ビッグデータと Hadoop が同時に話題に上る理由

Hadoop とビッグデータは密接に関連しており、同時に言及される場合がほとんどですが、そうでない場合でも常に近くに存在しています。ビッグデータに関しては、広範囲のデータが含まれるため、ほぼすべての情報が相互に関連している可能性があります。ビッグデータは、現代のデジタル世界で取り組まなければならない分野として、急速に台頭しています。Hadoop はそのデータから答えを見つけ出す 1 つの方法にすぎません。

Hadoop とは

Hadoop はオープンソースのフレームワークであり、大量のデータを保存して解析するすべてのコンポーネントに対応することを目的としています。これは、汎用的でアクセシブルなソフトウェアライブラリアーキテクチャであり、低コストで導入して、必要に応じて分析できるため、ビッグデータを処理するにあたって魅力的な方法です。

Hadoop の歴史は、2000 年代初期にさかのぼります。より高速に検索結果を表示する検索エンジンインデックス作成の一環として、開発されました。同時期に、Google も発展しつつありました。Google は革新的な Web 検索で開始しましたが、Hadoop はテクノロジーアーキテクチャ内に新たな機会を見出し、データの保存と処理の技術的側面に焦点を当てました。このプロジェクトは、開発者の息子が持っていたおもちゃの象の名前にちなんで「Hadoop」と名付けられました。

Hadoop の役割とあらゆるところで使われている理由

Hadoop は、保存されたデータを解析するために連携するパーツの集合体です。次の 4 つのモデルで構成されます。
Hadoop Common: 大半のユースケースをサポートする基本的なユーティリティ
Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS): アクセスしやすい形式でデータを保存する
Hadoop MapReduce: 大規模なデータセットをマッピングしてデータを処理した後、絞り込んで特定の結果を表示する
Hadoop YARN: リソースとスケジューリングを管理する

Hadoop はアクセシブルで導入が簡単なため、広く利用されています。手頃な価格で便利なほか、多くのオプションを提供するモジュールが搭載されています。Hadoop は複数のマシンによる拡張が簡単にできるため、ほぼどのようなサイズのデータセットにも対応できます。また、それが採用するデータを保存して処理する方法により、Hadoop は、拡張し続けるデータストレージを可能とする、魅力的なエンタープライズソリューションとなります。

Hadoop を使用して、ハードウェアの柔軟性と低コストな分析を実現

大量のデータを保存する場合、その負荷に対応するためのリソースとハードウェアの維持管理に多額のコストが発生するという問題に直面します。Hadoop が広く普及して採用されている理由は、はるかにアクセシブルで、ハードウェアを柔軟に使用できるためです。Hadoopは、「コモディティハードウェア」を採用しています。これは、すぐに使える低コストのシステムを意味します。Hadoop の実行には、独自のシステムや高価なカスタムハードウェアは不要であるため、低コストで運用できます。

Hadoop では、データを処理するにあたって、高価なハードウェアに依存することなく、複数のマシン間で処理能力を分散させます。このシステムは、ほぼあらゆるサイズのデータセットに対応するように拡張できます。Hadoop を使用すると、IT のカスタムニーズに最適な数と種類のハードウェアを購入できるため、多くの場合、IT プロフェッショナルがこの構造のメリットを最も活用することができます。

データウェアハウスとデータレイクでのデータの保存

Hadoop は処理能力を分散させるだけでなく、データの保存方法と分析方法を変革します。

従来、データは「データウェアハウス」に保存されていました。名前が示すように、データウェアハウスは、情報に基づいて保存および整理されたデータセットの大規模な集合体です。アナリストはその後、これらの新たに保存された表とデータセットにアクセスします。これらは構造化されており、データは必要に応じてアクセスできるようにパッケージ化されています。この際、すべてのデータを分析して適切に保管し、必要なときに呼び出せるようにしなければなりません。

データウェアハウスシステムは、特定の表にアクセスするユーザーにとっては便利ですが、事前に実施する分析や保存に時間がかかり、リソースを大量に必要とする可能性があります。さらに、データウェアハウスを誤用した場合、効率の低下につながります。すぐに使用されないデータや明確な役割がないデータは、忘れられてしまったり、分析から除外されてしまったりする可能性があります。ストレージを拡張していくことで、コストが高額になる可能性があります。アナリストや IT プロフェッショナルがデータウェアハウスの構造上のメリットを活用するには、データウェアハウスを拡張するための意図的な戦略が必要となります。

一方、データレイクは対極の存在です。データウェアハウスが制御およびカタログ化されているのに対して、データレイクはすべてのデータが自由に流れる巨大なダンプとなっています。分析や使用の対象であるか、いつか使用される可能性があるかどうかにもかかわらず、すべてのデータが保存されます。データは未加工の形でインポートされ、必要な場合にのみ分析されます。Hadoop はハードウェアの面で非常に経済的であるため、大量のデータを保存または分析する際に、必要に応じて簡単に拡張できます。ただし、これはデータウェアハウスの主なメリットである、事前にパッケージ化された表と承認済みのデータセットをいつでも使える状態に維持することが難しくなります。データレイクを拡張することは、ガバナンス戦略と教育の拡張を意味します。

これらのデータの保存方法には、いずれも独自のメリットがあります。企業は大抵、さまざまなデータニーズに対応するため、データウェアハウスとデータレイクの両方を使用しています。

IoT (モノのインターネット) での Hadoop の役割

Hadoop が提供するソリューションの 1 つは、ストレージと膨大な量のデータを分析する機能です。ビッグデータはますます大きくなり続けています。5 年前には、現在の規模の半分を若干上回るくらいのデータが作成されていました。そして、15 年前に 24 時間で作成されていたデータ量は、現在約 3 分間で作成されているデータ量を下回っています。

このデータ生成における大幅な増加は、「モノのインターネット」、略して IoT と呼ばれるテクノロジーの波が大きな理由となっています。これは、日常にある物がインターネットに接続され、インターネット経由で操作できる環境を指します。初期には、スマートフォン、スマートテレビ、アラームシステムなどが登場しました。今では、インターネット対応の冷蔵庫、食器洗い機、サーモスタット、電球、コーヒーメーカー、セキュリティカメラ、ベビーモニター、ペットモニター、ドアロック、掃除機ロボットなどのスマート家電に移行しています。これらの家電は生活の利便性を向上しながら、実行されるあらゆる操作についてのデータを追跡して保存します。

IoT はまた、専門家、企業、政府にも導入されています。建物を効率的に運用するスマートエアコンや、警察官と民間人の安全を保護するボディカメラのほか、政府が地震や山火事など、自然災害に迅速に対応するための環境検知装置などがあげられます。

総括すると、これらの機器はすべて、膨大な量のデータを記録するにあたって、柔軟に監視を行い、手頃なコストで拡張できる必要があります。そのため、Hadoop などのシステムは多くの場合、IoT データを保存するうえで重要なソリューションとなっています。Hadoop は唯一の選択肢ではありませんが、拡大し続ける IoT 需要により、最も普及されていると言えます。

効果的に運用できれば便利なビッグデータストレージ

ビッグデータが大きくなるにつれて、データを効果的に保存できるだけでなく、効果的に使用されるようにする必要があります。世界中のすべてのデータを保存できますが、無意味に価値のないデータを集めるだけでは無駄になります。Hadoop は他のデータストレージ方法よりも優れていますが、データストレージはデータ分析やビジネスインテリジェンスに代わるものではありません。

大量のデータを収集すれば、その分ストレージのコストが上がります。また、そのデータを使用してインサイトや価値を引き出さなければ、内実を伴わないデータ収集とストレージ戦略で、多額のコストを無駄にするだけです。わかりやすい例えとして、金鉱採掘の観点でデータについて考えることができます。金を採掘するために土地を購入しても、実際に採掘しなければ、大金を無駄にするだけです。広く採用されている Hadoop などのシステムでは、その土地を少し安く購入できるということにすぎません。