빅데이터 처리 기술 및 분석도구 이해하기

빅데이터 처리 기술 및 분석도구 이해하기

▣ 분산 컴퓨팅과 하둡

분산 컴퓨팅은 대규모 컴퓨팅 시스템에서 그 작업을 분산하고 병렬 처리함으로써 더 빠르게 처리하는 기술입니다. 분산 컴퓨팅을 이용하면 데이터 처리 속도를 향상할 수 있습니다. 하둡은 대규모 데이터 처리를 위한 분산 처리 시스템으로, Apache 기반의 오픈 소스 프레임워크입니다. 하둡은 다른 분산 처리 시스템과 달리 데이터를 분산 파일 시스템에 저장하고 이를 맵리듀스(MapReduce) 프로그래밍 모델을 통해 처리합니다. 하둡의 기술적인 구조는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

 

◈ HDFS

HDFS(Hadoop Distributed File System)는 대규모 분산 데이터 저장 및 처리를 위한 분산 파일 시스템입니다. Hadoop 클러스터에서 사용되며, 대용량의 데이터를 여러 노드에 나누어 분산하여 저장하고 처리합니다. HDFS는 Hadoop의 중요한 구성 요소 중 하나이며, MapReduce 작업과 같은 분산 데이터 처리 프레임워크에서 데이터를 읽고 쓰는 데 사용됩니다. HDFS의 구조는 크게 네 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다.

1. 네임노드(NameNode)  : 클러스터 내의 모든 파일과 디렉토리의 메타데이터(Metadata)를 관리합니다. 즉, 파일 이름, 파일 크기, 파일 위치 등과 같은 정보를 추적하며, 클라이언트 요청을 처리하여 해당 파일이 어디에 저장되어 있는지에 대한 정보를 제공합니다.

2. 데이터노드(DataNode) : 클러스터 내의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 각 노드는 데이터를 여러 블록(block)으로 나누어 저장하며, 이 블록은 여러 데이터노드에 걸쳐 복제됩니다. 이를 통해 장애 발생 시 데이터 손실을 최소화할 수 있습니다.

3. 클라이언트(Client) : HDFS에서 데이터를 읽거나 쓰는 데 사용되는 응용 프로그램이나 서비스입니다. 클라이언트는 네임노드에게 파일 위치를 확인하고 데이터노드로부터 데이터를 읽거나 쓰는 등의 작업을 수행합니다.

4. 세컨더리 네임노드(Secondary NameNode) :  로그 파일을 기반으로 네임노드의 파일 시스템 이미지를 주기적으로 업데이트 합니다. 이를 통해 네임노드의 장애 발생 시에도 빠르게 복구할 수 있습니다.

HDFS는 다른 파일 시스템과는 달리 대용량의 데이터에 대한 처리를 최적화하기 위해 설계되었습니다. 블록 기반 구조로 빠르게 읽고 쓰는 것이 가능하며, Hadoop과 같은 분산 데이터 처리 시스템과 함께 사용할 때 더욱 효율적으로 데이터를 처리할 수 있습니다.

 

◈ 맵리듀스(MapReduce)

맵리듀스(MapReduce)는 대규모 데이터를 분산 처리하는 분산 처리하는 분산 컴퓨팅 모델입니다. Google에서 개발되어 분산 파일 시스템과 함께 사용되며, 대용량의 데이터를 다수의 컴퓨터에 분산하여 처리하고 결과를 모아 합치는 방식으로 동작합니다. 맵리듀스는 다음과 같은 두 단계로 이루어져 있습니다. 

1. 맵(Map) 단계 : 입력 데이터 키-값 쌍으로 나누고, 그룹핑하여 중간 결과물을 생성합니다. 이때 중간 결과물은 중간 파일(Internediate file)로 저장됩니다. 

2. 리듀스(Reduce) 단계 : 맵 단계에서 생성된 중간 파일을 입력으로 받아, 중복된 값들을 제거하고 같은 키를 기준으로 값을 집계합니다. 최종 결과는 리듀스 결과 파일(Reduce output file)에 저장됩니다.

맵리듀스는 분산 컴퓨팅에서 가장 널리 사용되는 모델 중 하나이며, 대용량 데이터 처리 작업에서 동작하는 애플리케이션을 개발하는 데 매우 유용합니다. Hadoop, spark, Flink 등 다양한 분산 처리 프레임워크에서 사용됩니다. 맵리듀스는 단순하게 구성되며 있어서 개발자가 쉽게 분산 처리 코드를 작성할 수 있으며, 데이터 처리 작업의 스케일링이 가능하기 때문에 대용량의 데이터 처리에 효과적입니다.

 

◆ 실시간 처리 기술

실시간 처리 기술(Real-time Processing technology)은 데이터를 실시간으로 수집하고, 처리하며, 분석하는 기술입니다. 다음 대표적인 실시간 처리 기술입니다.

◈ 스트리밍 처리 기술

실시간 처리 기술 중 하나인 스트리밍 처리(Streaming Processing)은 데이터를 스트림으로 처리하며, 데이터가 유입되는 즉시 결과를 도출하는 기술입니다. 스트리밍 처리 기술은 다음과 같은 특징을 가집니다.

1. 지속적인 데이터 유입 스트리밍 처리는 지속적인 데이터 유입을 처리됩니다. 스트림으로 들어오는 데이터는 빠르고 많기 때문에, 데이터를 지속적으로 처리하고 분석하는 기술이 필요합니다.

2. 실시간 분석 스트리밍 처리는 데이터가 유입되는 즉시 실시간으로 분석합니다. 처리가 지연되면 놓치는 정보가 있을 수 있기 때문에 가능한 빠르게 분석해야 합니다.

3. 차이형 처리(Differential Processing) 스트리밍 처리는 새로운 데이터가 들어올 때마다 이전 상태와의 차이를 개선하여 처리합니다. 이전 데이터를 모두 저장하지 않고도 데이터 변화를 일으키는 것을 인지할 수 있어, 처리 속도가 형성됩니다.

스트리밍 기술을 사용대 다음과 같은 분야에서 실시간 처리를 수행할 수 있습니다.

1. 사물 인터넷(IoT) 스마트 홈, 스마트 시티 등에서 스마트 기기의 데이터를 스트림으로 처리할 수 있습니다. 

2. 금융 분야 주식 거래나 거래 체결 정보를 실시간으로 처리하여 빠른 거래를 지원합니다.

3. 미디어 및 엔터테인먼트 인터넷 TV, 음악 스트리밍 등에서 실시간 영상 및 오디오 스트림을 처리하여 빠른 엔터테인먼트 콘텐츠 제공이 가능합니다. 

스트리밍 처리 기술은 Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm, Spark Streaming 등 다양한 오픈소스 프로젝트로 구현됩니다.

 

◈ 병렬처리(Parallel Processing)

실시간 처리 시스템에서 병렬처리는 중요한 역할을 합니다. 병렬 처리를 통해 여러 개의 데이터를 동시에 처리하여 처리 속도를 향상할 수 있습니다. 병렬처리는 다음과 같이 구현됩니다.

1. 데이터 병렬 처리(Data Parallel Processing) : 데이터 병렬 처리는 입력 데이터를 여러 개의 작은 덩어리로 나누어 병렬 처리합니다. 

2. 작업 병렬 처리(Task Parallel Processing) 작업 병렬 처리는 각 작업을 별도의 프로세서에서 병렬 처리합니다. 각 작업이 서로 영향을 주지 않도록 프로세서가 분리되어 작업을 수행합니다.

실시간 처리에서의 병렬 처리는 다음과 같은 이점이 있습니다.

1. 처리 속도 향상 빠른 처리 속도는 실시간 처리 시스템에서 가장 중요한 요소입니다. 병렬 처리를 통해 여러 개의 프로세서에서 동시에 처리되므로, 처리 속도를 향상할 수 있습니다.

2. 확장성 병렬 처리는 계산 능력이 필요할 때 동적으로 반응할 수 있습니다. 필요한 만큼 프로세서를 추가할 수 있어, 시스템의 확장성을 높일 수 있습니다.

3. 안정성 병렬 처리는 분산 처리 방식을 사용합니다. 따라서, 하나의 프로세서가 고장나더라도 시스템 전체가 멈추지 않습니다.

실시간 처리에서의 병렬 처리는 여러 가지 기술로 구현됩니다. 대표적으로 스레드(thread)와 프로세스(Process)를 사용합니다. 또한, 분산 데이터 처리 프레임워크인 Apache Spark, Apache Flink 등을 사용하여 분산 데이터 처리를 구현할 수 있습니다.

 

◈ 인-메모리 처리(In-memory Processing)

 인-메모리 처리(In-memory Processing) :  데이터를 디스크 대신 메모리에 저장하고 처리를 수행하는 기술입니다. 디스크에 비해 메모리는 매우 빠르기 때문에, 대용량 데이터 처리에서 높은 처리 속도와 실시간 처리가 가능합니다. Spark와 같은 인메모리 데이터 처리 프레임워크가 이와 관련된 기술입니다. 실시간 처리 기술 중 하나인 인-메모리 처리는 매인 메모리를 이용하여 데이터 처리를 하는 기술입니다. 인-메모리의 처리는 데이터베이스, 캐시, 분석 도구 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 인-메모리 처리는 디스크나 네트워크를 통해 데이터를 가져오는 과정을 생략하므로, 처리 속도가 매우 빠릅니다. 또한, 대규모 데이터 처리를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 따라서, 실시간 처리 애플리케이션에서 많이 사용됩니다. 인-메모리 처리의 장점은 다음과 같습니다.

1. 빠른 처리 속도 디스크나 네트워크를 이용하는 과정을 생략하므로, 데이터 처리 속도가 매우 빠릅니다.

2. 대규모 데이터 처리 대규모 데이터 처리를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 따라서, 대용량 데이터 처리 애플리케이션에서 매우 유용합니다.

3. 실시간 처리 인-메모리 처리는 실시간 처리를 지원합니다. 디스크나 네트워크를 이용하는 과정이 없으므로, 실시간으로 데이터처리가 가능합니다.

4. 확정성 인-메모리 처리는 수평적 확정이 가능합니다. 즉, 서비스를 추가하여 처리 능력을 확장할 수 있습니다.

인-메모리 처리는 대용량 데이터 처리를 조금 더 효과적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 하지만, 메모리 용량이 제한적이므로, 처리할 데이터가 큰 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다. 해당 문제는 데이터는 분할 및 분산 처리를 통해 해결할 수 있습니다.

 

◈ 이벤트 처리

실시간 처리 기술 중 하나인 이벤트 처리는 발생하는 이벤트를 실시간으로 처리하는 기술입니다. 이벤트 처리는 인터넷 서비스, 게임, 센서 등 다양한 분야에서 활용합니다. 이벤트 처리는 발생한 이벤트를 즉각적으로 처리하므로, 실시간 처리 기술의 중요한 부분입니다. 이벤트 처리는 다음과 같은 장점을 가집니다.

1. 실시간 처리 이벤트 처리는 발생한 이벤트를 즉각적으로 처리하므로, 실시간 처리를 지원합니다.

2. 대용량 이벤트 처리 이벤트 처리는 대규모 이벤트 처리를 효과적으로 수행할 수 있습니다.

3. 필터링 기능 이벤트 처리는 이벤트를 필터링하는 기능을 제공합니다. 따라서, 불필요한 이벤트를 걸러내고, 필요한 이벤트만 처리할 수 있습니다.

4. 대응력 강화 이벤트 처리는 각종 이벤트를 빠르게 처리하여, 시스템의 대응력을 강화할 수 있습니다.

이벤트 처리는 시스템 구조와 관련하여 다양한 기술이 필요합니다. 따라서, 적절한 이벤트 처리 기술을 선택하고, 이를 적용하는 것이 중요합니다. 이벤트 처리 기술의 선택과 적용 방법에 따라, 시스템의 효율성과 안정성을 높일 수 있습니다.