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NTIS 바로가기Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.24 no.5, 2013년, pp.1013 - 1027
박정혁 (고려대학교 산업경영공학부) , 이상열 (고려대학교 산업경영공학부) , 강다현 (고려대학교 산업경영공학부) , 원중호 (고려대학교 산업경영공학부)
As the need for large-scale data analysis is rapidly increasing, Hadoop, or the platform that realizes large-scale data processing, and MapReduce, or the internal computational model of Hadoop, are receiving great attention. This paper reviews the basic concepts of Hadoop and MapReduce necessary for...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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빅데이터 처리를 위한 분산 처리 플랫폼으로 주목 받고 있는 것은? | 빅데이터 처리를 위한 분산 처리 플랫폼으로 아파치 재단의 하둡 (Apache Hadoop; 이하 하둡)이 주목받고 있다. 데이터가 하나의 서버에서 처리할 수 없을 정도로 큰 경우에는 이를 여러 서버에 분산시켜 놓고 동시에 여러 대의 서버가 나누어 처리하도록 하는 방식이 보편적이며, 분산 시스템 관련 기술자체는 1980년대부터 꾸준히 연구되어 온 것으로 크게 새로운 것은 아니다. | |
빅데이터란? | 또한 로그 파일은 대개 구조가 약한 텍스트 파일이며 이를 처리하여 스마트폰 또는 그 운영체제의 성능 향상에 필요한 정보를 추출하기 위해서는 하나의 고성능 서버나 기존의 데이터베이스 소프트웨어로는 충분치 못하다는 것을 쉽게 짐작할 수 있다. 이렇게 그 크기가 방대하여 기존의 시스템으로는 획득, 저장, 관리, 혹은 분석이 불가능한 데이터를 흔히 빅데이터라고 부른다 (McKinsey Global Institute, 2011). | |
오픈소스로 시스템으로 하둡의 구성은 ? | • 하둡 공통 (Hadoop Common): 다른 모듈들을 지원하는 공통 유틸리티 모음. 하둡을 기동하는 스크립트나 분산 파일 시스템에의 접근을 돕는 유틸리티 등이 포함된다. • 하둡 분산 파일 시스템 (Hadoop distributed file system; 이하 HDFS): 하둡 공통을 이용하여 대용량 데이터를 다수의 컴퓨터에 분산시켜 고속으로 처리하기 위한 분산 파일 시스템. • 하둡 맵리듀스 (Hadoop Map Reduce): 분산 파일 시스템에 저장된 대용량 데이터의 병렬 처리를 위한 소프트웨어 프레임워크. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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