ハドゥープの動作原理は何ですか？
Hadoopの仕組みは分散ストレージと計算の概念に基づいています。Hadoopには、Hadoop Distributed File System（HDFS）とMapReduce計算フレームワークの2つのコアコンポーネントがあります。
HDFSは分散ファイルシステムであり、大きなファイルを複数の小さなブロックに分割し、クラスタ内の複数の計算ノードに保存します。各ファイルブロックは複数のノードに複製され、データの信頼性と耐障害性を向上させます。
MapReduceは、計算タスクを複数のサブタスクに分割し、クラスタ内の複数のノードでこれらのサブタスクを並列に実行する分散計算フレームワークです。MapReduceフレームワークには、Map段階とReduce段階の2つの主要な段階があります。Map段階では、データが分割され、異なるノードに処理され、中間結果が生成されます。Reduce段階では、中間結果がマージされて処理され、最終結果が生成されます。
Hadoopのワークフローは以下のようになります。
- HDFSにデータをアップロードすると、データは複数のブロックに分割され、クラスター内で分散して保存されます。
- ユーザーはMapReduceタスクを作成し、Hadoopクラスタに提出します。
- JobTrackerは、タスクをクラスタ内のTaskTrackerノードに配布して実行させる責任があります。
- 各TaskTrackerノードはMapおよびReduceタスクを実行し、その結果をHDFSに書き込みます。
- ユーザーはHDFSから最終的な処理結果を読み込むことができます。
Hadoopは、大規模なデータの保存と計算タスクを効率的に処理し、信頼性と耐障害性を提供します。
