Hadoopアーキテクチャ入門：基本構造と主要コンポーネント
Hadoopは、オープンソースの分散データストレージおよび処理フレームワークであり、そのアーキテクチャには主に以下のいくつかの中核コンポーネントが含まれています。
- Hadoop Distributed File System（HDFS）：HDFSはHadoopの分散ファイルシステムで、大きなファイルを複数のブロックに分割し、複数のマシンに保存してデータの信頼性の高い保存と効率的なアクセスを実現します。
- Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）は、Hadoopのリソースマネージャであり、クラスターのリソース配分とタスクスケジューリングを担当しています。これにより、MapReduceやSparkなどの異なる計算フレームワークがクラスターリソースを共有することが可能になります。
- MapReduceは、Hadoopの計算フレームワークであり、大規模なデータセットを小さなブロックに分割し、クラスタ内で並列処理を行うための処理を含む、データの断片化、マッピング、並べ替え、リダクションなどの操作を行います。
- Hadoop CommonにはHadoopの共通ライブラリとツールが含まれており、ファイルシステムのインターフェースやネットワーク通信、設定管理などの基本的なAPIやツールが提供されています。
- Hadoop生態系統には、Hive（データウェアハウス）、HBase（NoSQLデータベース）、Spark（インメモリ計算フレームワーク）など、核心コンポーネント以外にもさまざまなコンポーネントがあり、これらはHadoopと統合されることで、Hadoopの機能やアプリケーションシナリオを豊かにしている。
総じて、Hadoopの構造は分散ストレージ（HDFS）と分散計算（MapReduce）に基づいており、YARNを利用してリソース管理やスケジューリングが行われ、大規模データ処理や分析をサポートしています。また、Hadoopのエコシステムにはさまざまなコンポーネントやツールが提供されており、異なる要件やアプリケーションに対応しています。
