들어가며 현재 급하게 Spring Cloud 를 사용하여 MSA 환경을 구성하고 있습니다. 그런데 데이터 동기화를 위한 메시지큐가 필요하다고 느끼게 되었고 도입하는...
Hadoop Ecosystem은 Hadoop 환경에서 빅데이터 문제를 효율적으로 다루기 위해 만들어진 서브 프로젝트들의 집합입니다. 이중 가장 핵심 요소는 규모의 데이터를 수용할 수 있는 분산파일 시스템인 Hadoop Distributed File System(HDFS)와 그것을 처리할 수 있게 해주는 MapReduce 입니다. 이를 중심으로 분산 코디네이터, 워크플로우 관리, 분산 리소스 관리, 데이터 마이닝, 분석, 수집, 직렬화 등 다...
간단하게 Hadoop 실행환경을 구축할 수 있다. 오늘 다뤄볼 내용은 Docker 지식이... com/big-data-europe/docker-hadoop-spark-workbench GitHub - big-data-europe/docker-hadoop-spark-workbench...
docker-compose.yml 파일 작성하기 ; 다음은 Apache Spark와 Apache Kafka를 포함하는 docker-compose.yml 파일의 예시입니다. 이 파일을 사용하여 여러 컨테이너를 동시에 설정하고 실행할 수 있습니다. 각 서비스 설정은 해당 서비스의 기능과 네트워크 설정을 정의합니다. 방화벽 공개 설정이 정상적으로 되어 있다면, 웹 브라우저에서 아래 URL에 접속하면 각 컨테이너의 UI를 확인할 수 있다. Jupyter Lab 환경에서 PySpark를 활용하여 Kafka ...
Hadoop(하둡)은 대규모 데이터의 축적, 분석을 분산하여 처리하는 프레임워크이며, Java 언어로 구현되어 있다. Hadoop의 근원이 된 것은 Google의 대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 분산 처리 기반인 MapReduce와 Google File System 이다. Google은 이 시스템에 관한 논문을 2004년에 공개하였고, 그것을 참고로 Doug Cutting, Mike Cafarella 라는 사람에 의해 개발되었다. Hadoop이라는 이름은 Doug의 아들이 노란 코끼리의 봉제인형에 ...
[실무로 배우는 빅데이터 기술 개정 2판] 을 학습 중 storm 어플리케이션을 설치하고 서비스를 실행하는 과정에서 발생한 오류이다. 위와 같이 storm binary를 찾을 수 없다는 메세지가 발생. 코드를 확인해본...
Azure HDInsight는 쉽고 빠르게, 그리고 비용 효율적으로 대량의 데이터를 처리할 수 있는 완전 관리형 클라우드 서비스입니다. Hadoop, Spark, Hive, LLAP, Kafka, Storm, HBase, Microsoft ML Server 등의 인기 있는 오픈 소스 프레임워크를 사용해 보세요. Azure HDInsight는 ETL, 데이터웨어 하우징, 머신 러닝, IoT 등과 같은 광범위한 시나리오를 지원합니다.
스톰(Storm)은 데이터의 일괄 처리를 위해 개발된 하둡과는 달리, 데이터의 실시간 처리를 위해 개발된 범용 분산형 데이터 처리 프레임워크다. 출처. yahoohadoop.tumblr.com 스톰은 트위터가 2011년 인수한 시장 정보 기...
Spark Hadoop 생태계에서 가장 흥미로운 기술. Spark는 YARN이나 Mesos중 어느 쪽을 기반으로 하든... Apache STORM STORM은 스트리밍 데이터를 처리하는 방식. 센서나 웹로그로부터 데이터를 스트리밍 한다면...
소개 ; 빅 데이터는 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 수집, 구성, 처리 및 수집하는 데 필요한 비전통적 전략 및 기술에 대한 포괄적인 용어입니다. 단일 컴퓨터의 컴퓨팅 성능 또는 스토리지를 초과하는 데이터로 작업하는 문제는 새로운 것이 아니지만 이러한 유형의 컴퓨팅의 보급성, 규모 및 가치는 최근 몇 년 동안 크게 확장되었습니다. 이전 가이드에서는 빅 데이터 시스템에서 사용되는 일반적인 개념, 처리 ...