Hadoop CommonとHDFSのアーキテクチャ設計と実装の原理の深い分析
Apache Hadoopプロジェクトの中核コンポーネントであり、Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）を構成するHadoop CommonとHDFSのアーキテクチャ設計と実装原理について詳細に分析します。
- Hadoop Commonアーキテクチャ設計と実装の原則：
Hadoop CommonはHadoopプロジェクトの基盤モジュールで、分散ファイルシステム、ジョブスケジューリング、クラスタ管理、ネットワーク通信など、一般的な機能コンポーネントを提供します。Hadoop Commonのアーキテクチャ設計と実装原理には、主に以下の側面が含まれます。
- HDFSはHadoop Commonによって実装された分散ファイルシステムで、マスター/スレーブアーキテクチャを採用しています。NameNode（マスター）はファイルシステムのネームスペース、アクセス権の制御、ファイルのメタデータ情報を管理し、DataNode（スレーブ）は実際のファイルデータを格納します。HDFSはデータの複製と障害復旧メカニズムを採用し、データの信頼性と可用性を保証しています。
- ジョブのスケジューリングと実行: Hadoop Common に含まれる MapReduce フレームワークは、ジョブのスケジューリングと実行の機能を実現しています。MapReduce は分散コンピューティングの考え方を採用し、大規模なコンピューティング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コンピューティングノード上で並列に実行します。また、MapReduce フレームワークには、タスクのスケジューリング、タスクの分割、タスクの実行などの機能に加え、データのローカリゼーション、データの分割、中間結果のマージなどの最適化戦略も実装されており、ジョブの実行効率が向上します。
- クラスタ管理: Hadoop Common内蔵のYARN(Yet Another Resource Negotiator)モジュールは、クラスタのリソース管理、ジョブスケジューリング、タスクモニタリングなどの機能を実行しています。YARNはクラスタのリソースを複数のコンテナに分け、ジョブの要求に基づいてリソースを動的に割り当て、スケジューリングし、タスクの実行状況をモニタリングしています。YARNを介して、Hadoopはクラスタのリソースを効率的に管理、利用でき、クラスタの利用率とパフォーマンスが向上しています。
- HDFSアーキテクチャ設計と実装の原理
ビッグデータを格納し管理するための分散ファイルシステムであるHDFSは、Hadoopコモンの重要なモジュールです。HDFSのアーキテクチャ設計と実現原理は主に以下のような側面を含みます。
- データファイルは分割され（デフォルト128MB）、複数のDataNodeに分散保存されます。データの信頼性と冗長性を高めるため、各データは複数（デフォルト3）のDataNodeに複製されます。レプリカの選択と複製ポリシーはNameNodeによって管理・スケジューリングされます。
- メタデータ管理：HDFSのメタデータ情報（ファイル名、ディレクトリ構造、ファイルパーミッションなど）はNameNodeによって管理されます。NameNodeはメタデータ情報をメモリに格納し、定期的に編集ログ（Edit Log）とイメージファイル（FsImage）に永続化します。メタデータの永続化と復元メカニズムにより、HDFSの信頼性と可用性が確保されます。
- 読み書きアクセス: HDFS の読み書き操作はクライアントが開始します。クライアントは最初に NameNode と相互作用して、読み書きするファイルの関連情報を入手し、それから DataNode に直接データの読み書き操作を行います。HDFS はストリーミング読み書き方式を採用しており、データを複数のデータパケットに分割してネットワークを介して転送します。と同時に、HDFS はデータローカル化メカニズムを提供しています。これは、計算タスクをデータブロックのある DataNode にスケジューリングして実行することで、データのネットワーク転送を削減します。
- データの整合性と一貫性
