押さえておきたいSQL ServerとHadoop連係の注意点【後編】
SQL ServerユーザーのためのHadoopコネクタ実装手順
SQL ServerとHadoopを接続するためのコネクタの実装手順を解説。SQL ServerとHadoop環境を組み合わせれば、大量の非構造化データを処理し、リポーティング、分析、BIなどをサポートする構造化環境に統合できる。
前編「SQL ServerユーザーのためのHadoop連係入門」では、SQL ServerとHadoopの連係を検討するユーザーのために、Hadoop環境におけるビッグデータ処理技術の概念を説明した。後編ではMicrosoftが提供するSQL Server用のHadoopコネクタの実装手順を解説する。
SQL Server用のHadoopコネクタの実装
SQL Server用のHadoopコネクタは、Hadoopクラスタのマスターノードに実装する。この場合、SqoopとMicrosoftのJava Database Connectivityドライバを使ってマスターノードを構成しなければならない。Sqoopはオープンソースのコマンドライン型ツールで、リレーショナルデータベースからデータをインポートし、Hadoop MapReduceフレームワークを使ってデータを変換した上で、そのデータをデータベースにエクスポートするのに利用する。
SQL Server用のHadoopコネクタをマスターノードにインストールすれば、Sqoopを使ってSQL Serverのデータをインポート/エクスポートできる。ただし、SqoopとコネクタはHadoopを中心とした環境内で動作する。言い換えれば、Sqoopを使ってデータをインポートする際には、SQL Serverデータベースからデータを取り込み、それをHadoop環境に追加するという形になるのだ。しかしデータをエクスポートする場合には、Hadoopからデータを取り込み、それをSQL Serverに送ることになる。
SqoopでSQL ServerのデータをHadoopにインポートする、あるいはHadoopからデータをエクスポートするには、次の3つの保存形式が使用できる。
- テキストファイル:コンマ、タブ、その他のサポートされた区切り文字を使用する基本的なテキストファイル
- シーケンスファイル:シリアライズされたデータが含まれるバイナリファイル
- Hiveテーブル:Hiveデータウェアハウス(Hadoop上に置かれる特殊なウェアハウジング構造)内のテーブル
SQL ServerとHadoop環境(MapReduceとHDFS)を組み合わせれば、大量の非構造化データを処理し、そのデータを、リポーティング、分析、ビジネスインテリジェンス(BI)などをサポートする構造化環境に統合できる。
もっと先を見据えるMicrosoft
SQL Server用のHadoopコネクタは、Microsoftがビッグデータ管理の分野に向けて大きな一歩を踏み出したことを意味する。その結果、Microsoftはオープンソースの世界を積極的に受け入れざるを得なくなった。Hadoop、Linux、Sqoopはいずれもオープンソース技術なのだ。だがMicrosoftはもっと先を見据えている。同社は2011年、クラウドプラットフォームのWindows Azure上のサービスとして動作するHadoop派生ソリューションを投入する予定だ(関連記事:Microsoftのビッグデータ戦略は顧客に何をもたらすか?)。
さらにMicrosoftは2012年、Windows Server向けに同様のサービスをリリースする計画だ。しかし、同社がHadoopコネクタをリリースしたことだけでも大きな前進だといえる。企業はビッグデータを自社のSQL Server環境に統合する作業を直ちに始めることができ、一方、Microsoftはこれを出発点としてビッグデータを統合する手段の改善に向けて継続的な取り組みを続けることができるのだ。
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