Hadoopアーキテクチャ設計入門：分散コンピューティングの基礎
Hadoopは、大規模データの格納や分析を主な目的とした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。そのアーキテクチャデザインは、主に次のいくつかのコアコンポーネントを含んでいます。
- HDFS（ハドゥープ分散ファイルシステム）：HDFSはハドゥープのファイルシステムであり、大規模データの保存や高信頼性、高可用性を提供します。HDFSはデータを複数のブロックに分割し、分散ノードに保存し、データブロックの複製により耐障害性を実現します。
- MapReduceはHadoopの計算フレームワークであり、大規模なデータの並列処理に使用されます。MapReduceは、MapおよびReduceという2つの段階にタスクを分割し、Map段階ではデータをキー値にマッピングし、Reduce段階ではキー値を集計計算します。
- YARN（イェットアナザーリソースネゴシエーター）は、Hadoopのリソースマネージャであり、クラスターリソースの割り当てとタスクのスケジューリングを担当しています。 YARNはリソース管理とジョブスケジューリングを分離し、NodeManagerとResourceManagerを介してクラスターのリソース管理とタスクのスケジューリングを実現しています。
- Hadoop Commonは、Hadoopの共通ライブラリであり、ファイルシステム、RPC通信、セキュリティ認証などの基本的なツールやコンポーネントが含まれています。
- Hadoopエコシステム：前述のコアコンポーネント以外に、HadoopにはHive、Pig、HBase、Sparkなどの一連のエコシステムプロジェクトがあり、より豊富なデータ処理と分析機能を提供しています。
総じて、Hadoopの設計は分散ストレージと計算を採用し、HDFSを使ってデータの高信頼性と拡張性を実現し、MapReduceとYARNを使ってタスクの並列計算とリソース管理を実現し、大規模データ処理の信頼性のあるフレームワークを提供しています。同時に、Hadoopのエコシステムプロジェクトは、さらに多彩な機能やツールを提供し、ユーザーがより柔軟にデータ処理や分析を行えるようにしています。
