Hadoop이란 무엇입니까? Hadoop 빅 데이터 처리

빅 데이터의 진화는 새로운 솔루션을 필요로 하는 새로운 과제를 낳았습니다. 역사상 그 어느 때보다도 서버는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리, 정렬 및 저장해야 합니다.

이러한 문제로 인해 Apache Hadoop과 같이 대규모 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있는 새로운 플랫폼이 등장했습니다.

이 기사에서는 Hadoop이 무엇인지, 주요 구성 요소가 무엇인지, Apache Hadoop이 빅 데이터를 처리하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다.

하둡이란 무엇입니까?

Apache Hadoop 소프트웨어 라이브러리는 분산 컴퓨팅 환경에서 빅데이터를 효율적으로 관리하고 처리할 수 있는 오픈소스 프레임워크입니다.

Apache Hadoop은 네 가지 주요 모듈로 구성됩니다. :

Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS)

데이터는 일반 컴퓨터의 로컬 파일 시스템과 유사한 Hadoop의 분산 파일 시스템에 있습니다. HDFS는 기존 파일 시스템에 비해 더 나은 데이터 처리량을 제공합니다.

또한 HDFS는 뛰어난 확장성을 제공합니다. 일반 하드웨어를 사용하여 단일 시스템에서 수천 대의 시스템으로 쉽게 확장할 수 있습니다.

Yet Another Resource Negotiator(YARN)

YARN은 예약된 작업, 전체 관리 및 클러스터 노드 및 기타 리소스 모니터링을 용이하게 합니다.

맵리듀스

Hadoop MapReduce 모듈은 프로그램이 병렬 데이터 계산을 수행하는 데 도움이 됩니다. MapReduce의 Map 작업은 입력 데이터를 키-값 쌍으로 변환합니다. 작업 줄이기는 입력을 소비하고 집계하여 결과를 생성합니다.

하둡 공통

Hadoop Common은 모든 모듈에서 표준 Java 라이브러리를 사용합니다.

하둡이 개발된 이유는 무엇입니까?

World Wide Web은 지난 10년 동안 기하급수적으로 성장했으며 현재 수십억 페이지로 구성되어 있습니다. 방대한 양으로 인해 온라인에서 정보를 검색하는 것이 어려워졌습니다. 이 데이터는 빅데이터가 되었으며 크게 두 가지 문제로 구성됩니다.

1. 이 모든 데이터를 효율적이고 검색하기 쉬운 방식으로 저장하기 어려움
2. 저장된 데이터 처리의 어려움

개발자들은 위의 문제를 해결하여 웹 검색 결과를 더 빠르고 효율적으로 반환하기 위해 많은 오픈 소스 프로젝트에서 작업했습니다. 그들의 솔루션은 데이터와 계산을 서버 클러스터에 분산하여 동시 처리를 달성하는 것이었습니다.

결국 Hadoop은 이러한 문제에 대한 솔루션이 되었고 서버 배포 비용 절감을 비롯한 많은 다른 이점을 가져왔습니다.

Hadoop 빅 데이터 처리는 어떻게 작동합니까?

Hadoop을 사용하여 클러스터의 저장 및 처리 용량을 활용하고 빅 데이터에 대한 분산 처리를 구현합니다. 기본적으로 Hadoop은 빅 데이터를 처리하는 다른 애플리케이션을 구축할 수 있는 기반을 제공합니다.

다양한 형식의 데이터를 수집하는 애플리케이션은 NameNode에 연결되는 Hadoop의 API를 통해 데이터를 Hadoop 클러스터에 저장합니다. NameNode는 파일 디렉토리의 구조와 생성된 각 파일의 "청크" 위치를 캡처합니다. Hadoop은 병렬 처리를 위해 DataNode에서 이러한 청크를 복제합니다.

MapReduce는 데이터 쿼리를 수행합니다. 모든 DataNode를 매핑하고 HDFS의 데이터와 관련된 작업을 줄입니다. "MapReduce"라는 이름 자체가 그것이 하는 일을 설명합니다. 지도 작업은 제공된 입력 파일에 대해 모든 노드에서 실행되고 리듀서는 데이터를 연결하고 최종 출력을 구성하기 위해 실행됩니다.

Hadoop 빅 데이터 도구

Hadoop의 생태계는 다양한 오픈 소스 빅 데이터 도구를 지원합니다. 이러한 도구는 Hadoop의 핵심 구성 요소를 보완하고 빅 데이터 처리 능력을 향상시킵니다.

가장 유용한 빅 데이터 처리 도구는 다음과 같습니다.

• 아파치 하이브
  Apache Hive는 Hadoop의 파일 시스템에 저장된 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 데이터 웨어하우스입니다.

• Apache Zookeeper
  Apache Zookeeper는 장애 조치를 자동화하고 실패한 NameNode의 영향을 줄입니다.

• 아파치 HBase
  Apache HBase는 Hadoop용 오픈 소스 비관계형 데이터베이스입니다.

• Apache Flume
  Apache Flume은 대량의 로그 데이터를 스트리밍하는 데이터를 위한 분산 서비스입니다.

• 아파치 스쿱
  Apache Sqoop은 Hadoop과 관계형 데이터베이스 간에 데이터를 마이그레이션하기 위한 명령줄 도구입니다.

• 아파치 피그
  Apache Pig는 Hadoop에서 실행되는 작업을 개발하기 위한 Apache의 개발 플랫폼입니다. 사용 중인 소프트웨어 언어는 Pig Latin입니다.

• Apache Oozie
  Apache Oozie는 Hadoop 작업 관리를 용이하게 하는 스케줄링 시스템입니다.

• 아파치 H카탈로그
  Apache HCatalog는 다양한 데이터 처리 도구에서 데이터를 정렬하기 위한 저장소 및 테이블 관리 도구입니다.

하둡의 장점

Hadoop은 빅 데이터 처리를 위한 강력한 솔루션이며 빅 데이터를 처리하는 비즈니스에 필수적인 도구입니다.

Hadoop의 주요 기능과 장점은 다음과 같습니다.

• 방대한 데이터의 더 빠른 저장 및 처리
  저장해야 할 데이터의 양은 소셜 미디어와 사물 인터넷(IoT)의 등장으로 급격히 증가했습니다. 이러한 데이터 세트의 저장 및 처리는 데이터 세트를 소유한 비즈니스에 매우 중요합니다.
• 유연성
  Hadoop의 유연성을 통해 텍스트, 기호, 이미지 및 비디오와 같은 비정형 데이터 유형을 저장할 수 있습니다. RDBMS와 같은 전통적인 관계형 데이터베이스에서는 데이터를 저장하기 전에 처리해야 합니다. 그러나 Hadoop을 사용하면 데이터를 그대로 저장하고 나중에 처리할 방법을 결정할 수 있으므로 데이터 전처리가 필요하지 않습니다. 즉, NoSQL 데이터베이스처럼 작동합니다.
• 처리 능력
  Hadoop은 분산 컴퓨팅 모델을 통해 빅 데이터를 처리합니다. 처리 능력을 효율적으로 사용하여 빠르고 효율적입니다.
• 비용 절감
  많은 팀이 발생하는 높은 비용 때문에 Hadoop과 같은 프레임워크가 도착하기 전에 프로젝트를 포기했습니다. Hadoop은 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 프레임워크이며 저렴한 상용 하드웨어를 사용하여 데이터를 저장합니다.
• 확장성
  Hadoop을 사용하면 클러스터의 노드 수를 변경하기만 하면 많은 관리 없이 시스템을 빠르게 확장할 수 있습니다.
• 내결함성
  분산 데이터 모델을 사용할 때의 많은 이점 중 하나는 장애를 견딜 수 있다는 것입니다. Hadoop은 가용성을 유지하기 위해 하드웨어에 의존하지 않습니다. 장치에 장애가 발생하면 시스템이 자동으로 작업을 다른 장치로 리디렉션합니다. 클러스터 전체에 여러 데이터 복사본을 저장하여 중복 데이터를 유지하기 때문에 내결함성이 가능합니다. 즉, 소프트웨어 계층에서 고가용성이 유지됩니다.

세 가지 주요 사용 사례

빅 데이터 처리

일반적으로 페타바이트 이상의 방대한 양의 데이터에는 Hadoop을 권장합니다. 엄청난 처리 능력을 필요로 하는 방대한 양의 데이터에 더 적합합니다. 수백 기가바이트 범위의 적은 양의 데이터를 처리하는 조직에는 Hadoop이 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

다양한 데이터 세트 저장

Hadoop을 사용하는 많은 이점 중 하나는 유연하고 다양한 데이터 유형을 지원한다는 것입니다. 데이터가 텍스트, 이미지 또는 비디오 데이터로 구성되었는지 여부에 관계없이 Hadoop은 이를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 조직은 요구 사항에 따라 데이터를 처리하는 방법을 선택할 수 있습니다. Hadoop은 저장된 데이터에 대한 유연성을 제공한다는 점에서 데이터 레이크의 특성을 가지고 있습니다.

병렬 데이터 처리

Hadoop에서 사용되는 MapReduce 알고리즘은 저장된 데이터의 병렬 처리를 조정하므로 여러 작업을 동시에 실행할 수 있습니다. 그러나 Hadoop의 표준 방법론을 혼동하기 때문에 공동 작업은 허용되지 않습니다. 데이터가 서로 독립적인 한 병렬 처리를 통합합니다.

실제 세계에서 Hadoop이 사용되는 용도

전 세계의 기업들이 Hadoop 빅 데이터 처리 시스템을 사용합니다. Hadoop의 많은 실제 사용 중 몇 가지가 아래에 나열되어 있습니다.

• 고객 요구 사항 이해
  현재 Hadoop은 고객 요구 사항을 이해하는 데 매우 유용한 것으로 입증되었습니다. 금융 업계 및 소셜 미디어의 주요 기업은 이 기술을 사용하여 활동에 대한 빅 데이터를 분석하여 고객 요구 사항을 이해합니다.
  회사는 해당 데이터를 사용하여 고객에게 개인화된 제안을 제공합니다. 당사의 관심사와 인터넷 활동을 기반으로 소셜 미디어 및 전자 상거래 사이트에 표시되는 광고를 통해 이를 경험했을 것입니다.
• 비즈니스 프로세스 최적화
  Hadoop은 트랜잭션 및 고객 데이터를 더 잘 분석하여 비즈니스 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 추세 분석 및 예측 분석을 통해 기업은 제품과 재고를 맞춤화하여 매출을 높일 수 있습니다. 이러한 분석은 더 나은 의사 결정을 용이하게 하고 더 높은 수익으로 이어질 것입니다.
  또한 기업에서는 Hadoop을 사용하여 직원 간의 상호 작용에 관한 데이터를 수집하여 직원 행동을 모니터링함으로써 업무 환경을 개선하고 있습니다.
• 의료 서비스 개선
  의료 산업의 기관은 Hadoop을 사용하여 건강 문제 및 치료 결과에 관한 방대한 양의 데이터를 모니터링할 수 있습니다. 연구원은 이 데이터를 분석하여 건강 문제를 식별하고, 약물을 예측하고, 치료 계획을 결정할 수 있습니다. 이러한 개선을 통해 국가는 의료 서비스를 신속하게 개선할 수 있습니다.
• 금융 거래
  Hadoop은 사전 정의된 설정으로 시장 데이터를 스캔하여 거래 기회와 계절적 추세를 식별하는 정교한 알고리즘을 보유하고 있습니다. 금융 회사는 Hadoop의 강력한 기능을 통해 이러한 작업의 대부분을 자동화할 수 있습니다.
• IoT용 Hadoop 사용
  IoT 장치는 데이터의 가용성에 따라 효율적으로 작동합니다. 제조업체와 발명가는 수십억 건의 트랜잭션을 위한 데이터 웨어하우스로 Hadoop을 사용합니다. IoT는 데이터 스트리밍 개념이므로 Hadoop은 포함하는 방대한 양의 데이터를 관리하는 데 적합하고 실용적인 솔루션입니다.
  Hadoop은 지속적으로 업데이트되므로 IoT 플랫폼에서 사용되는 지침을 개선할 수 있습니다.

Hadoop의 다른 실용적인 용도로는 장치 성능 개선, 개인 정량화 및 성능 최적화 개선, 스포츠 및 과학 연구 개선 등이 있습니다.

Hadoop 사용의 어려움은 무엇입니까?

모든 애플리케이션에는 장점과 과제가 있습니다. Hadoop은 또한 다음과 같은 몇 가지 문제를 야기합니다.

• MapReduce 알고리즘이 항상 해결책이 되는 것은 아닙니다.
  MapReduce 알고리즘은 모든 시나리오를 지원하지 않습니다. 단순한 정보 요청 및 독립적인 단위로 분할되는 문제에 적합하지만 반복 작업에는 적합하지 않습니다.
  MapReduce는 반복 알고리즘에 집중적인 상호 통신이 필요하고 MapReduce 단계에서 여러 파일을 생성하므로 고급 분석 컴퓨팅에는 비효율적입니다.
• 완전히 개발된 데이터 관리
  Hadoop은 데이터 관리, 메타데이터 및 데이터 거버넌스를 위한 포괄적인 도구를 제공하지 않습니다. 또한 데이터 표준화 및 품질 결정에 필요한 도구가 부족합니다.
• 인재 격차
  Hadoop의 가파른 학습 곡선으로 인해 MapReduce로 생산성을 유지하기에 충분한 Java 기술을 갖춘 초급 프로그래머를 찾기가 어려울 수 있습니다. 이러한 집약성은 공급자가 관계형(SQL) 데이터베이스 기술을 Hadoop 위에 두는 데 관심을 갖는 주된 이유입니다. MapReduce 기술보다 SQL에 대한 건전한 지식을 가진 프로그래머를 찾는 것이 훨씬 더 쉽기 때문입니다.
  Hadoop 관리는 예술이자 과학이므로 운영 체제, 하드웨어 및 Hadoop 커널 설정에 대한 낮은 수준의 지식이 필요합니다.
• 데이터 보안
  Kerberos 인증 프로토콜은 Hadoop 환경을 안전하게 만드는 중요한 단계입니다. 데이터 보안은 조각난 데이터 보안 문제로부터 빅 데이터 시스템을 보호하는 데 중요합니다.

결론

Hadoop은 문제를 극복하는 데 필요한 단계와 함께 효과적으로 구현될 때 빅 데이터 처리를 해결하는 데 매우 효과적입니다. 방대한 양의 데이터를 처리하는 회사를 위한 다목적 도구입니다.

주요 장점 중 하나는 모든 하드웨어에서 실행할 수 있고 Hadoop 클러스터를 수천 대의 서버에 배포할 수 있다는 것입니다. 이러한 유연성은 코드형 인프라 환경에서 특히 중요합니다.