HadoopとHDFSの違いとは？分かりやすく解説!

HadoopとHDFSの主な違いは、Hadoopが大量のデータの保存、処理、分析を支援するオープンソースのフレームワークであるのに対し、HDFSはアプリケーションデータへの高スループットアクセスを提供するHadoopの分散ファイルシステムである点です。

ビッグデータとは、大量のデータの集合体を指す。

ビッグデータは、「量」「速度」「多様性」という3つの大きな特性を持っています。

このような大量データを格納するために、従来のDBMSを使用することは不可能である。

Hadoopは、この問題を解決するための代替案です。

HadoopはJavaで書かれたオープンソースのフレームワークで、ビッグデータを効果的かつ効率的に保存・管理することができる。

Hadoopの分散ファイルシステムはHDFSです。

Hadoopの分散ファイルシステムはHDFSであり、Hadoopアーキテクチャのモジュールです。

Hadoopとは？

Hadoopは、Apache Software Foundationによって開発されたオープンソースのフレームワークです。

シンプルなプログラミングモデルを用いて、ビッグデータを分散環境で同時に保存・処理することを支援します。

また、コンピュータのクラスタ間で分散ストレージと計算をサポートします。

Facebook、Google、Yahoo、LinkedIn、Twitterなどの組織がHadoopを使用しています。

Main Difference - Hadoop vs HDFS

Hadoopには多くの利点があります。

クラスタにノードを追加することでクラスタを拡張することができる。

そのため、スケーラビリティがあります。

また、クラスターへのサーバーの追加や削除も動的に行うことができます。

さらに、Hadoopはオープンソースであり、データの保存にコモディティハードウェアを使用するため、コスト効率にも優れています。

HadoopはJavaで書かれているため、様々なプラットフォームで利用可能です。

さらに、Hadoopのライブラリは、アプリケーション層で障害を検出し処理することができます。

Hadoopアーキテクチャには複数のモジュールが存在します。

その一つがHDFS(Hadoop Distributed File System)です。

HDFSはHadoopの分散ファイルシステムです。

データを複数のマシンに分散し、レプリケーションを行います。

これにより、耐障害性が向上し、データの可用性が高まります。

HDFSにはブロックがあります。

ブロックとは、読み書き可能な最小限のデータ量のことです。

HDFSはファイルをブロックに分割する。

マスターノード（名前ノード）は、HDFS内の全ファイルのメタデータを扱う。

他のノードはスレーブノードまたはデータノードです。

マスターノードからの指示により、ブロックの保存や取得を行います。

したがって、HDFSはマスター・スレーブ・アーキテクチャに従って動作します。

HDFSは全体としてHadoopの動作を高速化する。

また、ネットワーク上にデータを複製することで、障害発生時の影響を最小限に抑えることができます。

Hadoopは、大量のデータや計算を含む問題を解決するために、多数のコンピュータのネットワークを使用することを容易にするオープンソースソフトウェアユーティリティの集合体です。

一方、HDFSは分散ファイルシステムであり、大規模なクラスタ内のマシン間で大きなファイルを確実に保存することができる。

したがって、これがHadoopとHDFSの主な違いです。

Hadoopはクラスタ化されたシステムで動作する大規模なデータの保存と処理を管理するのに役立ち、HDFSはHadoopクラスタ間でデータへの高性能なアクセスを提供します。

したがって、この点もHadoopとHDFSの違いの一つです。

簡単に説明すると、HDFSはHadoopのモジュールの一つです。