이 문서는 Google Cloud Translation API를 사용해 자동 번역되었습니다.
어떤 문서는 원문을 읽는게 나을 수도 있습니다.
빅데이터와 Hadoop의 진화
빅데이터는 최근 화두로 떠오르고 있으며, 개인, 조직, 기계에서 생성되는 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 일컫는다. 생성되는 데이터의 양은 인터넷 사용 증가와 스마트 장치의 광범위한 채택으로 인해 향후 몇 년 동안 기하급수적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 이 방대한 양의 데이터를 관리, 저장 및 분석하는 것은 조직의 과제가 되었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 오픈 소스 프레임워크인 Hadoop이 만들어졌습니다. 이 기사에서는 빅 데이터와 Hadoop의 진화에 대해 살펴보겠습니다.
빅 데이터의 개념은 오래전부터 있었습니다. 빅 데이터에 대한 최초의 언급은 컴퓨터 과학자 John W. Tukey가 "비트"라는 용어를 만든 1960년대로 거슬러 올라갑니다. 이 용어는 컴퓨터가 처리할 수 있는 정보의 양을 나타냅니다. 1990년대에 "빅 데이터"라는 용어는 과학적 실험 및 연구에 의해 생성된 대규모 데이터 세트를 설명하는 데 사용되었습니다.
Doug Cutting과 Mike Cafarella는 2005년에 Hadoop을 만들었습니다. 처음에 이 프레임워크는 상용 하드웨어 클러스터에서 대규모 데이터 세트 처리를 지원하도록 설계되었습니다. Hadoop은 Google의 MapReduce 및 Google 파일 시스템(GFS) 문서에서 영감을 받았습니다. Hadoop의 두 가지 핵심 구성 요소는 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 MapReduce입니다.
HDFS는 상용 서버 클러스터 전체에 대용량 데이터 세트를 저장하도록 설계된 분산 파일 시스템입니다. HDFS는 하드웨어 오류가 발생한 경우에도 데이터 가용성을 보장하는 내결함성 메커니즘을 제공합니다.
MapReduce는 개발자가 분산 데이터 처리 애플리케이션을 작성할 수 있게 해주는 프로그래밍 모델입니다. 이 모델은 맵과 리듀스의 두 가지 기능으로 구성됩니다. 맵 기능은 데이터를 처리하고 중간 키-값 쌍 세트를 생성합니다. reduce 함수는 이 중간 데이터를 가져와 처리하여 최종 출력을 생성합니다.
Hadoop의 인기는 2010년대 초에 급속히 증가했습니다. 다양한 산업 분야의 조직에서 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하기 위해 Hadoop을 채택하기 시작했습니다. 이러한 성장과 함께 Hadoop의 에코시스템은 다양한 도구와 기술을 포함하도록 확장되었습니다. Hadoop 생태계에서 널리 사용되는 몇 가지 도구를 살펴보겠습니다.
Hive는 Hadoop에 저장된 데이터를 쿼리하기 위해 SQL과 같은 인터페이스를 제공하는 데이터 웨어하우스 시스템입니다. 이를 통해 사용자는 SQL 쿼리를 사용하여 데이터 분석 및 데이터 요약 작업을 수행할 수 있습니다. Hive 쿼리는 MapReduce 작업으로 변환되어 Hadoop 클러스터에서 실행됩니다.
Pig는 MapReduce 작업을 작성하는 데 사용되는 고급 프로그래밍 언어입니다. 개발자가 복잡한 데이터 처리 워크플로를 쉽게 작성할 수 있는 스크립팅 언어를 제공합니다.
HBase는 HDFS 위에 구축된 분산형 열 기반 데이터베이스입니다. 대량의 정형 및 반정형 데이터를 저장하고 관리하도록 설계되었습니다. HBase는 실시간 데이터 처리 및 분석에 널리 사용됩니다.
Spark는 Hadoop 위에 구축된 빠르고 범용적인 클러스터 컴퓨팅 시스템입니다. 암시적 데이터 병렬성과 내결함성이 있는 전체 클러스터를 프로그래밍하기 위한 인터페이스를 제공합니다.
Hadoop은 처음부터 먼 길을 왔습니다. 빅데이터 처리의 표준이 되었으며 다양한 산업에서 널리 사용되고 있습니다. 최근 몇 년 동안 Hadoop은 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform과 같은 클라우드 기반 빅 데이터 서비스와의 경쟁에 직면했습니다. 이러한 클라우드 기반 서비스는 빅 데이터 처리, 저장 및 분석을 위한 관리 환경을 제공합니다.
결론적으로 빅데이터는 오래전부터 있었지만 유행어가 되기 시작한 것은 2000년대 초반이다. Hadoop은 대규모 데이터 세트를 관리, 저장 및 분석하는 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. Hadoop의 에코시스템은 다양한 도구와 기술을 포함하도록 성장하여 빅 데이터 처리를 위한 기본 프레임워크가 되었습니다. Hadoop은 최근 몇 년 동안 클라우드 기반 빅 데이터 서비스와의 경쟁에 직면했습니다. 그러나 온프레미스 빅 데이터 처리가 필요한 조직에서는 여전히 인기 있는 선택입니다.