YARN

Haoopは大規模データに対するバッチ処理の道具としては十分な機能を持っている
ただしエンタープライズ用途で利用するときの課題が残っていた

処理性能
可能性
運用
セキュリティ

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処理性能

スループットはじゅうぶん、ただしレスポンスは遅い
MapReduce時代の起動に数十秒〜数分かかる
-即座に結果を返してほしい場合にむかない
-MRジョブを何度も繰り返すことが必要な処理に向かない(機械学習にある反復法)

可用性：
スレーブサーバーはSPOFではない
・スレーブに障害が発生した場合は自動で縮退される


マスターサーバーはSPOF

・バージョンアップはクラスタの全停止が必須

セキュリティ：データ暗号化が未着手

１系のHadooｐでは課題が残されていた
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2系


YARNの登場でレイテンシの低い処理も可能になった
YARNとはリソース管理層を切り出したもの
生まれた理由
・スケーラビリティを向上させる
・MR以外の分散処理を実行する

＜YARNになって、サービス名と役割が変化＞

MRｖ２（MapReduce on YARN）

hadoopはバッチ処理だけではなくなった
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スナップショット
手軽に「今の」データを保持
コマンド一つで即時に過去のデータを保持できる
ディレクトリ探知で取得
データコピーが発生しない(Copy on Write)

定期的にスナップショットをとることでオペミスデータ改ざんの対策が可能


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セキュリティ:暗号化にも対応
hdfsコマンドに暗号化のしくみがはいっている（クライアントコマンドに暗号化のしくみが入っている


HTraceによるトレーサビリティの追求
HBaseで利用されているプロファイリングツール
分散環境のトラブルシューティングのために便利な機能