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OSS情報
2020.01.01
【OSS情報アーカイブ】Hazelcast
※当記事に記載されている情報は、古くなっている場合があります。オフィシャルサイトで最新情報をご確認ください。
コンテンツ
「Hazelcast」とは
概要
Hazelcast(ヘーゼルキャスト)とは、オープンソースの「分散コンピューティング」および「ストレージプラットフォーム」です。
インメモリデータグリッドを提供し、イベントストリーム(各種データソース)に対して一貫かつ低レイテンシで「クエリ機能」「集約機能」「ステートフル計算機能」などを実行できます。
基本説明
Hazelcastを利用すると、リソース効率の高いリアルタイムアプリケーションをすばやく構築できます。
また、「小さなエッジデバイス」から「クラウドインスタンスの大規模なクラスタ」まで、あらゆる規模のデプロイに対応できます。
ユースケース
Hazelcastは、応答性の高いアプリケーションを構築するための各種機能を利用することで、さまざまなユースケースをサポートできます。
・データ取り込み—コネクタライブラリを使用
・ステートフルデータ処理—ストリーミングデータ、保存データ
・SQL直接クエリ—ストリーミングデータソース、バッチデータソース
・低遅延SQLクエリを使用してデータを提供
・イベントでアプリケーションに更新をプッシュ
・低遅延のキューベースまたはpub-subメッセージング
・コンテキストデータ(トランザクションデータ)への高速アクセス
・マイクロサービス分散調整
・データ複製—リージョン間、同一リージョン内のデータセンター間 など
オフィシャルサイト情報
■オフィシャルサイト
→hazelcast.com →open-source-projects
■GitHub
→github.com →hazelcast/hazelcast
■主要開発元
Hazelcastは、Hazelcast.Incが中心となり開発が進められています。
■ライセンス情報
Hazelcastのライセンスは「the Apache License 2.0」および「the Hazelcast Community License」です。
詳細について、こちらを参照ください。
→github.com →hazelcast/hazelcast →LICENSE
■ダウンロード
→hazelcast.com →open-source-projects →downloads
■導入事例
→hazelcast.com →resources(Case Studies)
同様製品
同様な機能を提供する製品として、次のようなものがあります。
オープンソース製品：「Redis」「memcached」など。
分散型インメモリオブジェクトストア
Hazelcastは「分散型インメモリオブジェクトストア」です。
データをRAMに保存し、マシンのクラスタ全体に分散して複製し、データローカル計算を実行します。
■サポートデータ構造
さまざまなデータ構造をサポートします。
・Map
・Set
・List
・MultiMap
・RingBuffer
・HyperLogLog など
■オフィシャルサイトページ
→hazelcast.com →open-source-projects →imdg
ストリーム処理
Hazelcastはデータパイプラインを構築し、「分散ストリーム処理」と「バッチ処理」を可能にします。
「メッセージキュー」や「データベース変更ログ」などからのイベントのストリームを処理できます。
処理状態が複製されるため、データを失うことなく計算能力のスケールアップ(スケールダウン)が可能です。
■サポートデータソース
・Kafka
・Amazon S3
・Hadoop
・JMS
・JDBC など
■オフィシャルサイトページ
シングルバイナリ
Hazelcastは、15MB未満の単一Javaアーカイブ(JAR)です。
小さなデバイスで実行できるほど軽量であるため、スタンドアロンクラスタとしてデプロイできます。
データ構造「分散マップ」
「分散マップ」は、Hazelcast内で最も広く使用されるデータ構造です。
アプリケーションから直接オブジェクトを保存し、キー(クエリ)を使用してオブジェクトを取得できます。
データベースキャッシング機能
Hazelcastを使用することで「リレーショナルデータベース」や「NoSQLストア」など、ディスクの読み取りと書き込みを実行するアプリケーションを高速化できます。
■キャッシュパターン
複数用意されているキャッシュパターンを選択して利用できます。
・リードスルー
・ライトスルー
・ライトビハインド
・キャッシュアサイド など
分散コンピューティング機能
Hazelcastの分散コンピューティング機能を使用すると、データセットをクラスタキャッシュにロードし、キャッシュされたデータの上で計算ジョブを実行します。
「MapReduce」「Spark」「カスタムJava」などのデータ処理ジョブを高速化できます。
「インメモリアプローチ」や「コロケーション」を並列実行と組み合わせることで、パフォーマンスを大幅に向上できます。
参考サイト
→hazelcast.com →open-source-projects
→github.com →hazelcast/hazelcast
