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Apache Kudu와 Impala를 활용한 Lambda Arch tecture 설계
Lambda Architecture Design using Apache Kudu and Impala 원문보기

한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회, 2020 May 29, 2020년, pp.60 - 62  

황윤영 (숭실대학교 컴퓨터학과) ,  이필원 (숭실대학교 컴퓨터학과) ,  신용태 (숭실대학교 컴퓨터학부)

초록
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데이터의 양은 기술의 발전으로 발생하는 크게 증가하였고 다양한 빅데이터 처리 플랫폼이 등장하고 있다. 이 중 가장 널리 사용되고 있는 품랫폼이 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 Hadoop이며, Hadoop은 IoT 분야에도 사용된다. 그러나 기존에 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경은 Hadoop의 코어 프로젝트인 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 Import된 데이터의 Update나 Delete가 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture를 설계한다. 제안하는 Architecture는 IoT 센서 데이터를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류해 각 성격에 맞는 스토리지에 저장하고 Batch를 동해 생성된 Batch-View와 Apache Kudu와 Impala를 통해 생성된 Real-time View를 활용해 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경의 문제를 해결하고 사용자가 분석된 데이터에 접근하는 시간을 단축한다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 제안하는 Apache Kudu와 Impala를 활용한 Lambda Architecture는 발생되는 데이터를 자주 사용되지 않고 갱신이 적은 대용량의 Cold-Data와 자주 사용되고 갱신주기가 짧고 크기가 작은 실시간 Hot-Data로 분류한다.
  • 제안하는 Apache Kudu와 Impala를 활용한 Lambda Architecture는 Hadoop 기반의 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경에서 발생하는 Small File 문제를 해결한다. 제안하는 Architecture는 Hadoop에서 불가능한 Import된 데이터의 수정 문제를 Apache Kudu와 Impala를 활용하여 해결한다. 갱신 주기가 짧으며 크기가 작은 실시간 데이터와 갱신주기가 긴 저장되어 있는 대용량 데이터를 빠르게 분석하는 환경을 제공한다.
  • 제안하는 Architecture는 IoT 센서 데이터를 Rest 통신으로 서버에 전송하며, 서버는 이를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류한다. Cold-Data는 HDFS에 저장되고, HDFS는 Batch를 통해 주기적으로 Batch View를 생성한다.
  • 제안하는 Architecture는 기존 HDFS 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경을 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture로 구성한다.
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