最終更新日：2026年9月20日

fe fe-technology database big-data hadoop

まず結論

Hadoop（ハドゥープ）は、大規模なデータを複数のコンピュータに分散して保存・処理するための基盤です。

基本情報技術者試験では、細かな内部構造よりも、まず 「何をするための技術か」 を見抜けることが重要です。

大規模データ
＋
複数台のコンピュータ
＋
分散して保存・処理
→ Hadoop

選択肢に、

  • Webサーバ
  • RDBMS
  • アプリケーションサーバ
  • 分散処理基盤

が並んでいたら、「大規模データを分散処理する」ものをHadoopとして選ぶのが基本です。

直感的な説明

とても大きなデータを、1台のコンピュータだけで処理する場面を考えます。

巨大なデータ
↓
1台だけで保存・計算
↓
時間がかかる
負荷が集中する

そこで、仕事を複数台に分けます。

巨大なデータ
   ↓ 分ける
┌──┬──┬──┐
PC1 PC2 PC3 PC4
└──┴──┴──┘
   ↓
並行して処理

Hadoopの基本的な発想は、「1台の高性能なコンピュータに全部任せる」のではなく、「複数台で分担する」ことです。

FEでは、まずこのイメージが持てれば十分です。

Hadoop = 大量のデータを、みんなで分けて扱う基盤

と覚えると選択肢を切りやすくなります。

定義・仕組み

Hadoopは、大規模データを分散環境で扱うためのソフトウェア基盤です。

FEで特に押さえたい代表的な要素は、HDFSとMapReduceです。

用語 主な役割
Hadoop 大規模データを分散して扱う基盤全体
HDFS データを複数台へ分散して保存する
MapReduce データを複数台で分散して処理する
YARN クラスタ上の計算資源やジョブ実行を管理する

一番短く整理すると、次の関係です。

Hadoop
├─ HDFS
│   → 保存
├─ MapReduce
│   → 処理
└─ YARN
    → 資源・ジョブ管理

ここで注意したいのは、現在のHadoopを「HDFS＋MapReduceだけ」と考えないことです。Apache Hadoopの公式ドキュメントでは、HDFS、MapReduce、YARNなどがそれぞれ主要な機能として案内されています。

FEではYARNの細部まで覚えるより、まず 「HDFS＝保存」「MapReduce＝処理」 を判断できれば十分です。

HDFS

HDFS（Hadoop Distributed File System）は、大きなデータを複数のコンピュータへ分散して保存する仕組みです。

Apache Hadoopの公式「HDFS Architecture」では、HDFSを低コストなハードウェア上で動作する分散ファイルシステムとして説明し、大規模データセット、高スループット、耐障害性を重視した設計であることが示されています。

FEでHDFSそのものの細部まで問われない場合でも、

HDFS
→ 保存する側

と分けておくと、MapReduceとの混同を防げます。

MapReduce

MapReduceは、大規模なデータ処理を複数台へ分けて実行し、最後に結果をまとめる考え方です。

Apache Hadoopの公式「MapReduce Tutorial」では、MapReduceを大規模なデータを大規模クラスタ上で並列処理するためのソフトウェアフレームワークとして説明しています。入力データを複数のまとまりに分け、Mapタスクで並列処理し、その結果をReduceタスクへ渡す流れも確認できます。

Map
→ 分けて処理する

Reduce
→ 結果をまとめる

FEでは、Hadoopの説明を選ぶ問題で、HDFSやMapReduceの名前が判断材料として使われることがあります。

ただし、まず優先したいのは、

Hadoopそのものは「分散処理基盤」

という大きな分類です。

1次情報

Hadoopそのものを確認するときは、Apache Software Foundationの公式ドキュメントを基準にできます。

Apache Hadoopの公式ドキュメントでは、HDFS、MapReduce、YARNなどが個別の主要機能として案内されています。この記事ではFE対策として、その中でも選択肢の切り分けに直結するHDFSとMapReduceを中心に整理しています。

基本情報技術者試験の公式の出題範囲やシラバスは、IPA：基本情報技術者試験から確認できます。

科目Aでどう出る？

科目Aでは、Hadoopの説明そのものを選ぶ問題や、似ているIT用語の中から用途を見分ける問題に注意します。

判断するときは、製品名を覚えるより、「何をするものか」で分類するのがポイントです。

問題文の説明 分類
大規模なデータを複数台で分散処理する Hadoop
WebページをHTTPなどで配信する Webサーバ
表形式のデータを管理し、SQLで操作する RDBMS
Java EEなどのアプリケーションを実行する アプリケーションサーバ

まずカテゴリを決める

試験中は、次の順番で考えると迷いにくくなります。

Webを配信？
→ Webサーバ

表形式のDB？
→ RDBMS

業務アプリを動かす？
→ アプリケーションサーバ

大量データを複数台で処理？
→ Hadoop

この問題タイプでは、Hadoopの細かい知識がなくても、他の選択肢のカテゴリを見抜けば正解に近づけます。

Hadoopを示す強い言葉

次のような表現がまとまって出てきたら、Hadoopを疑います。

  • 大規模データ
  • ビッグデータ
  • 分散処理
  • 複数のコンピュータ
  • 分散ファイルシステム
  • MapReduce
  • HDFS

特に、

大規模
＋
分散

の組合せは強い判断材料です。

どんな場面で使う？

Hadoopの考え方は、1台では扱いにくいほど大量のデータを蓄積・処理したい場面で使われます。

例えば、次のようなデータです。

  • 大量のWebアクセスログ
  • 多数の機器から集まるセンサデータ
  • 長期間にわたって蓄積された履歴データ
  • 大規模な集計処理に使うデータ

イメージとしては、

大量データ
↓
複数台へ分散保存
↓
複数台で分散処理
↓
結果をまとめる

という流れです。

ただし、FEでは「Hadoopが現在どのシステムで使われているか」といった実務上の細かな比較より、技術の役割を正しく分類できることを優先すると効率的です。

よりデータエンジニアリング寄りに、HDFS・MapReduce・Sparkとの違いまで学びたい場合は、DS検定向けのHadoop解説も参考になります。

FEの記事では 選択肢を切るための分類、DSの記事では 分散保存・分散処理の仕組み を中心にしています。

よくある誤解・混同

HadoopはRDBMSの一種？

違います。

RDBMS
→ 表形式のデータを管理
→ SQLやトランザクションが中心

Hadoop
→ 大規模データを分散して保存・処理

どちらもデータを扱いますが、役割が異なります。

問題文に「表」「SQL」「関係データベース」が中心に書かれていれば、HadoopではなくRDBMS側を考えます。

HadoopはWebサーバ？

違います。

Webサーバは、ブラウザなどからの要求に応じてWebコンテンツを返す役割です。

Webページを配信
→ Webサーバ

大規模データを分散処理
→ Hadoop

「サーバ」という言葉だけで判断しないことが重要です。

Hadoopはアプリケーションサーバ？

違います。

アプリケーションサーバは、業務アプリケーションなどを実行するためのサーバソフトウェアです。

Hadoopは、大規模データを分散して扱うための基盤です。

アプリケーションを動かす
→ アプリケーションサーバ

大量データを分けて処理する
→ Hadoop

HadoopとHDFSは同じ？

同じではありません。

Hadoop
→ 基盤全体

HDFS
→ その中で分散保存を担当

HDFSだけをHadoop全体だと思わないようにします。

HadoopとMapReduceは同じ？

こちらも同じではありません。

Hadoop
→ 分散処理の基盤全体

MapReduce
→ 分散処理の考え方・処理モデル

FEでは、まず 「Hadoop＝基盤、HDFS＝保存、MapReduce＝処理」 と分ければ十分です。

まとめ（試験直前用）

  • Hadoopは、大規模データを複数台で分散して保存・処理するための基盤
  • 「大規模」＋「分散」 が最重要キーワード
  • HDFSは分散保存を担当する
  • MapReduceは分散処理を担当する
  • WebサーバはWeb配信、RDBMSは表形式データ管理、アプリケーションサーバはアプリ実行
  • 科目Aでは、製品名の暗記より 「何をする技術か」 でカテゴリを切る
  • Hadoop＝基盤、HDFS＝保存、MapReduce＝処理

© 2024-2026 stemtazoo. All rights reserved.