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인메모리 데이터베이스는 한동안 사용되어 왔지만 빅 데이터의 등장과 함께 점점 인기를 얻고 있습니다. 메모리 내 데이터베이스는 디스크가 아닌 주 메모리(RAM)에 상주하는 데이터베이스입니다. 이는 기존 데이터베이스보다 훨씬 빠르게 액세스할 수 있음을 의미합니다.
Apache Spark는 Hadoop 에코시스템 위에 구축된 오픈 소스 빅 데이터 처리 프레임워크입니다. 대규모 데이터 세트에서 메모리 내 계산을 실행하기 위한 강력한 엔진을 제공합니다.
이 기사에서는 Apache Spark와 함께 메모리 내 데이터베이스를 사용할 때의 이점을 살펴봅니다. 또한 이 접근 방식을 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 단점과 고려 사항에 대해서도 살펴보겠습니다.
메모리 내 데이터베이스 사용의 주요 이점은 데이터에 액세스할 수 있는 속도입니다. 데이터가 디스크보다 액세스가 훨씬 빠른 RAM에 저장되기 때문입니다.
또 다른 장점은 메모리 내 데이터베이스를 사용하여 기존 데이터베이스를 사용하는 경우 메모리에 맞지 않는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있다는 것입니다. 필요한 경우 Spark가 데이터를 디스크에 유출할 수 있기 때문입니다.
인메모리 데이터베이스를 사용하는 또 다른 이점은 실시간으로 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있다는 것입니다. 데이터를 디스크에서 읽을 필요가 없기 때문에 시간이 다소 걸릴 수 있습니다.
메모리 내 데이터베이스 사용의 주요 단점은 비용입니다. RAM은 디스크보다 비싸므로 메모리 내 데이터베이스는 기존 데이터베이스보다 실행 비용이 더 많이 듭니다.
또 다른 단점은 메모리 내 데이터베이스가 기존 데이터베이스보다 설정 및 관리가 더 복잡하다는 점입니다. Spark 클러스터와 같이 관리해야 하는 움직이는 부분이 더 많기 때문입니다.
Apache Spark 사용의 주요 이점은 데이터를 처리할 수 있는 속도입니다. 대용량 데이터 세트에서 메모리 내 계산을 실행하도록 설계되었기 때문입니다.
Apache Spark 사용의 또 다른 장점은 사용하기 쉽다는 것입니다. 이는 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 하는 많은 고급 API와 함께 제공되기 때문입니다.
Apache Spark 사용의 또 다른 이점은 확장 가능하다는 것입니다. 필요에 따라 추가하거나 제거할 수 있는 시스템 클러스터에서 실행할 수 있기 때문입니다.
Apache Spark 사용의 주요 단점은 젊은 기술이라는 것입니다. 이는 여전히 진화 중이며 문서 및 지원이 부족함을 의미합니다.
Apache Spark 사용의 또 다른 단점은 다른 빅 데이터 기술만큼 널리 채택되지 않는다는 것입니다. 즉, 커뮤니티가 더 작고 사용 가능한 리소스가 더 적습니다.
이 기사에서는 Apache Spark와 함께 메모리 내 데이터베이스를 사용할 때의 장단점을 살펴보았습니다. 또한 이 접근 방식을 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 단점과 고려 사항도 살펴보았습니다.