빅데이터 분석기사,ADsP와 ADP158 하둡 - 대용량 데이터를 처리하기 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크 하둡은 대용량 데이터를 처리하기 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크로, Apache 소프트웨어 재단에서 개발된 오픈 소스 기술입니다. 하둡은 주로 두 가지 핵심 구성 요소인 Hadoop Distributed File System (HDFS)와 MapReduce 프로그래밍 모델을 기반으로 합니다. 이를 통해 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있습니다. 하둡의 주요 특징은 다음과 같습니다: 1. 분산 확장성(Distributed Scalability): 하둡은 여러 대의 서버에 데이터를 분산 저장하고 처리하기 때문에 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 확장이 용이합니다. 2. 내고장성(Fault Tolerance): 하둡은 데이터를 여러 노드에 분산하여 저.. 2023. 11. 29. 로그 데이터 수집 시스템 로그 데이터 수집 시스템은 다양한 애플리케이션, 서비스, 시스템 등에서 발생하는 로그 데이터를 수집하고 저장하는 시스템입니다. 이러한 시스템은 중요한 정보와 통찰력을 제공하며, 실시간으로 데이터를 분석하여 문제를 식별하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 주로 사용되는 로그 데이터 수집 시스템에는 다음과 같은 종류가 있습니다: 1. Log4j (Log for Java): Java 애플리케이션에서 로깅을 수행하는 데 사용되는 라이브러리로, 다양한 로그 수준 및 형식을 지원합니다. 프로그램 실행 중에 이벤트를 기록하고 로그 파일에 저장합니다. 2. ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Elasticsearch는 대규모 로그 데이터의 저장과 검색을 위한 분산형 검색 엔진이.. 2023. 11. 28. 대용량의 비정형 데이터를 처리 기술과 방법 대용량의 비정형 데이터를 처리하는 것은 현대 기업 및 조직에서 매우 중요한 과제입니다. 이러한 데이터는 텍스트, 이미지, 비디오, 음성 등의 형태로 구성되며, 기존의 전통적인 데이터베이스에서 다루기 어려운 특성을 가지고 있습니다. 이 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 다양한 기술과 방법이 사용됩니다. 1. 대용량 비정형 데이터 처리 방법: 분산 시스템 및 병렬 처리: 대용량 데이터를 처리하기 위해 여러 컴퓨터 또는 노드에 데이터를 분산시켜 병렬 처리를 수행하는 방식입니다. Hadoop과 같은 분산 파일 시스템과 병렬 처리 기술을 사용하여 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. 클라우드 컴퓨팅: 대규모의 데이터를 처리하기 위해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하는 방법입니다. 클라우드 환경에서는 필요에 따라.. 2023. 11. 27. 데이터 처리 기술 - ESB ESB(Enterprise Service Bus)는 기업 내의 서비스 지향 아키텍처(SOA) 환경에서 서비스를 연결하고 통합하기 위한 중요한 소프트웨어 인프라 구조입니다. ESB의 역할과 기능: 1. 통합 및 연결: ESB는 기업 내부의 다양한 시스템, 응용 프로그램 및 서비스 간의 통합과 연결을 담당합니다. 서로 다른 플랫폼, 프로토콜, 데이터 형식 등에 의존하는 서비스 간의 상호 작용을 용이하게 합니다. 2. 메시지 라우팅: ESB는 메시지를 받아서 정의된 라우팅 규칙에 따라 목적지로 라우팅하는 능력을 제공합니다. 이를 통해 특정 서비스로의 메시지 전달이나 여러 시스템 간의 메시지 교환 등을 용이하게 합니다. 3. 중앙 집중적 관리: ESB는 기업 내의 다양한 서비스 및 통신 구성 요소를 중앙 집중적.. 2023. 11. 26. 이전 1 ··· 14 15 16 17 18 19 20 ··· 40 다음
