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用語集

Hadoop(Apache Hadoop)

「Hadoop」は、ビッグデータと呼ばれる大規模データの解析や処理を効率的に行うために開発されたミドルウエアで、「ハドゥープ」と発音します。Apache(アパッチ)ソフトウエア財団が開発および管理を行っているため「Apache Hadoop」とも呼ばれます。Hadoopは誰でも無料で入手可能なオープンソースです。

Hadoopの必要性

ビッグデータの効率的な解析を可能にするHadoopには、データの有効活用により、価値ある情報の習得、新たなビジネスモデルの構築などに寄与すると期待されています。ビッグデータは、従来のデータベース管理システムでは処理しきれないほどの大規模なデータ群です。解析・処理には膨大な時間とコストと手間がかかり、従来のデータベースと同様に扱うことは現実的ではありません。

また、ビッグデータは単純に量が膨大というだけではなく、データの種類や形式、生成や更新のタイミングなどといった時間的な概念も含まれています。そのため、規模が大きくなるのは必然といえるでしょう。しかし、これらの要素を複合して解析を行うことで、顧客行動の分析や需要予測などが可能になるのです。

Hadoopは、大量のデータを複数のマシンに分散し、データを細分化して同時に処理する技術です。これにより、高機能マシンでなくてもビッグデータの解析を容易に行えます。企業の新たなビジネス展開などのためにも、Hadoopを活用したデータの解析は必要不可欠といえるでしょう。

Hadoopのメリットとデメリット

Hadoopの一番のメリットは、複雑な大規模データの解析を複数のマシンに分散させることで、短時間で作業を完了できることです。また、データ量の増加にあたっても、高性能なサーバーやシステムやスケールアップは不要です。単純に台数を増やすことで性能が高められるため、コスト面でもメリットが大きいといえるでしょう。

さらに、Hadoopではデータの復元が容易にできます。システム障害などでデータが消失しても、バックアップされたデータを使って復元が可能なため、万が一のときも安心です。

一方、Hadoopのデメリットとして、運用の難しさが指摘されます。オープンソースのため、誰でも入手できるソフトウエア基盤ではあるものの、Hadoopの知識があるエンジニアが少ないことも運用の妨げになっていると考えられます。また、次々と新しい機能が追加され、バージョンアップが進んでいるため、導入のタイミングに迷うといった点もあります。

加えて、Hadoopでは、データを読み込む際にすべてのデータファイルを呼び出します。そのため、従来のデータベース管理システムと比較すると、処理速度が遅くなる傾向が見られるのです。処理するデータ量や性質によってはHadoopの利用がデメリットになるため、知見のあるエンジニアがいないと、導入の判断は難しくなるでしょう。

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