하둡: Difference between revisions
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=== Impala === | === Impala === | ||
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* 실시간 데이터 처리에는 비효율적 | |||
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== 참조 문헌 == | == 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] | |||
Revision as of 22:40, 2 January 2020
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
구조
- 크게 맵리듀스와 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)으로 나눌 수 있다.
하둡 분산 파일 시스템
- Hadoop Distributed File System
- 네임노드(Namenode): 마스터 노드
- 데이터노드(Datanode): 슬레이브 노드
맵리듀스
- MapReduce
- 잡 트래커
- 태스크 트래커
하둡 에코시스템
- 하둡 코어 프로젝트(HDFS, 맵리듀스)와 하둡 서브 프로젝트(수집, 분석, 마이닝 등)로 구성
Zookeeper(주키퍼)
Oozie(우지)
Avro(에이브로)
Parquet(파케이)
Flume(플룸)
Sqoop(스쿱)
Pig(피그)
Crunch(크런치)
HBase
Hive(하이브)
Impala
Tajo
한계
- 실시간 데이터 처리에는 비효율적
- 비동기적 데이터 처리에 비효율적
- 반복 작업이 많은 경우에는 비효율적
