hadoop4

• 

  Apache Spark란? Spark(스파크)란? 스파크는 대규모 데이터 처리 및 분석을 위한 오픈소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다. 스파크는 데이터를 분산 처리하고, 인메모리 방식을 사용하여 효율적이고 빠른 처리 속도를 제공합니다. 등장배경 스파크는 빅데이터 처리를 위한 도구로, Hadoop Ecosystem 내에서 등장했습니다. 이를 이해하기 위해서는 Hadoop의 등장 배경을 먼저 간단하게 살펴보겠습니다. Apache Hadoop 빅데이터 문제를 해결하기 위해 Hadoop이 등장합니다. Hadoop은 분산 파일 시스템인 HDFS와 분산 데이터 처리 모델인 MapReduce로 구성되어 있으며 Hadoop의 등장으로 빅데이터 문제를 해결할 수 있을 것으로 보였습니다. 그러나 Hadoop의 처리 방식은 Disk I/O 기반으로.. Big Data 2023. 6. 2.

• 

  Hadoop YARN이란 무엇인가? Hadoop YARN이란? YARN(Yet Another Resource Negotiator)이란 또 다른 리소스 협상가라는 뜻으로, Hadoop Cluster 내에서 리소스와 작업 스케줄링을 담당하는 컴포넌트입니다. 기존 Hadoop의 단점을 보완하기 위해 V2부터 도입되었습니다. 이번 글에서는 YARN이 무엇인지, 왜 등장하는지 등 YARN에 대해 알아보겠습니다. Hadoop V1 (MR 계층) Hadoop이 처음 개발되었을 당시에는 Job Tracker와 Task Tracker가 있었습니다. Job Tracker는 클러스터의 리소스 관리, 작업 상태 추적, 작업의 스케줄링 등 중앙 제어 역할을 하고, Task Tracker는 Job Tracker로부터 할당된 작업을 처리하는 역할을 합니다. ① 잡 .. Big Data 2023. 5. 27.

• 

  HDFS와 MapReduce에 대해 HDFS와 MapReduce 이전 글에서는 Hadoop에 대해 간단하게 알아보았으며, 이번 글에서는 Hadoop의 코어 프로젝트인 HDFS와 MapReduce에 대해 간단히 알아보겠습니다. Hadoop의 버전마다 차이가 있을 수 있습니다. Hadoop 1.x의 경우 블록 크기의 기본값이 64MB지만 Hadoop 2.x의 경우 블록 크기의 기본값은 128MB입니다. ◈ HDFS(Hadoop Distributed Fils System, 분산 파일 시스템) HDFS는 데이터를 여러 서버에 분산하여 저장하는 분산 파일 시스템입니다. 데이터를 블록 단위로 분할하여 여러 서버에 저장하고, 데이터의 안정성과 내고장성을 제공합니다. HDFS에는 마스터/슬레이브(master/slave) 구조로 하나의 네임노드와 여러 개.. Big Data 2023. 5. 25.

• 

  Hadoop이란 무엇인가? Hadoop이란 무엇인가? Hadoop(High-Availability Distributed Object-Oriented Platform) Hadoop은 대용량 데이터를 처리하기 위한 오픈소스 프레임워크로, 현재 많은 기업과 조직에서 대용량 데이터 처리에 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 Hadoop이 무엇인지 간단하게 알아보겠습니다. ◈ Hadoop 소개 ◇ 등장 배경 Hadoop은 대용량 데이터의 증가와 기존 데이터 처리 방법의 한계로 개발되었습니다. 인터넷과 디지털 기술의 발전으로 인해 기업과 조직에서 생성되는 데이터의 양이 급증했으며, 이를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 필요했습니다. 그리고 기존에는 단일 서버에서 데이터 처리를 수행하는 방식이 주로 사용되었으며 대용량 데이터를 한 대의 서버에서.. Big Data 2023. 5. 23.