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MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた
MapReduceのJava実装Apache Hadoopを使ってみた (1/3) - @IT
本特集では、いま再注目の分散処理技術についていろいろと紹介してきました。前編の「GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する」では、分散処理技術で最近注目を浴びているものとして、グーグルのMapReduceアルゴリズムを紹介し、中編の「イロイロな分散処理技術とイマドキのWebサービス」では、MapReduceに至るまでのさまざまな分散処理技術やWebサービスについて紹介しました。
そのMapReduceアルゴリズムをJavaで実装したものがあります。それは、「Apache Hadoop」プロジェクトで開発されていて、すでに実用性があると調査結果も出ているようです(参考:Hadoopは耐障害性に課題があるが実用性十分)。最後の後編では、Apache Hadoop(以下、Hadoop)を使ったプログラムの作成方法を解説し、Hadoop用のEclipseプラグインも紹介します。

まだ読みかけだが、書籍『Googleを支える技術 巨大システムの内側の世界』でも紹介されているGoogleのMapReduceそしてGFSとGigTable。クラウド・コンピューティングを支える、従来とはちょっと発想が違った負荷分散手法は、今後大きなポイントとなるだろう。しかし、そのような大規模なインフラを持てる企業は限られると思う。

そんな気持ちを払拭してくれるのが、MapReduceをJavaで実装されたオープンソースの「Apache Hadoop」プロジェクトだ。この記事でその存在をはじめて知ったが、こうしたソフトウェアを気軽に使えるなら、仮想化技術と組み合わせることで数十台規模ならベンチャー企業でもGoogleやAmazonに負けないクラウドを自前で構築できる気になる。

ヤフー、Facebook、IBMなどで採用例が出てきたほか、PFIとNTTレゾナントにより技術調査、評価が行われ、「Hadoopは耐障害性に課題があるが実用性十分」との結果も得られている。

まだ敷居が高く感じられるクラウドだが、こうした取り組みにより身近に感じられるようになるに違いない。今後も注目したいプロジェクトだ。

■Hadoop
http://hadoop.apache.org/

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