Hadoop分散処理の仕組みと実装【初心者向け解説】

Hadoopは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あり、大規模なデータセットの保存と処理に主に使用されます。効率的な分散コンピューティングタスクを実現することができます。

Hadoopの主要コンポーネントには、HDFS（Hadoop分散ファイルシステム）とYARN（Yet Another Resource Negotiator）があります。HDFSはデータの保存を担当し、データをクラスタ内の複数のノードに分散して保存し、データの高信頼性と高スループットを実現します。一方、YARNはリソース管理とタスクスケジューリングを担当し、タスクをクラスタ内の各ノードに並列処理させることを行います。

ハドゥープでは、ユーザーは分散計算タスクを実現するためにMapReduceプログラムを書くことができます。MapReduceプログラムには、Map関数とReduce関数の2つの部分があります。Map関数は、入力データを特定のルールに従って処理し、中間結果を出力します。Reduce関数は、同じキーの中間結果を結合して最終的な計算結果を得ます。

HadoopはSpark、Hiveなどの他の計算モデルもサポートしており、異なる要求に応じて適切な計算モデルを選択して分散計算タスクを実現できます。

総じて言えば、Hadoopは大規模データセットを分散ストレージして並行処理することで、効率的な分散コンピューティングタスクを実現しています。ユーザーはHadoopが提供するさまざまなツールやインターフェースを利用して、さまざまな複雑なデータ処理や分析タスクを実現できます。