Hadoop入門：基本概念・特徴をわかりやすく解説

Hadoopは、大規模データセットのストレージと処理に使用されるオープンソースの分散コンピューティングフレームワークです。大規模クラスターで高性能かつ高信頼性のデータ処理を実現することができます。

Hadoopの基本概念には、以下のポイントが含まれます。

1. 分散ストレージ：HadoopはHadoop分散ファイルシステム（HDFS）を使用して、データを複数のブロックに分割し、異なる計算ノードに保存することで、データの冗長バックアップと高信頼性を実現します。
2. 分散計算：HadoopはMapReduceプログラミングモデルを使用してデータを処理し、タスクを複数の小さなタスクに分割し、異なる計算ノードで並列に処理し、最終的な結果をまとめて最終結果を得る。
3. Hadoopは計算ノードの障害を自動的に検出および回復することにより、計算タスクの円滑な実行を保証し、システムの信頼性と安定性を向上させる自動容错機能を備えています。

Hadoopの特徴には、以下が含まれます。

1. 信頼性が高い：Hadoopは、データ冗長バックアップと自動障害回復機構を採用しており、データの安全性と信頼性を確保しています。
2. Hadoopは、クラスタの規模を簡単に拡張し、大規模なデータ処理とストレージの要求をサポートします。
3. ハイパフォーマンス：Hadoopは分散コンピューティングや並列処理技術を活用して、高性能なデータ処理や計算能力を実現しています。
4. オープンソース：Hadoopはオープンソースのソフトウェアフレームワークで、無料で使用や改変が可能であり、多くの開発者やユーザーに支持され広く利用されています。

総じて、Hadoopは大規模なデータセットを処理するための分散コンピューティングフレームワークであり、高い信頼性、拡張性、パフォーマンス、オープンソースなどの特徴を持っています。ビッグデータ時代において、Hadoopはすでに大規模なデータを処理するための標準ツールの1つとして位置づけられています。