Hadoop이란.

다양한 업무를 하다보면, 특히 데이터에 대해 이야기를 할 때 하둡에 대해 이야기를 들을 수 있습니다. 오늘은 그러한 하둡에 대한 개념을 정리해볼려고합니다.

하둡의 정의

하둡 소프트웨어 라이브러리는 간단한 프로그래밍 모델을 사용해서 여러대의 컴퓨터 클러스터에서 대규모 데이터 세트를 분산 처리할 수 있게 해주는 프레임워크입니다.

좀 더 간단하게 이야기하자면, 분산 환경에서 빅데이터를 저장하고 처리할 수 있는 자바 기반의 오픈 소스 프레임워크입니다.

이는 분산 시스템 구조로 설계되어서 단일 서버에서 수천대의 머신으로 확장할 수 있게 처리되어 있습니다.

하둡의 생태계

하둡 생태계 (Hadoop Ecosystem)

이 생태계에 있는 것을 크게 구분한다면, 코어 프로젝트와 서브 프로젝트로 나눌 수도 있습니다.

하둡 코어 프로젝트 : HDFS(분산 데이터 저장), MapReduce(분산 처리). 하둡이 시작할 때는 이 두개의 프레임워크로 시작되었습니다.
하둡 서브 프로젝트 : 나머지의 프로젝트들을 의미합니다. 일반적으로 데이터 마이닝이나 수집, 분석 등을 수행합니다.

하둡의 구성요소

데이터 저장

1. HDFS(Hadoop Distributed File System, 하둡 분산형 파일 시스템)

분산 파일 데이터를 저장합니다.
애플리케이션 데이터에 대한 높은 처리량의 액세스를 제공하는 분산 파일 시스템입니다.

2. HBase

분산 데이터베이스
HBase는 구글의 Bigtable을 기반으로 개발된 비관계형 데이터베이스입니다.
Hadoop 및 HDFS위에 Bigtbale과 같은 기능을 제공합니다.

3. Kudu

컬럼기반 스토리지
컬럼기반 스토리지로 하둡 플랫폼에 추가되어 급변하는 데이터에 대한 빠른 분석을 위해 설계되었습니다.

데이터 수집

1. Chunkwa

분산 환경에서 생성되는 데이터를 안정적으로 HDFS에 저장하는 플랫폼

2. Flume

많은 양의 데이터를 수집, 집계 및 이동하기 위한 분산형 서비스

3. Sribe

페이스북에서 개발한 데이터 수집 플랫폼
Chunkwa는 다르게 데이터를 중앙서버로 전송

4. Kafka

데이터 스트림을 실시간으로 관리하기 위한 분산시스템
대용량 이벤트 처리를 위해 개발했습니다.
좀 더 자세하게는...

데이터 처리

1. MapReduce(맴리듀스)

대용량의 데이터 처리를 위한 분산 프로그래밍 모델, 소프트웨어 프레임워크
맵리듀스 프레임워크를 이용하면 대규모 분산 컴퓨팅 환경에서, 대량의 데이터를 병렬로 분석 가능합니다.
프로그래머가 직접 작성하는 맵과 리듀스 라는 두 개의 메소드로 구성됩니다.
- 맵(Map) : 흩어져 있는 데이터를 연관성이 있는 데이터를로 분류합니다. (key-value)
- 리듀스(Reduce) : Map에서 분류된 데이터에서 중복 데이터를 제거하고 원하는 데이터를 추출합니다.

2. Pig

하둡에 저장된 데이터를 맵리듀스 프로그램을 만들지 않고 SQL과 유사한 스크립트를 이용해 데이터를 처리, 맵리듀스 API를 매우 단순화한 형태로 설계되었습니다.

3. Mahout

분석 기계학습에 필요한 알고리즘을 구축하기위한 오픈소스 프레임워크
클러스터링, 필터링, 마이닝, 회귀분석 등 중요 알고리즘을 지원해 줍니다.

4. Spark

대규모 데이터 처리를 위한 빠른 속도로 실행시켜 주는 엔진
80개 이상의 고급 연산자를 제공하며 파이썬, R등에서 대화형으로 사용할 수 있습니다.

5. Imaple

임팔라는 하둡기반 분산 엔진
맵리듀스를 사용하지 않고 C++로 개발한 인메모리 엔진을 사용해 빠른 성능

6. Hive

하둡기반 데이터 솔루션
페이스북에서 개발한 오픈소스
자바를 몰라도 데이터분석을 할수 있게 도와 준다.
SQL과 유사한 HiveQL이라는 언어를 제공하여 쉽게 데이터 분석 가능합니다.

분산 코디네이터

1. Zookeeper

분산환경에서 서버간의 상호 조정이 필요한 다양한 서비스를 제공하는 서비스
분산 동기화를 제공하며, 그룹 서비스를 제공하는 중앙 집중식 서비스로 알맞은 분산처리 및 분산환경을 구성하는 서버 설정을 통합적으로 관리합니다.

분산 리소스 관리

1. YARN

작업 스케줄링 및 클러스터 리소스 관리를 위한 프레임워크입니다.
맵리듀스, 하이브, 임팔라, 스파크 등의 다양한 어플리케이션은 YARN에서 작업을 실행합니다.

2. Meseos

클라우드 환경에 대한 리소스 관리를 처리합니다.
Mesos는 Linux 커널과 동일한 원칙을 사용하며 컴퓨터에 API(ex. Hadoop, Spark, Kafka, Elasticserach, ...) 등을 제공합니다.
이베이(울회사)나 페이스북, 트위터 등 다양한 기업들이 Mesos 클러스터 자원을 관리합니다.

마무리.

간단하게 하둡에 대해서 조사를 했습니다. 내용적으로 부족한 부분이 많지만 개념만 잡고간다는 개념으로 작성하였습니다.

출처

# Distributed

[Hadoop] Hadoop이란?