이 문서는 Google Cloud Translation API를 사용해 자동 번역되었습니다.
어떤 문서는 원문을 읽는게 나을 수도 있습니다.
파일 시스템은 하드 드라이브와 같은 저장 장치에서 파일을 저장, 구성 및 조작하는 데 사용되는 논리적 메커니즘입니다. 그것들은 모든 운영 체제의 필수적인 부분이며 그것들 없이는 컴퓨터에 파일을 저장하거나 검색할 수 없습니다.
다양한 유형의 파일 시스템이 있지만 이 기사에서는 분산 파일 시스템에 중점을 둘 것입니다. 분산 파일 시스템은 파일을 여러 컴퓨터에 저장한 다음 네트워크로 함께 연결할 수 있는 파일 시스템입니다. 이는 단일 컴퓨터에만 파일을 저장할 수 있는 기존 파일 시스템에 비해 많은 이점이 있습니다.
분산 파일 시스템 사용의 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
확장성: 분산 파일 시스템은 대규모 조직의 요구 사항을 충족하도록 확장할 수 있지만 기존 파일 시스템은 결국 한계에 도달합니다.
신뢰성: 분산 파일 시스템은 파일이 여러 컴퓨터에 저장되기 때문에 기존 파일 시스템보다 데이터 손실이 훨씬 적습니다.
성능: 분산 파일 시스템은 여러 컴퓨터에서 동시에 파일에 액세스할 수 있으므로 성능을 향상시킬 수 있습니다.
이 기사에서는 백엔드 애플리케이션에 가장 많이 사용되는 분산 파일 시스템을 살펴보겠습니다. 또한 분산 파일 시스템을 설정하고 사용하는 방법을 보여주는 몇 가지 코드 예제를 제공합니다.
Apache Hadoop은 컴퓨터 클러스터에서 대량의 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. Hadoop은 확장 가능하고 내결함성이 있도록 설계되었으며 빅 데이터 애플리케이션에 자주 사용됩니다.
Hadoop에는 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 MapReduce 프로그래밍 모델의 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다. HDFS는 빅 데이터 애플리케이션과 함께 작동하도록 설계된 분산 파일 시스템입니다. MapReduce는 대량의 데이터를 병렬로 처리하는 데 사용되는 프로그래밍 모델입니다.
Hadoop은 Java로 작성되었으며 Linux, Windows 및 MacOS에서 실행할 수 있습니다.
Hadoop 설치는 비교적 간단합니다. 먼저 Apache 웹 사이트에서 최신 버전의 Hadoop을 다운로드해야 합니다. 다음으로 Hadoop 파일을 컴퓨터의 디렉토리에 추출해야 합니다.
Hadoop이 설치되면 Hadoop 환경 변수를 구성해야 합니다. conf
디렉토리에 있는 hadoop-env.sh
파일을 편집하여 이를 수행할 수 있습니다.
Hadoop이 설치되고 구성되면 Hadoop을 사용하여 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다.
Hadoop은 모든 유형의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있지만 로그 파일 및 웹 서버 데이터와 같은 대량의 구조화된 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다.
Hadoop에 데이터를 저장하면 Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS)에 저장됩니다. HDFS는 빅 데이터 애플리케이션과 함께 작동하도록 설계된 확장 가능하고 내결함성이 있는 분산 파일 시스템입니다.
Hadoop은 또한 대량의 데이터를 병렬로 처리하는 데 사용할 수 있는 MapReduce 프로그래밍 모델을 제공합니다. MapReduce는 2단계 처리 모델입니다. 첫 번째 단계에서는 데이터가 키-값 쌍으로 매핑됩니다. 두 번째 단계에서는 매핑된 데이터가 더 작은 데이터 세트로 축소됩니다.
이 기사에서는 백엔드 애플리케이션을 위한 분산 파일 시스템인 Apache Hadoop을 살펴보았습니다. Hadoop을 설치하고 사용하는 방법을 보여주는 코드 예제도 제공했습니다.