ハドゥープがデータを処理する流れはどのように行われるのか。
ハドゥープは、データ処理のプロセスを次の数段階に分けることができます。
- データの準備：元のデータをHadoop分散ファイルシステム（HDFS）にロードし、必要に応じてデータのクリーニング、変換、前処理を行います。
- データ分割：Hadoopクラスターで並列処理を行うために、データを適切なサイズに分割します。分割単位はファイル、行、ブロックなどがあります。
- データの保存と処理：HadoopのMapReduceプログラミングモデルを使用して、計算タスクをクラスター内の複数のノードに並行して配信します。データはHDFSに保存され、MapReduceタスクを使用して処理されます。
- データの送受信と処理：Map段階では、データは指定されたキーとバリューに基づいて分割され、ソートされ、そしてReduce段階に結果が送信されます。Reduce段階では、データをマージし、まとめて計算を行います。
- データの統合と出力：Reduce段階での結果を統合し、最終的な結果をHDFSに保存するか、外部のストレージシステムやアプリケーションに出力する。
- データの整理と最適化：需要に応じてデータの整理と最適化を行い、不要な中間結果の削除、データの圧縮、タスクのパラメータの調整などを行います。
- Hadoopエコシステムのツールや技術、Hive、Pig、Sparkなどを使用して、HDFSに保存されているデータを分析して可視化する。
要約すると、HadoopはデータをHDFSにロードし、MapReduceタスクを使用して並列計算と処理を行い、最終的に結果を保存または出力します。
