Hadoop、Spark、Kafka ビッグデータ フレームワークの比較

約10年前、ビッグデータが人気を博しました。ストレージ コストが下がり続けるにつれて、多くの企業は、重要なビジネス インサイトを得るために、取得または生成したデータのほとんどを保存し始めています。

企業がこうしたすべてのデータを分析する必要性から、Hadoop をはじめとする大量のデータをふるいにかけることのできるさまざまなビッグデータ フレームワークの開発が推進されています。ビッグデータ フレームワークは当初、データ ウェアハウスやデータ レイク内の静的データに使用されていましたが、最近の傾向としては、複数のソースからのデータをリアルタイムで処理することが挙げられます。

[[440252]]

ビッグデータ フレームワークとは何ですか?

ビッグ データ フレームワークは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなどの大規模なデータ セットを処理するための分散システムを構築するために使用できるソフトウェア コンポーネントのセットです。これらのデータセットは複数のソースから取得され、サイズはテラバイトからペタバイト、エクサバイトまでの範囲にわたります。

このようなフレームワークは、材料科学、エンジニアリング、金融モデリングなど、さまざまな分野の困難な問題を解決できるテクノロジーである高性能コンピューティング (HPC) でよく使用されます。これらの質問に対する答えを見つけるには、多くの場合、できるだけ多くの関連データを精査する必要があります。

最も有名なビッグデータ フレームワークは Apache Hadoop です。その他のビッグデータ フレームワークには、Spark、Kafka、Storm、Flink などがあり、これらは Hadoop と同様に、Apache Software Foundation によって開発されたオープン ソース プロジェクトです。もともと Facebook によって開発された Apache Hive もビッグデータ フレームワークです。

Hadoop と比較した Spark の利点は何ですか?

Apache Hadoop の主なコンポーネントは、Hadoop 分散ファイル システム (HDFS) とデータ処理エンジン (データのフィルタリングと並べ替えを行うために導入された MapReduce プログラム) です。また、Hadoop クラスターのリソース マネージャーである YARN も含まれています。

Apache Spark は、HDFS または代替の分散ファイル システムでも実行できます。結果を直接ストレージに書き戻すのではなく、後続のステップで使用するためにデータをメモリ内で処理して保持することで、MapReduce よりも高速になるように開発されました。ワークロードが小さい場合、これにより Spark は Hadoop よりも最大 100 倍高速になります。

ただし、Hadoop MapReduce は、Spark よりもはるかに大きなデータセット、特にデータセット全体のサイズが使用可能なメモリを超えるデータセットを処理できます。組織が大量のデータを持っており、処理に時間的な制約がない場合は、Hadoop の方が適している可能性があります。

Spark は、反復処理やグラフ処理など、企業が迅速な回答を必要とするアプリケーションに適しています。ネットワーク分析とも呼ばれるこの手法は、顧客や製品などのエンティティ間の関係を分析します。

Hadoop と Kafka の違いは何ですか?

Apache Kafka は、リアルタイム データ ソースを処理するために設計された分散イベント ストリーミング プラットフォームです。これは、データがシステムを通過するときに処理されることを意味します。

Hadoop と同様に、Kafka はサーバー ノードのクラスター上で実行されるため、スケーラブルです。一部のサーバー ノードはブローカーと呼ばれるストレージ層を形成し、他のサーバー ノードはデータ ストリームの継続的なインポートとエクスポートを処理します。

厳密に言えば、Kafka は Hadoop の競合プラットフォームではありません。企業は、全体的なアプリケーション アーキテクチャの一部として Hadoop と組み合わせてこれを使用でき、受信データ ストリームを処理してデータ レイクに送り、Hadoop などのフレームワークで処理できます。

Kafka は 1 秒あたり数千のメッセージを処理できるため、大規模な IoT 展開における Web サイトのアクティビティ追跡やテレメトリ データ収集などのアプリケーションに役立ちます。

Kafka と Spark の違いは何ですか?

Apache Spark は、バッチ処理 (MapReduce に類似) や、ストリーミング、インタラクティブ クエリ、機械学習 (ML) などのワークロードを実行するために開発された汎用処理エンジンです。

Kafka のアーキテクチャは、トピックと呼ばれるカテゴリにレコードのストリームを保存する分散メッセージング システムです。これは大規模な分析ジョブ向けではなく、効率的なストリーム処理向けです。これは、バッチ分析ジョブに使用するのではなく、アプリケーションのビジネス ロジックに統合することを目的としています。

Kafka はもともと、ソーシャル ネットワーク LinkedIn で、数百万のユーザー間のつながりを分析するために開発されました。おそらく、これは、多数のソースからデータをリアルタイムでキャプチャし、それをトピックに分類して分析し、データに関する洞察を得るためのフレームワークと考えるのが最も適切でしょう。

この分析は、Java、Python、Scala などの言語で開発されたコードを実行できるクラスター コンピューティング フレームワークである Spark などのツールを使用して実行される場合があります。 Spark には、構造化データと半構造化データのクエリをサポートする Spark SQL も含まれています。 ML パイプラインを構築および操作するための機械学習ライブラリである Spark MLlib。

その他のビッグデータフレームワーク

他にも興味があるかもしれないビッグデータ フレームワークをいくつか紹介します。

Apache Hive を使用すると、SQL 開発者はデータのクエリと分析に標準 SQL に似た Hive クエリ言語 (HQL) ステートメントを使用できます。 Hive は HDFS 上で実行でき、抽出、変換、ロード (ETL)、レポート、データ分析などのデータ ウェアハウス タスクに最適です。

Apache Flink は、ステートフル ストリーム処理と ETL およびバッチ ジョブを処理する機能を組み合わせています。これにより、Web サイト上のユーザー操作やオンライン注文などのイベント駆動型のワークロードに最適です。 Hive と同様に、Flink は HDFS またはその他のデータ ストレージ レイヤー上で実行できます。

Apache Storm は、MapReduce が個別のバッチで実行されるのに対し、Apache Storm はイベント データをリアルタイムで処理するという点を除けば、MapReduce を備えた Hadoop と比較できる分散リアルタイム処理フレームワークです。 Storm は、スケーラビリティと高いレベルのフォールト トレランスを実現するように設計されています。また、セキュリティ侵害の検出など、迅速な応答が必要なアプリケーションにも役立ちます。