Kablosuz iletişim teknolojilerindeki gelişmelerin hızla ilerlemesi, Kablosuz Algılayıcı Ağların (KAA) daha popüler hale gelmesine, gelişimine ve yayılmasına olanak sağlamıştır. Bu ağlar, katlanarak artan miktarda veri üreten, Nesnelerin İnterneti üzerinde de ciddi rol oynamaktadır. Ancak KAA'ların ölçeklenebilir bir yapıya sahip olmaması nedeniyle kablosuz ortamda veri aktarımı ve depolanması durumları veri kayıplarının yaşanmasına neden olmaktadır. Bu yüzden verilerin kayıpsız, güvenli bir şekilde kaydı ciddi önem kazanmaktadır. Bu tez çalışmasında kablosuz algılayıcı ağlar tarafından üretilen verilerin dağıtık olarak kaydedilebileceği daha güvenlir, ölçeklenebilir, veri kayıplarına daha dayanıklı ve verilerin yedek kopyası ile çalışan dağıtık veri işleme araçlarından Hadoop mimarisinin KAA'larda kullanılması amaçlanmıştır. Böylelikle Dağıtık veri işleme mimarisi araçlarından olan Hadoop daha düşük maliyetler ve kaynaklarla optimize edilmiştir. Hadoop dağıtık mimarisini çalıştırabilecek maliyeti daha az ve daha düşük kapasiteli algılayıcı düğümler olabilecek cihazlarda, dağıtık veri kaydetme uygulaması yapılmıştır. Hadoop mimari yapısı ile veriler düğümlere dağıtılmış, herhangi bir algılayıcının devre dışı kalması halinde ise veri kayıt sistemi sorunsuz bir şekilde çalışmaya devam etmiştir.
The rapid advance of advances in wireless technology has enabled Wireless Sensor Networks (WSN) to become more popular, develop and spread. These networks also play a serious role in the Internet of Things, which generates an exponentially increasing amount of data. However, due to the lack of scalability of the WSNs, data transfer and storage in the wireless environment causes data loss. Therefore, the lossless, secure recording of data is of great importance. In this thesis, it is aimed to use Hadoop architecture, which is one of the distributed data processing tools that can work with backup copies of the data, in the KAAs, assuming that the calculated elements and storage may fail and that the data can be processed in a safe, efficient and scalable manner. Hadoop, one of the distributed data processing architecture tools, has been optimized with lower costs and resources. Distributed data logging has been implemented in devices that may have lower and lower capacity sensor nodes capable of running the Hadoop distributed architecture. With the Hadoop architecture, the data is distributed to the nodes, and if any sensor fails, the data logging system continues to operate smoothly.