HadoopとMapReduce：基本と仕組みをわかりやすく解説

Hadoopはオープンソースの分散ストレージおよび計算フレームワークであり、MapReduceはHadoopフレームワーク内のプログラミングモデルです。Hadoopでは、MapReduceは大規模データを処理するための計算モデルであり、ジョブをMap段階とReduce段階に分割します。MapReduceはデータを小さなチャンクに分割し、そのデータを分散計算クラスター上で並行処理します。

したがって、Hadoopは分散ストレージおよび計算フレームワークであり、MapReduceはHadoopフレームワーク内で分散計算を実現するためのプログラミングモデルです。実際のアプリケーションでは、開発者は通常、大規模なデータを処理するためにMapReduceを使用してプログラムを記述し、これらのプログラムをHadoopクラスターにデプロイして実行します。つまり、HadoopとMapReduceの間には関係があり、Hadoopは低レベルの分散計算およびストレージインフラストラクチャを提供し、MapReduceはHadoop上で実行される計算モデルです。