하둡: 두 판 사이의 차이
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*'''[[공개 소프트웨어]]''': 무료로 자유롭게, 필요한 경우 변형하여 사용 가능 | |||
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=== 하둡 분산 파일 시스템 === | ===하둡 분산 파일 시스템=== | ||
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=== 맵리듀스 === | *네임노드(Namenode): 마스터 노드 | ||
*데이터노드(Datanode): 슬레이브 노드 | |||
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== 하둡 에코시스템 == | *잡 트래커 | ||
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;하둡 코어 프로젝트(HDFS, 맵리듀스)와 하둡 서브 프로젝트(수집, 분석, 마이닝 등)로 구성 | ;하둡 코어 프로젝트(HDFS, 맵리듀스)와 하둡 서브 프로젝트(수집, 분석, 마이닝 등)로 구성 | ||
=== Zookeeper(주키퍼) === | ===Zookeeper(주키퍼)=== | ||
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* HDFS를 보다 효율적으로 사용하기 위한 시스템 | |||
* 구조화된 대용량의 데이터에 빠른 [[임의 접근]]을 제공(Latency 감소) | *HDFS를 보다 효율적으로 사용하기 위한 시스템 | ||
* HDFS의 데이터에 대한 실시간 읽기/쓰기 기능 제공 | *구조화된 대용량의 데이터에 빠른 [[임의 접근]]을 제공(Latency 감소) | ||
*HDFS의 데이터에 대한 실시간 읽기/쓰기 기능 제공 | |||
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===Tajo(타조)=== | |||
* 오픈소스 기반 분산 컴퓨터 플랫폼인 아파치 하둡(Apache Hadoop) 기반의 분산 데이터 웨어하우스 프로젝트로 대규모 데이터 처리와 실시간 상호 분석에 모두 사용 가능함. | |||
==하둡 배포판== | |||
*아파치 하둡 | |||
*클라우데라 하둡(CDH) | |||
*호튼웍스 하둡 | |||
*앱알(MAPR) 하둡 | |||
== | ==한계== | ||
*실시간 데이터 처리에는 비효율적 | |||
*비동기적 데이터 처리에 비효율적 | |||
* | *반복 작업이 많은 경우에는 비효율적 | ||
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== | ==참조 문헌== | ||
*[http://www.incodom.kr/hadoop_%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC_2%ED%8E%B8 hadoop 총정리 2편] | |||
* [http://www.incodom.kr/hadoop_%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC_2%ED%8E%B8 hadoop 총정리 2편] | *[https://www.youtube.com/channel/UCKttG86PDVKdGXHmTxnLD-A Big Data Koo(구자환 교수님 채널)] | ||
* [https://www.youtube.com/channel/UCKttG86PDVKdGXHmTxnLD-A Big Data Koo(구자환 교수님 채널)] | |||
2022년 5월 18일 (수) 15:51 판
1 특징
- 분산 구조: 여러개의 서버, 일반 PC 등을 모아 분산된 파일시스템 및 분석 시스템 형성 가능
- 공개 소프트웨어: 무료로 자유롭게, 필요한 경우 변형하여 사용 가능
- 결함 허용 및 확장성: 성능 증강이 필요하면 노드 쉽게 추가 가능, 일부 노드가 죽어도 정상 동작
2 구조
- 크게 맵리듀스와 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)으로 나눌 수 있다.
2.1 하둡 분산 파일 시스템
- Hadoop Distributed File System
- 네임노드(Namenode): 마스터 노드
- 데이터노드(Datanode): 슬레이브 노드
2.2 맵리듀스
- MapReduce
- 잡 트래커
- 태스크 트래커
3 하둡 에코시스템
- 하둡 코어 프로젝트(HDFS, 맵리듀스)와 하둡 서브 프로젝트(수집, 분석, 마이닝 등)로 구성
3.1 Zookeeper(주키퍼)
3.2 Oozie(우지)
3.3 Avro(에이브로)
3.4 Parquet(파케이)
3.5 Flume(플룸)
3.6 Sqoop(스쿱)
3.7 Pig(피그)
3.8 Crunch(크런치)
3.9 HBase
- HDFS를 보다 효율적으로 사용하기 위한 시스템
- 구조화된 대용량의 데이터에 빠른 임의 접근을 제공(Latency 감소)
- HDFS의 데이터에 대한 실시간 읽기/쓰기 기능 제공
3.10 Hive(하이브)
3.11 Impala
3.12 Tajo(타조)
- 오픈소스 기반 분산 컴퓨터 플랫폼인 아파치 하둡(Apache Hadoop) 기반의 분산 데이터 웨어하우스 프로젝트로 대규모 데이터 처리와 실시간 상호 분석에 모두 사용 가능함.
4 하둡 배포판
- 아파치 하둡
- 클라우데라 하둡(CDH)
- 호튼웍스 하둡
- 앱알(MAPR) 하둡
5 한계
- 실시간 데이터 처리에는 비효율적
- 비동기적 데이터 처리에 비효율적
- 반복 작업이 많은 경우에는 비효율적
