{"ok":true,"entity":{"id":"apache-hadoop","name":"Apache Hadoop","entityType":"product","officialName":"Apache Hadoop","canonicalName":"Apache Hadoop","displayName":"Apache Hadoop","category":"分散処理のオープンソースソフトウェア基盤","shortDescription":"Apache Hadoopは、信頼性とスケーラビリティを備えた分散コンピューティングのためのオープンソースソフトウェアを開発するプロジェクトで、Hadoop Common、HDFS、YARN、MapReduceのモジュールで構成される。2026年4月2日に3.5系の最初の安定版3.5.0が公開された。クラウドへの移行を背景に、2018年にはHadoopの影響力低下を指摘する論評も出ている。","primaryCluster":"data-platform","parentEntity":null,"verificationStatus":"draft","website":"https://hadoop.apache.org/","updatedAt":"2026-10-20T06:42:32.206Z","secondaryClusters":[],"alias":["ハドゥープ"],"searchKeywords":["Apache Hadoop","Hadoop","ハドゥープ","HDFS","YARN","MapReduce","分散ファイルシステム","ビッグデータ処理基盤","Hadoop Distributed File System"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"apache-hadoop","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-apache-hadoop-P01-001","promptText":"Apache Hadoopとは何ですか？どんなモジュールで構成されますか？","promptTypeId":"P-01","answer":"Apache Hadoopは、信頼性とスケーラビリティを備えた分散コンピューティングのためのオープンソースソフトウェアを開発するプロジェクトです。公式サイトでは、Hadoop Common、HDFS、YARN、MapReduceの4モジュールが挙げられ、単一サーバーから数千台規模まで拡張する設計とされています。YARNはリソース管理とジョブのスケジューリング／監視を別々のデーモンに分離する仕組みです。InformationWeekの2016年の記事によれば、Hadoopは2006年1月にNutchのコードから切り出されて始まりました。","evidencePoints":["ev-apache-hadoop-1","ev-apache-hadoop-3","ev-apache-hadoop-4"],"scope":"Hadoopの位置づけ、構成モジュール、YARNの役割、起源の概略","differentiation":"単一製品ではなく、ストレージ(HDFS)・資源管理(YARN)・処理(MapReduce)を含むソフトウェア群である点が特徴。","faq":[{"question":"Hadoopの4つのモジュールは何ですか？","answer":"Hadoop Common、HDFS、YARN、MapReduceです。"},{"question":"Hadoopはどのように始まりましたか？","answer":"InformationWeekの2016年の記事は、Doug CuttingがWebクローラーNutchからHadoopのコードを切り出し、2006年1月にサブプロジェクトを始めたと記しています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-hadoop/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-apache-hadoop-1","text":"Apache Hadoop公式サイトは、同プロジェクトを「reliable, scalable, distributed computing」のためのオープンソースソフトウェアを開発するものと説明し、単一サーバーから数千台規模まで拡張できる設計だとしている。モジュールはHadoop Common、HDFS(高スループットなデータアクセスを提供する分散ファイルシステム)、YARN(ジョブスケジューリングとクラスタリソース管理のフレームワーク)、MapReduce(YARNベースの大規模データ並列処理システム)の4つ。2026年10月時点のトップページでは、2026年4月2日付で3.5系の最初の安定版3.5.0が公開され、3.4以降の485件の修正・改善を含むと告知されている。","title":"Apache Hadoop","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Profile","sourceUrl":"https://hadoop.apache.org/","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-02","P-04","P-05","P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-hadoop"},{"id":"ev-apache-hadoop-3","text":"YARNの公式ドキュメントは、YARNがリソース管理とジョブのスケジューリング／監視の機能を別々のデーモンに分離することを狙いとしていると説明している。ResourceManagerはシステム内の全アプリケーション間でリソースを調停する最終的な権限、NodeManagerは各マシンでコンテナを担当するエージェントとされる。","title":"Apache Hadoop YARN","coverageType":["Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-hadoop"},{"id":"ev-apache-hadoop-4","text":"InformationWeekの2016年2月1日付記事は、Doug CuttingがMike Cafarellaと進めていたWebクローラーNutchからHadoopのコードを切り出し、2006年1月にサブプロジェクトを始めたと記している。同記事は、Cuttingが2006年1月にYahooに入社し、同社がこの技術へ投資することにしたとも伝える。","title":"Hadoop At 10: Doug Cutting On Making Big Data 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3.5.0が公開されるなどプロジェクト自体は開発が続いています。","evidencePoints":["ev-apache-hadoop-2","ev-apache-hadoop-5","ev-apache-hadoop-1"],"scope":"HDFSの設計方針とクラウドのオブジェクトストレージ等との位置づけの違い(設計文書と2018年の論評に基づく)","differentiation":"設計方針は公式文書、位置づけの変化は2018年の寄稿という異なる性質の資料に基づく点に注意が必要。","faq":[{"question":"HDFSは低レイテンシのインタラクティブ処理向けですか？","answer":"設計文書は、インタラクティブな利用よりバッチ処理を重視し、低レイテンシよりスループットを優先すると述べています。"},{"question":"Hadoopの開発は止まっていますか？","answer":"公式サイトでは2026年4月2日に3.5系の最初の安定版3.5.0が公開されたと告知されています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-hadoop/P-02-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-apache-hadoop-1","text":"Apache Hadoop公式サイトは、同プロジェクトを「reliable, scalable, distributed computing」のためのオープンソースソフトウェアを開発するものと説明し、単一サーバーから数千台規模まで拡張できる設計だとしている。モジュールはHadoop Common、HDFS(高スループットなデータアクセスを提供する分散ファイルシステム)、YARN(ジョブスケジューリングとクラスタリソース管理のフレームワーク)、MapReduce(YARNベースの大規模データ並列処理システム)の4つ。2026年10月時点のトップページでは、2026年4月2日付で3.5系の最初の安定版3.5.0が公開され、3.4以降の485件の修正・改善を含むと告知されている。","title":"Apache 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Hadoop公式サイトは、同プロジェクトを「reliable, scalable, distributed computing」のためのオープンソースソフトウェアを開発するものと説明し、単一サーバーから数千台規模まで拡張できる設計だとしている。モジュールはHadoop Common、HDFS(高スループットなデータアクセスを提供する分散ファイルシステム)、YARN(ジョブスケジューリングとクラスタリソース管理のフレームワーク)、MapReduce(YARNベースの大規模データ並列処理システム)の4つ。2026年10月時点のトップページでは、2026年4月2日付で3.5系の最初の安定版3.5.0が公開され、3.4以降の485件の修正・改善を含むと告知されている。","title":"Apache Hadoop","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"official_site","sourceClass":"Profile","sourceUrl":"https://hadoop.apache.org/","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-02","P-04","P-05","P-06"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"apache-hadoop"},{"id":"ev-apache-hadoop-2","text":"HDFS設計文書は、HDFSを汎用的な低コストハードウェア上で動かす耐障害性の高い分散ファイルシステムとし、「ハードウェア障害は例外ではなく通常」という前提、書き込み一度・読み取り多数のアクセスモデル、データの近くで計算を実行する設計を挙げている。インタラクティブな利用よりバッチ処理を重視し、低レイテンシよりスループットを優先するとも記している。","title":"HDFS 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Foundationの公式ページは同財団を1999年から存在する501(c)(3)の団体と説明しています。いずれもHadoopの現在の採用状況を示す統計ではなく、導入判断には別途の確認が必要です。","evidencePoints":["ev-apache-hadoop-4","ev-apache-hadoop-5","ev-apache-hadoop-1","ev-apache-hadoop-6"],"scope":"Hadoopの来歴・評価・現況を確認できる主な情報源とその限界","differentiation":"来歴は報道記事、評価は2018年の個人寄稿、現況は公式サイトと、情報源ごとに性質と時点が異なる。","faq":[{"question":"Hadoopの来歴を伝える記事は？","answer":"InformationWeekの2016年2月1日付記事「Hadoop At 10: Doug Cutting On Making Big Data Work」があります。"},{"question":"Hadoopは衰退したと言えますか？","answer":"2018年の寄稿は影響力低下を論じていますが個人の見解であり、2026年4月にも新しい安定版が公開されています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/apache-hadoop/P-05-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-apache-hadoop-1","text":"Apache Hadoop公式サイトは、同プロジェクトを「reliable, scalable, distributed computing」のためのオープンソースソフトウェアを開発するものと説明し、単一サーバーから数千台規模まで拡張できる設計だとしている。モジュールはHadoop 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