Hadoopのフリーランス案件・求人

■Hadoopとは Hadoopとは、大規模データの分散処理を行うためのオープンソースソフトウェアフレームワークで、膨大な量の非構造化データや半構造化データを高速に処理することができます。Hadoopは、分散ファイルシステムのHDFSと、並列処理フレームワークのMapReduceを中心に、各種ツールやライブラリで構成されています。 Hadoopの特徴として、コモディティハードウェア上に構築された分散クラスタ環境で動作すること、データの局所性を考慮した処理により高いスループットを実現していること、タスクの並列実行とフォールトトレランスによる高い処理効率と耐障害性を持つこと、スキーマオンリードによるデータの柔軟な取り扱いが可能なこと、Hiveなどの高水準言語によるデータ処理が行えること、HBaseによるリアルタイム性の高いデータアクセスが可能なこと、Mahoutなどの機械学習ライブラリが利用可能なことなどが挙げられます。 Hadoopができる開発は、ログ解析、Webクローリング、テキストマイニング、リコメンデーション、異常検知、予測分析、グラフ解析など、ビッグデータに関わる幅広い分野での活用が可能です。また、データレイク構築やETL処理の基盤としても利用されています。 Hadoopを活用している世界的サービスやプロダクトは、Yahoo!、Facebook、Twitter、LinkedIn、eBay、Spotify、Uber、Airbnb、Pinterest、Netflixなど、大規模なデータを扱うWebサービスやアプリケーションで広く採用されています。また、金融機関におけるリスク管理、小売業におけるマーケティング分析、通信事業者におけるネットワーク最適化、ヘルスケアにおける創薬支援など、様々な業種でHadoopを活用したビッグデータ活用が進んでいます。クラウドサービスとしてもAmazon EMR、Azure HDInsight、Google Cloud Dataprocなどが提供されており、オンプレミスだけでなくクラウド環境でのHadoopの利用も一般的になっています。ビッグデータ処理の標準的なプラットフォームとして広く普及しており、Hadoopエコシステムを構成する各種ツールやライブラリも活発に開発が行われています。 ■Hadoopを活用するメリット この章ではHadoopを活用するメリットについて説明します。 Hadoopを導入することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・HDFSによる分散ファイルシステムにより大規模データを効率的に格納できる ・MapReduceによる並列分散処理により大量データの一括処理が可能になる ・商用ディストリビューションの提供により導入・運用管理のハードルが下がる ・スキーマレスで非構造化データの格納にも対応可能 ・Hiveなどによるクエリ実行により既存のSQL知識の活用が可能 ・HBaseによるカラム指向のデータベースとしてリアルタイム性の高いデータアクセスが可能 ・OSSを中心とするエコシステムの豊富さにより拡張性に優れている Hadoopは大規模データ処理の基盤技術として広く普及しており、ビッグデータ活用の中核を担うプラットフォームとなっています。上記導入する上でのメリットを踏まえて、導入可否を検討することをおすすめします。 ■Hadoopを活用するデメリット この章ではHadoopを活用するデメリットについて説明します。 Hadoopを導入することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・複雑なクラスタ構成の設計と運用に高度なスキルが必要とされる ・NameNodeへの負荷集中によりシステム全体のボトルネックになる恐れがある ・ディスクI/Oに依存するため他のメモリベースの処理基盤に比べ性能面で劣る ・MapReduceの記述にJavaの知識が必要でハードルが高い HadoopはメリットがHadoopはメリットが多いですが、運用管理の難しさや性能面の課題など注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 Hadoop導入を今後検討している企業はHadoopを活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。