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;Hadoop
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; 다수의 컴퓨터로 분산 구성된 [[빅데이터]]를 병렬로 처리할 수 있는 [[공개 소프트웨어]] 프레임워크
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==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 노드를 쉽게 추가 가능, 일부 노드가 죽어도 정상 동작


== 특징 ==
==구조==
* '''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


== 구조 ==
;크게 [[맵리듀스]]와 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)으로 나눌 수 있다.
;크게 [[맵리듀스]]와 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)으로 나눌 수 있다.
[[파일:하둡 클러스터.png]]
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=== 하둡 분산 파일 시스템 ===
===하둡 분산 파일 시스템===
 
;Hadoop Distributed File System
;Hadoop Distributed File System
* 네임노드(Namenode): 마스터 노드
* 데이터노드(Datanode): 슬레이브 노드


=== 맵리듀스 ===
*네임노드(Namenode): 마스터 노드
*데이터노드(Datanode): 슬레이브 노드
 
===맵리듀스===
 
;MapReduce
;MapReduce
* 잡 트래커
* 태스크 트래커


== 하둡 에코시스템 ==
*잡 트래커
*태스크 트래커
 
==하둡 에코시스템==
[[파일:하둡 에코시스템.png]]
[[파일:하둡 에코시스템.png]]
;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)===
=== Oozie(우지) ===
===Oozie(우지)===
=== Avro(에이브로) ===
===Avro(에이브로)===
=== Parquet(파케이) ===
===Parquet(파케이)===
=== Flume(플룸) ===
===Flume(플룸)===
=== Sqoop(스쿱) ===
===Sqoop(스쿱)===
=== Pig(피그) ===
===Pig(피그)===
=== Crunch(크런치) ===
===Crunch(크런치)===
=== HBase ===
===HBase===
* 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
 
===Hive(하이브)===
===Impala===
===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


=== Hive(하이브) ===
==한계==
=== Impala ===
=== Tajo ===


== 하둡 배포판 ==
*실시간 데이터 처리에는 비효율적
* 아파치 하둡
*비동기적 데이터 처리에 비효율적
* 클라우데라 하둡(CDH)
*반복 작업이 많은 경우에는 비효율적
* 호튼웍스 하둡
* 앱알(MAPR) 하둡


== 한계 ==
==참조 문헌==
* 실시간 데이터 처리에는 비효율적
* 비동기적 데이터 처리에 비효율적
* 반복 작업이 많은 경우에는 비효율적


== 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)]

Latest revision as of 17:44, 3 May 2024

분류:데이터베이스

Hadoop
다수의 컴퓨터로 분산 구성된 빅데이터를 병렬로 처리할 수 있는 공개 소프트웨어 프레임워크

특징[edit | edit source]

  • 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 허용확장성: 성능 증강이 필요하면 노드를 쉽게 추가 가능, 일부 노드가 죽어도 정상 동작

구조[edit | edit source]

크게 맵리듀스와 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)으로 나눌 수 있다.

파일:하둡 클러스터.png

하둡 분산 파일 시스템[edit | edit source]

Hadoop Distributed File System
  • 네임노드(Namenode): 마스터 노드
  • 데이터노드(Datanode): 슬레이브 노드

맵리듀스[edit | edit source]

MapReduce
  • 잡 트래커
  • 태스크 트래커

하둡 에코시스템[edit | edit source]

파일:하둡 에코시스템.png

하둡 코어 프로젝트(HDFS, 맵리듀스)와 하둡 서브 프로젝트(수집, 분석, 마이닝 등)로 구성

Zookeeper(주키퍼)[edit | edit source]

Oozie(우지)[edit | edit source]

Avro(에이브로)[edit | edit source]

Parquet(파케이)[edit | edit source]

Flume(플룸)[edit | edit source]

Sqoop(스쿱)[edit | edit source]

Pig(피그)[edit | edit source]

Crunch(크런치)[edit | edit source]

HBase[edit | edit source]

  • HDFS를 보다 효율적으로 사용하기 위한 시스템
  • 구조화된 대용량의 데이터에 빠른 임의 접근을 제공(Latency 감소)
  • HDFS의 데이터에 대한 실시간 읽기/쓰기 기능 제공

Hive(하이브)[edit | edit source]

Impala[edit | edit source]

Tajo(타조)[edit | edit source]

  • 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[edit | edit source]

  • 아파치 하둡
  • 클라우데라 하둡(CDH)
  • 호튼웍스 하둡
  • 앱알(MAPR) 하둡

한계[edit | edit source]

  • 실시간 데이터 처리에는 비효율적
  • 비동기적 데이터 처리에 비효율적
  • 반복 작업이 많은 경우에는 비효율적

참조 문헌[edit | edit source]