Hadoop
ハドゥープ（データ処理）
意味 分散処理基盤
Hadoopとは？
Hadoopは、大規模なデータセットを分散処理するためのオープンソースソフトウェアフレームワークです。HDFSと呼ばれる分散ファイルシステムと、MapReduceというデータ処理モデルを提供します。ビッグデータ処理の基盤技術として広く使われています。
Hadoopの具体的な使い方
「Hadoopクラスタを構築し、ログデータを分析する。」大量のログデータを分析するために、複数のマシンからなるHadoopクラスタを構築することを述べた文です。
Hadoopに関するよくある質問
Q.HadoopのHDFSとは何ですか？
A.HDFSは「Hadoop Distributed File System」の略で、Hadoopの分散ファイルシステムです。大規模なデータセットを複数のマシンに分散して保存し、高い耐障害性と高スループットを実現します。データを複数のノードに複製することで、信頼性も確保しています。
Q.HadoopのMapReduceの仕組みは？
A.MapReduceは、大規模データを並列処理するためのプログラミングモデルです。処理を2段階に分けます：
1. Map段階：データを小さな塊に分割し、各塊を並列処理
2. Reduce段階：Map段階の結果を集約して最終結果を生成
この仕組みにより、大量のデータを効率的に処理できます。
Q.HadoopとSparkの違いは何ですか？
A.HadoopとSparkの主な違いは以下の通りです：
1. 処理速度：Sparkはメモリ上で処理を行うため、Hadoopより高速
2. 使いやすさ：Sparkの方が開発しやすいAPIを提供
3. 処理タイプ：Hadoopは主にバッチ処理、Sparkはバッチ処理とストリーム処理の両方に対応
4. 言語サポート：Sparkの方が多くのプログラミング言語をサポート
ただし、両者は補完的に使用されることも多く、状況に応じて選択や併用が行われます。
IT単はアプリでも学べます！
IT単語帳がアプリになりました！データベースとデータ処理はもちろん、IT業界でよく使う単語をスマホで学習できます。
いつでも、どこでも、隙間時間を有効活用して、IT用語を効率的に学べるので、ぜひダウンロードしてみてください。
