Hadoopのスケーリングとは何ですか？
質問者：Vega Leal |最終更新日：2020年2月19日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティングデータのストレージとウェアハウジング
このITの世界では、スケーリングとは、外出先でのリソースの需要の増加に対処するために既存のシステムの容量を増やすために使用される用語です。 Hadoopクラスターでは、リソースの需要の増加に対応するために、いつでも新しいノードを追加できます。
ここで、Hadoopのスケーラビリティとは何ですか？Hadoopには、垂直と水平の2種類のスケーラビリティがあります。垂直スケーラビリティ。 「スケールアップ」とも呼ばれます。垂直スケーリングでは、個々のマシンのハードウェア容量を増やすことができます。つまり、既存のシステムにRAMまたはCPUを追加して、システムをより堅牢で強力にすることができます。
さらに、Hadoopクラスターをどのようにスケーリングしますか？ Hadoopクラスター：スケールアウト。 Hadoopクラスターを作成するときに、クラスター内のノードの数を指定します。後で、ワーカーノードとクライアントノードの数を増やすことで、クラスターをスケールアウトできます。 Data Director for HadoopWebコンソールまたはCLIを使用してクラスターをスケーリングできます。
また、ビッグデータの水平および垂直スケーリングとは何ですか？
既存のマシンに多くの電力（CPU、RAM）を追加することによって、あなたはスケールすることを垂直方向のスケーリング手段に対し、資源のあなたのプールに複数のマシンを追加することによって拡張することを水平スケーリング手段。小型のマシンから大型のマシンに切り替えることで、垂直方向に簡単にスケーリングできます。このプロセスには、多くの場合、ダウンタイムが伴います。
NameNode RPCとは何ですか？
Hadoopでは、 NameNodeは、名前空間でHDFS操作を調整する単一のマシンです。これらの操作には、ブロックの場所の取得、ディレクトリの一覧表示、およびファイルの作成が含まれます。 NameNodeは、 RPC呼び出しとしてHDFS操作を受け取り、リーダースレッドで実行するためにそれらをFIFO呼び出しキューに入れます。
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Hadoopはスケーラブルですか？
スケーラブル
Hadoopは、並行して動作する数百の安価なサーバーに非常に大きなデータセットを保存および分散できるため、拡張性の高いストレージプラットフォームです。 ビッグデータのスケーラビリティとは何ですか？
スケーラビリティとは、利用可能なヘッドルームがない場合にトラフィックの長期的な増加に対処するために利用できるオプションを指します。一般的なオプションは、垂直（スケールアップ）または水平（スケールアウト）として説明されています。
Hadoopのストレージに関してスケーラビリティはどのように達成されますか？
Hadoopの小規模なユーザーは、データストレージと処理の要件が小さいため、より少ないノードで実行する余裕があります。これが、 Hadoopのスケーラビリティが本当に優れているところです。エントリーレベルのビッグデータ実装からクラスター内の数千のノードに移行するのは簡単です。
垂直スケーリングと水平スケーリングの違いは何ですか？
水平方向と垂直方向のスケーリングの違い。既存のマシンに多くの電力（CPU、RAM）を追加することによって、あなたはスケールすることを垂直方向のスケーリング手段に対し、資源のあなたのプールに複数のマシンを追加することによって拡張することを水平スケーリング手段。
アプリケーションスケーリングとは何ですか？
アプリケーションのスケーラビリティは、アプリケーションが時間とともに成長する可能性であり、1分あたりの要求（RPM）を効率的に処理できるようになります。問題が発生した場合は、新しいCPUを追加し続けるか、メモリ制限を増やすことができますが、そうすることで、アプリケーションのパフォーマンスではなく、スループットを上げるだけです。
データベースをどのように拡張しますか？
追加された容量に比例してハードウェアを追加した後にパフォーマンスが向上するデータベースシステムは、スケーラブルとも呼ばれます。データベースをスケーリングするには、水平方向と垂直方向の2つの方法があります。水平スケーリングとは、データベースソフトウェアを実行するためにコンピューターを追加することを意味します。
AWSの自動スケーリングとは何ですか？
AWS Auto Scalingを使用すると、さまざまなリソースのグループが需要の変化にどのように対応するかを自動化するスケーリングプランを作成できます。可用性、コスト、または両方のバランスを最適化できます。 AWS Auto Scalingは、すべてのスケーリングポリシーを自動的に作成し、設定に基づいてターゲットを設定します。
AWSの水平および垂直スケーリングとは何ですか？
水平スケーリングは、個々のノードのサイズを変更せずに、コンピューティングシステム内のノードの数を変更する行為です。垂直スケーリング。垂直スケーリングは、ノードまたはインスタンスの数を増やすことなく、単一のインスタンスまたはノードのサイズと計算能力を向上させます。
SQLはスケーラブルですか？
ほとんどのSQLデータベースでは、垂直方向にスケーラブルです。つまり、RAM、SSD、CPUなどのコンポーネントを増やすことで、単一のサーバーの負荷を増やすことができます。対照的に、NoSQLデータベースは水平方向にスケーラブルです。つまり、データベースにサーバーを追加するだけで、増加したトラフィックを処理できます。
水平スケーリングをどのように実現しますか？
水平方向のスケーリングには、サーバーまたはデータベースに処理装置または物理マシンを追加することが含まれます。これには、クラスター内のノードの数を増やし、キースペースをより広く広げ、クライアント接続用の追加のエンドポイントを提供することにより、各メンバーノードの責任を軽減することが含まれます。
垂直スケールとは何ですか？
垂直スケールは、単一のインスタンスをより強力なマシンに移動する機能です。水平スケールは、サービス、システム、またはアプリケーションにマシンを追加する機能です。単一のマシンのサイズには制限があるため、垂直方向のスケーリングは水平方向のスケーリングよりもはるかに制限されます。
水平スケーラビリティとは何ですか？
水平方向のスケーラビリティとは、複数のハードウェアまたはソフトウェアエンティティを接続して、それらが単一の論理ユニットとして機能するようにすることで、容量を増やす機能です。
HDFSクラスターとは何ですか？
Hadoopクラスターは、分散コンピューティング環境で大量の非構造化データを保存および分析するために特別に設計された特殊なタイプの計算クラスターです。通常、クラスター内の1台のマシンはNameNodeとして指定され、別のマシンはJobTrackerとして指定されます。これらはマスターです。
Hadoopにアクセスするにはどうすればよいですか？
WebUIを使用してHDFSにアクセスします。ブラウザを開き、localhost：50070と入力します。HDFSのWeb UIが右側の[ユーティリティ]タブに移動し、[ファイルシステムの参照]をクリックすると、 HDFSにあるファイルのリストが表示されます。以下の手順に従って、ファイルをローカルファイルシステムにダウンロードします。
HDFSクライアントとは何ですか？
Hadoopのクライアントとは、 Hadoopファイルシステムとの通信に使用されるインターフェースを指します。さまざまなタスクを実行するためにHadoopで使用できるさまざまなタイプのクライアントがあります。基本的なファイルシステムクライアントhdfsdfsは、 Hadoopファイルシステムに接続し、基本的なファイル関連のタスクを実行するために使用されます。
Hadoopフェデレーションとは何ですか？
HDFSフェデレーションは、 Hadoopクラスター内で互いに独立した複数のNameNodeを作成および維持する方法です。 HDFSは、NameSpaceとBlockStorageの2つの部分で構成されています。 NameSpaceはNameNodeに常駐し、ファイル処理操作を担当します。また、ファイルシステムに関するメタデータも保存されます。
Hadoopファイルはどこに保存されますか？
HDFSでは、データはブロックに保存されます。ブロックは、ファイルシステムが保存するデータの最小単位です。ファイルはブロックに分割され、レプリケーション係数に基づいてクラスター全体に分散されます。