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빅데이터 하둡 플랫폼의 활용 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.29 no.11, 2012년, pp.43 - 47  

이현종 ((주)빅스터)

초록
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인터넷의 활성화 및 모바일 서비스의 등장으로 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 이전에는 저장 및 처리할 수 없었던 영역. 이제는 새로운 기술의 등장과 분석을 통한 가치 창출의 가능성으로 빅데이터는 IT 업계의 최대 화두가 되어 가고 있다. 이러한 빅데이터를 바라보는 시각은 크게 기술적 관점과 분석적 관점으로 나뉘고 있다. 특히 기술적 관점에서 바라보는 빅데이터는 하둡을 표준으로 하는 오픈소스 분석 플랫폼의 대두가 고무적이다. 누구나가 대용량의 확장 가능한 시스템을 운영할 수 있는 기회가 온 것이다. 본 고에서는 빅데이터의 그 태생적 특징을 살펴보고, 비교적 저렴한 비용의 플랫폼 환경 구축을 위해 오픈소스 하둡이 널리 활용되고 있는 이유에 대해 알아본다. 또한 하둡의 용도와 어떠한 종류의 데이터 분석을 위해 사용되어지고 있는지, 그리고 하둡의 구성 및 하둡 생태계를 이루고 있는 요소들이 무엇인지 살펴본다. 끝으로 빅데이터를 활용하기 위한 6단계 절차와 이에 발맞춰 하둡 플랫폼을 어떻게 효율적으로 활용할 지에 대해 그 방법을 모색해 보고자 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 고에서는 이러한 빅데이터의 활용 가치와 이를 효율적으로 분석하기 위한 오픈소스 하둡 플랫폼의 전반에 대해 살펴보고, 빅데이터 분석 플랫폼으로서의 하둡이 가지는 장점을 살려 안정적이고 원활한 운영 방안에 대해 모색해 본다.
  • 이상과 같이 빅데이터 분석 플랫폼의 표준이 되어 가고 있는 오픈소스 하둡에 대해 알아봤다. 하둡 클러스터는 기본적으로 데이터를 세 벌로 복제하기 때문에 부가적인 메타 데이터를 포함하여 원본 데이터의 4배 정도의 저장 공간을 필요로 하고, 안정적인 서비스를 위해 메모리는 최소 24Gbyte 이상, 네트워크 장비 비용은 전체 하드웨어 비용의 20% 이상을 들여야 한다.

가설 설정

  • 다수의 서버를 단일화된 클러스터로 구성하는 가장 큰 장점이다. 넷째, 데이터베이스는 소프트웨어와 하드웨어가 비싸다. 오픈소스 하둡은 무료이며, 이를 탑재하게 되는 Intel Core 머신과 리눅스 OS는 상대적으로 저렴하다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
하둡이란 무엇인가? 하둡(Hadoop)은 대용량 데이터 처리를 위해 거대한 컴퓨터 클러스터에서 동작하는 분산 응용 프로그램을 지원하는 오픈소스 프레임워크이다. 원래 오픈소스 웹검색엔진 너치(Nutch)의 분산처리를 지원하기 위해 개발된 것으로, 아파치 루씬(Lucene)의 하부 프로젝트로 시작되었다.
하둡은 누구에 의해 시작 되었는가? 그 역사[5]를 보면 하둡은 아파치 루씬의 창시자인 더그 커팅(Douglas Cutting)에 의해 시작되었다. 더그 커팅은 2003년에 있은 구글의 분산 파일 시스템 아키텍처 논문발표를 보고 2004년에 NDFS를 개발하였다.
빅데이터를 바라보는 시각에는 무엇이 있는가? 빅데이터를 바라보는 시각은 크게 두 부류로 나뉜다. 하나는 데이터 처리의 방법을 다루는 ‘기술’, 그리고 다른 하나는 가치를 창출하기 위한 ‘분석’이 그것이다. 빅데이터와 관련된 현업에서 종사하는 사람들은 기술을 우선으로 할 것인지 아니면 분석을 우선으로 할 것인지에 대해 첨예한 대립을 보이고 있다.
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참고문헌 (8)

  1. 위키피디아 백과사전, "빅 데이터", http://ko.wikipedia. org/wiki/%EB%B9%85_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%E D%84%B0 

  2. Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, Shun-Tak Leung, "The Google File System", http://static.googleusercontent. com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/ko//archive/gfs-sosp2003.pdf, 2003 

  3. Philip Russom, "Big Data Analytics", TDWI Research Fourth Quarter, p.6., 2011 

  4. Apache Hadoop, http://hadoop.apache.org/ 

  5. http://creamy_tom.blog.me/100162288102, 2012 

  6. 기가옴, "Survey, Hadoop clusters not that big not changing the world yet", http://gigaom.com/cloud/ survey-hadoop-clusters-not-that-big-notchanging- the-world-yet/, 2012 

  7. Ken Mann, M. Tim Jones, "Distributed computing with Linux and Hadoop", http://www.ibm.com/ developerworks/linux/library/l-hadoop/, IBM, 2012 

  8. http://indoos.wordpress.com/2010/08/16/hadoopecosystem-world-map/ 

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