第14回 大規模データの新たな価値を生み出す「Hadoop」（解説編）
「Hadoop」は、米Google社が考案した分散データ処理技術「MapReduce」をオープンソース・ソフトウエアで再実装したものです。Web系企業では、ユーザーのアクセスから得られる膨大なデータを解析するツールとして定着が進んでいます。最近ではWeb系以外の一般企業でもHadoopの活用が検討されてきています。 今回は、企業システムでHadoopを利用する意義と、ペタバイト・クラスのデータ処理を実現するHadoopの実装を解説します。 Google論文の衝撃 HadoopやMapReduceは「安価なサーバーで大量のデータを高速処理」「バッチの処理時間が劇的に短縮」などと紹介されています。とても高度な技術ととらえている方もいるかもしれませんが、実はそれほど複雑なものではありません。 MapReduceは、Googleが2004年に論文(http://labs.google.com/pa
グーグルが構築した大規模システムの現実、そしてデザインパターン（1）～MapReduce編
グーグルが「Evolution and Future Directions of Large-Scale Storage and Computation Systems at Google」（グーグルにおける、大規模ストレージとコンピュテーションの進化と将来の方向性）という講演を、6月に行われたACM（米国計算機学会）主催のクラウドコンピューティングのシンポジウム「ACM Symposium on Cloud Computing 2010」で行っています。 グーグルはどのようにして大規模分散システムを構築してきたのか、そして、そこからどのようなことを学んだのかが語られていますし、後半では大規模分散システムのデザインパターンという、非常に興味深いノウハウも公開している、非常に情報量の多い講演です。 その講演の内容を、全部で4つの記事、MapReduce編、BigTable編、教訓編、デザイン
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