Hadoop 클러스터 개요: 이점, 아키텍처 및 구성 요소

Apache Hadoop은 Java 기반의 오픈 소스 데이터 처리 엔진 및 소프트웨어 프레임워크입니다. Hadoop 기반 애플리케이션은 다양한 상용 컴퓨터에 분산되어 있는 거대한 데이터 세트에서 작동합니다. 이러한 범용 컴퓨터는 비용이 많이 들지 않고 쉽게 구할 수 있습니다. 그들은 주로 동시에 관련 비용을 확인하면서 더 나은 계산 성능을 달성하는 데 사용됩니다. 그렇다면 하둡 클러스터란 무엇인가?

Hadoop 클러스터 및 그 이점에 대한 모든 것

하둡 클러스터란 무엇입니까?

Hadoop 클러스터는 네트워크를 통해 연결된 컴퓨터 또는 노드 모음을 결합하여 빅 데이터 세트에 계산 지원을 제공합니다. 다양한 용도로 사용되는 여러 클러스터에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 그러나 Hadoop 클러스터는 각각 다릅니다.

이러한 클러스터는 정형 및 비정형 데이터를 모두 저장, 처리 및 분석하는 매우 특정한 목적을 수행하도록 설계되었습니다. Hadoop 클러스터는 분산 컴퓨팅 환경에서 작동합니다.

Hadoop 클러스터를 다른 클러스터와 추가로 구분하는 것은 고유한 아키텍처와 구조입니다. 이미 언급했듯이 Hadoop 클러스터는 서로 연결된 마스터 및 슬레이브 노드의 네트워크를 특징으로 합니다. 이 노드 네트워크는 저렴하고 쉽게 구할 수 있는 상용 하드웨어를 사용합니다.

이러한 클러스터에는 다른 클러스터와 연결할 수 없는 많은 기능이 있습니다. 노드를 추가하거나 빼서 선형적으로 더 빠르게 확장할 수 있습니다. 따라서 다양한 데이터 세트의 계산이 필요한 빅 데이터 분석 작업에 이상적입니다. Hadoop 클러스터는 Shared Nothing 시스템이라고도 합니다. 이 이름은 클러스터의 다른 노드가 상호 연결된 네트워크 외에는 공유하지 않는다는 사실에서 비롯됩니다.

Hadoop 클러스터는 빅 데이터와 어떤 관련이 있습니까?

빅 데이터는 본질적으로 크기가 크게 다른 엄청난 수의 데이터 세트입니다. 빅 데이터는 수천 테라바이트에 이를 수 있습니다. 거대한 크기로 인해 빅 데이터를 생성, 처리, 조작, 분석 및 관리하는 것은 매우 힘들고 시간 소모적인 작업입니다. Hadoop 클러스터가 구출됩니다! 네트워크의 각 노드 또는 컴퓨터에 처리 능력을 분배함으로써 이러한 클러스터는 빅 데이터에서 수행해야 하는 다양한 계산 작업의 처리 속도를 크게 향상시킵니다.

Hadoop 클러스터를 빅 데이터 계산에 적합하게 만드는 핵심 요소는 확장성입니다. 상황에 따라 처리 능력을 향상시키기 위해 클러스터에 새 컴퓨터를 추가해야 하는 경우 Hadoop 클러스터는 이를 매우 쉽게 만듭니다.

이러한 클러스터는 처리 또는 분석해야 하는 계속 증가하는 데이터 볼륨을 처리하는 애플리케이션에 매우 유용합니다. Hadoop 클러스터는 격일로 데이터 리포지토리에 추가되는 방대한 데이터를 목격하는 Google 및 Facebook과 같은 회사에 유용합니다.

Hadoop 클러스터의 이점은 무엇입니까?

1. 유연성: Hadoop 클러스터의 주요 이점 중 하나입니다. 그들은 모든 유형 또는 형식의 데이터를 처리할 수 있습니다. 따라서 다른 유형의 데이터에서 문제에 직면할 수 있는 다른 클러스터와 달리 Hadoop 클러스터는 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 이것이 바로 소셜 미디어에서 데이터를 처리할 때 Hadoop이 인기 있는 이유입니다.

2. 확장성 : Hadoop 클러스터는 무한한 확장성을 제공합니다. 확장 가능하지 않은 RDBMS와 달리 Hadoop 클러스터는 상용 하드웨어를 추가하여 네트워크 용량을 확장할 수 있는 기능을 제공합니다. 네트워크에서 수천 대의 상용 컴퓨터를 사용하여 문제 없이 비즈니스 응용 프로그램을 실행하고 데이터 계산을 몇 페타바이트 이상으로 처리하는 데 사용할 수 있습니다.

3. 장애 복원력 : Hadoop 클러스터에서 데이터 손실 인스턴스에 대해 들어본 적이 있습니까? 데이터 손실은 신화일 뿐입니다. 이러한 클러스터는 백업 스토리지를 제공하는 데이터 복제 접근 방식에서 작동합니다. 따라서 Node Failure가 없는 한 Hadoop에서 데이터 손실은 불가능합니다.

4. 더 빠른 처리 : Hadoop 클러스터가 수 페타바이트 크기의 데이터를 처리하는 데 1초 미만이 걸립니다. Hadoop의 데이터 매핑 기능은 이러한 높은 처리 속도의 이면에 있습니다. 데이터 처리를 담당하는 도구는 모든 서버에 있습니다. 따라서 데이터 처리 도구는 처리해야 할 데이터가 저장되는 서버에 있습니다.

5. 저렴한 비용 : Hadoop 클러스터의 설정 비용은 다른 데이터 저장 및 처리 장치에 비해 상당히 저렴합니다. 그 이유는 클러스터의 일부인 상용 하드웨어의 비용이 저렴하기 때문입니다. 조직에 Hadoop 클러스터를 설정하기 위해 많은 돈을 들일 필요가 없습니다.

하둡 클러스터 아키텍처

Hadoop 클러스터 아키텍처에는 정확히 무엇이 포함되어 있습니까? 여기에는 데이터 센터 또는 일련의 서버, 궁극적인 작업을 수행하는 노드 및 랙이 포함됩니다. 데이터 센터는 랙으로 구성되고 랙은 노드로 구성됩니다. 크기가 중대형인 클러스터에는 2개 또는 최대 3개 수준의 아키텍처가 있습니다.

이 아키텍처는 랙에 장착된 서버로 구축됩니다. 랙 마운트 서버의 모든 라인은 1GB 이더넷을 통해 서로 연결됩니다. Hadoop 클러스터에서 랙 수준의 모든 스위치는 클러스터 수준의 스위치에 연결됩니다. 이 연결은 클러스터 수준의 스위치가 다른 클러스터의 다른 유사한 스위치에도 연결되어 있기 때문에 한 클러스터에만 해당되는 것이 아닙니다. 또는 다른 스위칭 인프라에 연결될 수도 있습니다.

Hadoop 클러스터 구성 요소

1. 마스터 노드 : 하둡 클러스터에서 마스터 노드는 HDFS에 방대한 양의 데이터를 저장할 뿐만 아니라 MapReduce를 사용하여 저장된 데이터에 대한 계산을 수행합니다. 마스터 노드는 주어진 데이터에 대해 함께 작동하는 세 개의 노드로 구성됩니다.

이러한 노드는 NameNode, JobTracker 및 Secondary NameNode입니다. NameNode는 데이터 저장 기능을 담당합니다. 또한 파일의 액세스 시간, 지정된 시간에 액세스하는 사용자의 이름 및 기타 중요한 세부 정보를 포함하여 다양한 파일에 대한 정보를 확인합니다. Secondary NameNode는 모든 NameNode 데이터를 백업합니다. 마지막으로 JobTracker는 데이터 처리를 계속 확인합니다.

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2. 작업자 또는 슬레이브 노드 : 모든 Hadoop 클러스터에서 작업자 또는 슬레이브 노드는 데이터를 저장하고 해당 데이터에 대해 계산을 수행하는 이중 책임을 수행합니다. 각 슬레이브 노드는 DataNode 및 TaskTracker 서비스를 통해 마스터 노드와 통신합니다. DataNode 및 TaskTracker 서비스는 각각 NameNode 및 JobTracker의 보조 서비스입니다.

3. 클라이언트 노드 : 클라이언트 노드는 필요한 모든 데이터를 해당 Hadoop 클러스터에 로드하는 역할을 합니다. Hadoop에서 작동하며 이 작업을 수행하는 데 필요한 클러스터 구성 및 설정이 있습니다. 처리 방법을 설명하는 것 외에도 MapReduce를 사용하여 수행되는 작업을 제출하는 역할도 합니다. 처리가 완료된 후 클라이언트 노드는 출력을 검색합니다.

결론

Hadoop 클러스터로 작업하는 것은 빅 데이터 업계에서 일하거나 관련이 있는 모든 사람들에게 가장 중요합니다. Hadoop 클러스터 작동 방식에 대한 자세한 내용은 당사에 문의하십시오! 빅 데이터 과학자가 되려는 꿈을 실현하는 데 도움이 되는 빅 데이터에 대한 광범위한 온라인 과정이 있습니다.

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