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*目次 [#yaac67f4]
#contents

*概要 [#i6d81dee]
得意とするストレージによってフレームワークが異なる感じ。

※ [[Hadoop MapReduce>Hadoop#b9ef92ab]]は他の分散エンジンの隆盛によってフェードアウト気味らしいが、~
 [[Hadoop>#rd5a9fcb]] や [[Hadoop Distributed File System (HDFS)>Hadoop#l2a0cd99]] は進化しつつあるらしい。

**[[Hadoop>#rd5a9fcb]] [#k2d9afd4]

***フレームワーク [#sdb66fb1]
-[[Hadoop MapReduce>Hadoop#b9ef92ab]]
-[[Hadoop Yet Another Resource Negotiator (YARN)>Hadoop#kbbf8cab]]

***ストレージ [#g89578eb]
-[[HDFS>Hadoop#l2a0cd99]]

**[[Apache Spark>#rec0eb89]] [#a57dcfcd]

***フレームワーク [#b225ee7c]
-[[Spark Core>Apache Spark#t805c63c]]
-[[Spark SQL>Apache Spark#meeb789d]]

***ストレージ [#mf44154c]
-[[RDD>Apache Spark#f411c5af]]
-[[HDFS>Hadoop#l2a0cd99]]

*詳細 [#l21b4b6d]

**目的別 [#jb20d368]


***[[Hadoop>#rd5a9fcb]]系 [#oe1cb576]
-複数台のサーバのディスクを効率よく利用

-大規模データの保存と処理を、
--適合した並列分散処理で実行
--現実的コストで実行

-繰返しの多い処理や、複雑な処理が苦手
--複雑な処理は、MapReduceジョブの組み合わせで実現
--MapReduceジョブの都度、ディスクの読み書きが発生

-[[Apache Spark>#e1bc4862]]と比べ、スループット重視

***[[Apache Spark>#rec0eb89]]系 [#e1bc4862]
-[[Hadoop>#rd5a9fcb]]系の弱点を克服したもの。

-複数台のサーバのメモリ/CPU/ディスクを効率よく利用
--データのキャッシュ
--実行プランの最適化

-複雑な処理を実行できる。
--SQL(汎用化)
--機械学習
--ストリーム
--ライブラリ、API

--ストレージとしては、~
[[Hadoop>#rd5a9fcb]]の[[HDFS>Hadoop#l2a0cd99]]を使用。

-[[Apache Hadoop>#oe1cb576]]と比べ、レスポンス重視

***[[Asakusa Framework]] [#m24d213b]
-[[Hadoop>#rd5a9fcb]]系の[[分散(バッチ)系>#jb20d368]]技術を土台としている。
-バッチアプリケーションを開発するための包括的なフレームワーク

**プロダクト [#nb6b6319]

***[[Hadoop]] [#rd5a9fcb]
[[HDFS>Hadoop#l2a0cd99]]を使った[[ビッグデータ]]の分散(バッチ)処理のプロダクト。

***[[Apache Spark]] [#rec0eb89]
[[ビッグデータ]]の分散(バッチ)処理のプロダクト。
-主に[[RDD>Apache Spark#f411c5af]]を使用する。
-オプションで[[HDFS>Hadoop#l2a0cd99]]も利用できる。

*[[参考>分散処理#d32f224d]] [#c2ac87b9]

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