ハドゥープ
Hadoop は、一般的なハードウェア クラスター上で大量のデータを保存および処理するために Apache Software Foundation によって開発されたオープン ソース フレームワークです。これは Google の MapReduce と Google File System (GFS) の考えに基づいており、ユーザーは高い信頼性と拡張性を備えながら、安価なハードウェアでアプリケーションを実行できます。 Hadoop の主な機能をいくつか紹介します。
- 分散ストレージ: Hadoop 分散ファイル システム (HDFS) は大量のデータを保存でき、データの冗長コピーを複数のノードに保存することで耐障害性を向上させます。
- 分散コンピューティング: MapReduce は、Hadoop クラスター上で大規模なデータ セットを並列処理および生成するためのプログラミング モデルです。
- スケーラビリティ: Hadoop はギガバイトからペタバイトまでのデータを処理でき、増大するデータ量に合わせて簡単に拡張できます。
- 信頼性: Hadoop は、データの複数のコピーを複数のノードに保存することでデータの信頼性を向上させます。
- 費用対効果の高い: Hadoop は汎用ハードウェア上で実行できるため、大規模なデータ処理のコストが削減されます。
- 生態系：Hadoopには、データウェアハウスやNoSQLデータベースなどのHadoopの機能を拡張するApache Pig、Apache Hive、Apache HBaseなどのプロジェクトを含む豊富なエコシステムがあります。
- コミュニティサポート: Apache プロジェクトとして、Hadoop は活発な開発コミュニティによってサポートされており、常に更新および改善されています。
Hadoop はビッグ データ処理の基礎の 1 つであり、ログ分析、データ マイニング、機械学習、その他のシナリオなど、データ集約型のアプリケーションで広く使用されています。