Apache Hadoopプロジェクトとは？
Apache Hadoopプロジェクトは、Apache Software Foundationが主導するオープンソースソフトウェアプロジェクトで、
大規模なデータセット（ビッグデータ）を分散処理するためのフレームワークを提供します。
このプロジェクトは、信頼性、スケーラビリティ、耐障害性を備えたシステムを構築することを目的としています。
https://hadoop.apache.org/
Hadoopプロジェクトの概要
- 目的: 大規模データを効率的に保存・処理する分散型システムを提供。
- 背景: Googleの分散システムのアイデアを基に開発され、現在では多くの分野で活用。
- 設計思想:
- 分散アーキテクチャ: 複数の標準的なサーバーで大規模データを処理。
- 耐障害性: 冗長性を確保し、障害発生時もデータを失わない。
- スケーラビリティ: データ増加に応じて簡単に拡張可能。
Hadoopプロジェクトの構成要素
- Hadoop Common: すべてのモジュールに共通する基本的なユーティリティとライブラリ。
- Hadoop Distributed File System (HDFS): 分散型ファイルシステムで、大規模データを効率的に保存。
- Hadoop YARN: クラスターリソースの管理とジョブスケジューリングを担当。
- Hadoop MapReduce: 分散環境での大規模データ処理を行うプログラミングモデル。
Hadoopプロジェクトのユースケース
- ビッグデータ分析: 大量のデータを保存し、クエリや分析を実行。
- 機械学習: 分散処理を利用して大規模データセットをトレーニング。
- リアルタイムデータ解析: 収集したデータをリアルタイムで処理・分析。
- 検索エンジンの構築: 膨大なインデックスを分散処理で管理。
Apache Hadoopの意義
- データ時代の基盤技術: データ量の増加に対応した処理基盤。
- エコシステムの拡張性: HiveやSparkなどのツールとの統合でさらなる活用が可能。
- コミュニティの支援: オープンソースとして多くの企業や開発者が改良に参加。