Hadoop は、Apache のオープンソース ソフトウェアのコレクションです。 フレームワークの大規模なストレージ機能により、必要に応じてコモディティ ハードウェア全体にデータを格納でき、ほぼ無制限の数の同時タスクを効率的に処理できます。
Hadoop はデータベースですか?
Hadoop はデータベースではありません。 Hadoop は、大量のデータを処理するために設計されたオープンソースのフレームワークです。
Hadoop vs. データベース: 違いは何ですか?
Hadoop はビッグ データ分析用に設計されており、大量の構造化データおよび半構造化データを含む同時実行タスクを管理できます。 ただし、ほとんどの構造化データは、膨大な量のデータを処理する場合でも、簡単な方法で入力、保存、クエリ、および分析できます。つまり、従来のデータベースは、多くの場合、これらのニーズに対する組織の最良の選択です。
Hadoop の真の力は、分析のために非構造化データに構造を追加するのに役立ちます。 電子メール、テキスト、ビデオ、写真、オーディオ ファイル、ドキュメント、ソーシャル メディア ソースなどの複雑なソースから得られるデータは特に価値があります。 非構造化データは世界のデータの大部分を占め、多くの貴重な洞察を含んでいますが、従来のリレーショナル データベースでは分析できません。 膨大な計算能力を使用することで、Hadoop は大量の非構造化データを効率的に結合、集約、分析して、さらなる分析を行うことができます。
Hadoop にはコーディングが必要ですか?
Hadoop は Java でエンコードされたオープンソースのフレームワークですが、Hadoop を操作するにはプログラミング言語の知識はほとんど必要ありません。
Hadoop のソフトウェアは、Java エンコーディングを使用して構築されています。 ただし、フレームワークを操作するために必要な Java の知識はほとんどありません。 代わりに、Hadoop はデータ管理用の 2 つのツール、Pig と Hive を SQL と組み合わせて使用します。
Hive は Meta によって作成され、ユーザーは Java で MapReduce ジョブを記述するのではなく、SQL を使用してペタバイト規模のデータの読み取り、書き込み、および管理を行うことができます。 Pig は、簡単に使用できるデータ フロー シーケンスとしてエンコードされた相互に関連するデータ変換タスクを完了するために、並列実行を通じてこれらの大規模なデータ セットを分析するためのビッグ データ プラットフォームです。 Pig タスクは、Pig Latin として知られる Hadoop 独自のテキスト言語を使用して実行されます。
プログラミングの知識が役立つ分野は、MapReduce ジョブの作成です。 MapReduce は、Hadoop のハードウェア エンジニアがよく使用する一般的なソフトウェア フレームワークであり、フォールト トレラントな方法でハードウェアの大規模なクラスター上で膨大な量のデータを並行して処理するアプリケーションの作成を合理化します。 MapReduce ジョブは通常、入力データ セットを独立したチャンクに分割し、map タスクによって独立した方法で処理されます。 次に、フレームワークはこれらのマップの出力を並べ替えて、reduce タスクに入力します。
Hadoop は習得が難しい?
Hadoop は、データ分析に慣れていない人にとっては難しいかもしれませんが、SQL の知識がある人にとっては学習曲線が大幅に短縮されます。
Hadoop の知識は、データ プロフェッショナルにとって最も需要の高いスキル セットの 1 つです。そのため、ビッグ データを扱うキャリアをスタートさせたいと考えている人にとって、Hadoop の知識は自然な出発点となります。 Hadoop では、以前はユーザーが Java で MapReduce ジョブを記述できる必要がありましたが、Meta はすぐに Hive を作成し、SQL の知識を持つユーザーが Hadoop でデータをクエリできるようにしました。 Pig およびそのテキスト言語である Pig Latin も SQL に似ており、ユーザーはフレームワーク内でデータを分析できます。
固有の類似性により、Pig と Hive は、SQL のバックグラウンドを持っている人にとって習得が難しくありません。 これにより、Hadoop フレームワークを簡単に使い始めることができ、プラットフォームは、ユーザーがタスクを完了しながら、時間の経過とともにその機能に慣れるための十分な余地を提供します。 Hadoop の機能を向上させたいと考えている多くの人にとって価値のあるアプローチは、特定の Pig、Hive、および SQL のスキルを教える専門コースを受講することです。
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