빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 데이터베이스 클러스터(Database Cluster) 데이터베이스 클러스터(Database Cluster)는 여러 대의 서버(노드)가 연결되어 하나의 데이터베이스 시스템을 형성하는 구성입니다. 이러한 클러스터링은 데이터베이스의 안정성, 가용성, 확장성을 향상시키고 고성능 및 고가용성을 제공하는 데 사용됩니다. 데이터베이스 클러스터의 주요 특징 1. 고가용성(High Availability): 클러스터는 여러 노드로 구성되어 있기 때문에 하나의 노드에 장애가 발생해도 시스템 전체가 중단되지 않습니다. 다른 노드들이 장애 발생한 노드의 역할을 대신하므로 데이터베이스 시스템이 계속 가동됩니다. 2. 성능 및 확장성: 클러스터에서 작업 부하를 분산시켜 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 새로운 노드를 추가하여 시스템의 용량을 증가시키거나, 작업 부하가 적은 노드로.. 2023. 12. 7. Hadoop Distributed File System(HDFS)에서의 파일 쓰기 및 읽기 과정 Hadoop Distributed File System(HDFS)에서의 파일 쓰기 및 읽기 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 파일 쓰기 과정 1. 파일 분할(파일 쪼개기): 클라이언트는 대용량 파일을 HDFS에 저장하기 위해 먼저 파일을 여러 개의 블록으로 분할합니다. 파일은 기본적으로 HDFS 블록 크기로 분할되며, 일반적으로 128MB 또는 256MB입니다. 2. 네임노드에 메타데이터 작성 요청: 클라이언트는 네임노드에 파일을 생성하기 위한 요청을 보냅니다. 이 요청에는 파일의 이름, 경로, 크기 등과 같은 메타데이터 정보가 포함됩니다. 3. 네임노드의 응답 및 데이터노드 할당: 네임노드는 파일을 생성하고 각 블록의 복제본을 저장할 데이터노드를 선정합니다. 또한, 클라이언트에게 파일을 쓰기 위.. 2023. 12. 6. HDFS(Hadoop Distributed File System) HDFS(Hadoop Distributed File System)는 Apache Hadoop 프로젝트의 일부로 개발된 분산 파일 시스템으로, 대용량 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. HDFS는 대규모 데이터를 여러 머신에 분산하여 저장하고, 안정성과 확장성을 제공하여 대용량 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었습니다. HDFS의 주요 특징 1. 분산 저장: 파일을 블록(Block) 단위로 나누어 여러 노드에 분산하여 저장합니다. 기본 블록 크기는 일반적으로 128MB 또는 256MB로 설정되며, 파일은 이러한 블록으로 나뉘어 저장됩니다. 2. 높은 내고장성: 데이터의 안정성을 위해 블록은 여러 노드에 복제됩니다. 기본적으로 각 블록은 3개의 복제본으로 저장되며, 복제본은 서로 다른 머신.. 2023. 12. 5. GFS(구글 파일 시스템, Google File System) GFS(구글 파일 시스템, Google File System)는 구글에서 개발된 분산 파일 시스템으로, 대규모 데이터를 안정적으로 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. GFS는 고성능, 확장성, 내고장성 등을 갖춘 분산 파일 시스템으로서 대량의 데이터를 효율적으로 관리하는 데 특화되어 있습니다. GFS의 주요 특징 1. 분산 파일 시스템: GFS는 대규모의 데이터를 여러 머신에 분산하여 저장하는 시스템으로, 파일을 블록 단위로 분할하여 여러 서버에 분산 저장합니다. 2. 높은 내고장성: 데이터의 안정성과 가용성을 보장하기 위해 데이터를 여러 곳에 복제하고, 고장 발생 시 자동으로 복구하는 기능을 갖추고 있습니다. 3. 높은 확장성: 새로운 서버를 추가하거나 데이터를 분산하여 저장할 수 있어서 시스템의 용량을.. 2023. 12. 4. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 40 다음
