呼ばれ、スレーブノードはDatanodeと呼ばれます。 Namenodeは、保存されたブロックの場所、複製されたデータブロックなど、保存したデータのメタデータを保存します。

DataNodeを管理および編成します。 実際のデータはDataNodeに保存されます。

したがって、HDFSがオフィスの場合、NameNodeがマネージャーで、DataNodeがワーカーです。 HDFSは、相互接続された複数のデバイスにデータを保存します。 マスターノードとスレーブノードは、オフィスだけでなくクラウドにも設定できます。

糸：

YARNは、「YetAnotherResourceNegotiator」の頭字語です。 これは重要なオペレーティングシステムであり、ビッグデータプロセスでアプリケーションを見つけます。

これは、ジョブスケジューリングおよびリソース管理テクノロジーです。 YARNの前は、ジョブトラッカーはリソース管理レイヤーと処理レイヤーを別々に処理する必要がありました。

ほとんどの人は、このテクノロジーのフルネームを使用していません。これはほんの少しのユーモアだからです。 YARNは、リソースマネージャーとしての必要性に応じて、特定のアプリケーションにリソースを割り当てることができます。 また、さまざまな処理操作の監視を担当するノードレベルのエージェントもあります。

YARNでは、複数のスケジューリング方法が可能です。 この機能により、YARNは、タスクをスケジュールするための以前のソリューションではユーザーにオプションが提供されなかったため、素晴らしいソリューションになります。 特定の処理ジョブ用にいくつかのクラスターソースを予約できます。 それとは別に、ユーザーが予約できるリソースの数に制限を設けることができます。

MapReduce：

MapReduceは、ApacheHadoopコレクションに存在するもう1つの強力なツールです。 その主な仕事は、データを識別し、それをデータ処理に適した形式に変換することです。

MapとReduceの2つのセクションがあります（したがって、MapReduceという名前です）。 最初のセクションでは、データを識別し、並列処理のためにチャンクに配置します。 2番目のセクションでは、入力データ全体を要約します。

MapReduceは、失敗したプロジェクトも実行できます。 ジョブをタスクに分割し、最初にマッピングを実行し、次にシャッフルし、最後に削減します。 MapReduceは人気のあるHadoopソリューションであり、その機能により、業界の定番となっています。

PythonやJavaなどのいくつかのプログラミング言語で動作します。 ビッグデータの専門家として、このツールを複数回使用します。

Hadoop Common：

Hadoop Commonは、Hadoopユーザー向けの無料のツールとソフトウェアのコレクションです。 それはあなたの仕事をより簡単でより効率的にすることができる信じられないほどのツールのライブラリです。

読む： Hadoop管理者になる方法は？

HadoopCommonに存在するツールはJavaです。 これらのツールを使用すると、オペレーティングシステムはHadoopファイルシステムに存在するデータを読み取ることができます。

Hadoop Commonのもう1つの一般的な名前は、HadoopCoreです。

これらの4つは、ApacheHadoopで最も優れたツールとフレームワークです。 ビッグデータのニーズに対応するソリューションは他にもたくさんありますが、使用するソリューションはそのうちのいくつかにすぎない可能性があります。 Hadoopツールの詳細をご覧ください。

一方、作業するプロジェクトでは、これら4つすべてを使用する必要がある可能性が非常に高くなります。 それは確かに著名なビッグデータソリューションです。

Hadoopによって解決されるビッグデータの問題

膨大な量のデータを処理している場合、いくつかの課題にも直面します。 データの数が増えると、データストレージのニーズも高まります。 Hadoopは、この点で多くの問題を解決します。

それらについて詳しく説明しましょう

データの保存

ビッグデータは膨大な量のデータを扱います。 そして、従来の方法でそのような膨大な量を保存することは非常に非現実的です。

従来の方法では、1つの大きなストレージシステムに依存する必要があり、これは非常に高価です。 さらに、ビッグデータを処理するため、ストレージ要件も増え続けます。 Hadoopを使用すると、データを分散して保存できるため、この点について心配する必要はありません。

Hadoopは、複数のDataNodeにまたがるブロックの形式でデータを保存します。 これらのブロックのサイズを決定するオプションがあります。 たとえば、256 MBのデータがあり、64 MBのデータブロックを保持することを選択した場合、合計4つの異なるデータブロックがあります。

Hadoopは、HDFSを介して、これらのブロックをDataNodeに格納します。 その分散ストレージにより、スケーリングも容易になります。 Hadoopは水平スケーリングをサポートしています。

データを保存するための新しいノードを追加したり、現在のDataNodeのリソースをスケールアップしたりできます。 Hadoopを使用すると、データを保存するための1つの大規模なシステムは必要ありません。 この目的のために、複数の小さなストレージシステムを使用できます。

異種データ

最近、データはさまざまな形で存在しています。 ビデオ、テキスト、名前、オーディオ、画像、およびその他の多くの形式が市場で入手可能です。 また、企業は複数の形式のデータを保存する必要がある場合があります。 主に、データは次の3つの形式に分けられます。

• 構造化
• 固定形式で保存、アクセス、処理できるデータを構造化データと呼びます。
• 非構造化
• 構造または形式が不明なデータは、非構造化データと呼ばれます。 テキスト、画像、ビデオの組み合わせを含むファイルは、非構造化データの例です。
• 半構造化
• この形式のデータには、構造化された種類と半構造化された種類の両方のデータが含まれています。

これらすべての形式のデータを処理する必要がある場合があります。 したがって、複数のデータ形式も保持できるストレージシステムが必要になります。 Hadoopには、ダンプ前のスキーマ検証がありません。 また、Hadoopで特定のデータを書き込んだら、それを再読み取りできます。

異種データを保存するHadoopの機能は、Hadoopが多くの組織に好まれるもう1つの大きな理由です。

アクセスと処理速度

データの保存とは別に、別の大きな問題はデータへのアクセスと処理です。 従来のストレージシステムでは、特定のデータを取得するのに多くの時間がかかります。 ハードディスクの空き容量を増やしても、それに応じてアクセス速度は上がりません。 そして、それは多くの遅延を引き起こす可能性があります。

100 Mbps I /Oチャネルが1つあるデバイスで1TBのデータを処理する場合、処理が完了するまでに約3時間かかります。 一方、4つの異なるデバイスを使用している場合、プロセスは1時間以内に完了します。

アクセス速度はビッグデータの重要な部分です。 データへのアクセスと処理に時間がかかるほど、待機に多くの時間が費やされます。

Hadoopでは、MapReduceは処理ロジックを複数のスレーブノードに送信します。 このようにして、スレーブノードに保存されているデータは並列処理されます。 データ全体が処理されると、スレーブノードは結果をマスターノードに送信します。マスターノードはそれらの結果を組み合わせて、ユーザー（クライアント）に要約を提供します。

プロセス全体が並行して行われるため、多くの時間を節約できます。 Hadoopは、著名なデータ専門家が直面する多くの問題を解決します。 ただし、データストレージソリューションはこれだけではありません。

Hadoopは水平方向のスケーリングを可能にするオープンソースフレームワークですが、リレーショナルデータベース管理システムは垂直方向のスケーリングを可能にする別のソリューションです。 どちらも広くアクセス可能であり、ビッグデータを学びたい場合は、それらに精通している必要があります。

Hadoopの機能

Hadoopは、フォーチュン500企業の間で非常に人気があります。 これは、ビッグデータ分析機能によるものです。 作成された理由とそのコンポーネントがわかったところで、Hadoopの機能に焦点を当てましょう。

ビッグデータ分析

Hadoopはビッグデータ分析のために作成されました。 膨大な量のデータを処理し、短時間で処理できます。 ストレージシステムの効率を損なうことなく、大量のデータを保存できます。

Hadoopはデータをクラスターに保存し、それらを並行して処理します。 ロジックを動作中のノードに転送するため、使用するネットワーク帯域幅を減らすことができます。 データの並列処理により、時間とエネルギーを大幅に節約できます。

費用対効果

Hadoopを使用するもう1つの利点は、費用対効果です。 企業は、従来のテクノロジーの代わりにHadoopを使用することで、データストレージデバイスの費用を節約できます。

従来のストレージシステムでは、企業や組織が単一の巨大なデータストレージユニットを使用する必要があります。 前に説明したように、この方法はビッグデータプロジェクトの処理に持続可能ではないため、あまり使用されません。 それは非常に高価であり、データ要件が増加するにつれてコストは増加し続けます。

一方、Hadoopは、コモディティストレージデバイスを使用できるようにすることで、運用コストを削減します。 これは、1つの巨大で高価なストレージシステムの代わりに、複数の安価で簡単なデータストレージユニットを使用できることを意味します。

大規模なデータストレージユニットを実行するには、多額の費用がかかります。 同じものをアップグレードするのも費用がかかります。 Hadoopを使用すると、使用するデータストレージユニットを減らし、アップグレードすることもできます。 Hadoopは、操作の効率も向上させます。 全体として、これはあらゆる企業にとって優れたソリューションです。

スケーリング

組織のデータ要件は、時間の経過とともに増加する可能性があります。 たとえば、Facebookのアカウント数は常に増え続けています。 組織のデータ要件が高まるにつれ、データストレージをさらに拡張する必要があります。

Hadoopは、より多くのデータスケーリングのための安全なオプションを提供します。 クラスターノードを追加することで大幅に拡張できるクラスターがあります。 ノードを追加することで、Hadoopシステムの機能を簡単に拡張できます。

さらに、システムをスケーリングするためにアプリケーションロジックを変更する必要はありません。

エラー修正

Hadoopの環境は、ノードに格納されているすべてのデータを複製します。 したがって、特定のノードに障害が発生してデータが失われた場合、それをバックアップするノードがあります。 データの損失を防ぎ、心配することなく自由に作業できます。 ノードの障害に関係なくデータを処理し、プロジェクトを続行できます。

複数のソリューション

Hadoopには多くのビッグデータソリューションがあり、専門家なら誰でも簡単に操作できます。 Apacheの天才たちは、Hadoopを素晴らしいビッグデータソリューションにするために多大な努力を払ってきました。

Clouderaと呼ばれるHadoopの商用ソリューションは、ビッグデータの多くの手段で役立ちます。 また、要件に合わせてHadoopを実行、最適化、インストール、および構成するのに役立つため、Hadoopの操作を簡素化できます。

Hadoop Commonには、作業を簡単にするツールがたくさんあります。 HadoopはApache製品であるため、いつでも支援できる他の専門家の有益なコミュニティがあります。 定期的に更新され、パフォーマンスも向上します。

非常に多くの利点があるため、Hadoopはすぐにビッグデータのプロのお気に入りになります。 Hadoopは、その汎用性と機能性により、多くの業界で使用されています。 Hadoopについて詳しく知りたい場合は、Hadoopチュートリアルをご覧ください。

そのアプリケーションを理解できるように、その主要なユースケースのいくつかについて説明しましょう。

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Hadoopのユースケース

Hadoopは著名なビッグデータソリューションであるため、ビッグデータテクノロジーを使用するすべての業界がこのソリューションを使用します。 Hadoopのアプリケーションの例はたくさんあります。

複数のセクターの企業もビッグデータの重要性を認識しています。 大量のデータがあり、処理する必要があります。 そのため、Hadoopやその他のビッグデータソリューションを使用しています。

かなりの量の従業員データから消費者数の長いリストまで、データはどのような形式でもかまいません。 また、前に説明したように、Hadoopは堅牢なデータストレージフレームワークであり、高速なデータアクセスとその処理を容易にします。

Hadoopのユースケースには多くの例があり、その一部を以下で説明します。

ソーシャルメディア

Facebookやその他のソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーデータを保存し、複数のテクノロジー（機械学習など）を介してそれらを処理します。

ビデオからユーザープロファイルまで、Hadoopを介して保存できるさまざまなデータを保存する必要があります。

健康管理

病院では、Hadoopを使用して患者の医療記録を保存しています。 より簡単にアクセスできるプラットフォームにデータを保存することで、時間とリソースを大幅に節約できます。

患者の請求データをよりアクセスしやすいプラットフォーム（Hadoop）に保存することで、患者はこれらの記録をより適切に管理できます。

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