하둡

Hadoop은 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 오픈소스 프레임워크로, 상용 하드웨어 클러스터에서 대량의 데이터를 저장하고 처리하기 위해 사용됩니다. 이는 Google의 MapReduce와 Google File System(GFS)의 아이디어를 기반으로 하며, 사용자는 높은 안정성과 확장성을 제공하는 동시에 저렴한 하드웨어에서 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. Hadoop의 주요 기능은 다음과 같습니다.

1. 분산 스토리지: Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS)은 대량의 데이터를 저장할 수 있으며 여러 노드에 데이터의 중복 사본을 저장하여 장애 내구성을 향상시킬 수 있습니다.
2. 분산 컴퓨팅: MapReduce는 Hadoop 클러스터에서 대규모 데이터 세트를 병렬 처리하고 생성하기 위한 프로그래밍 모델입니다.
3. 확장성: Hadoop은 GB에서 PB에 이르는 범위의 데이터를 처리할 수 있으며 증가하는 데이터 양을 수용하도록 확장하기 쉽습니다.
4. 신뢰할 수 있음: Hadoop은 여러 노드에 여러 개의 데이터 사본을 저장하여 데이터 안정성을 향상시킵니다.
5. 비용 효율성: Hadoop은 상용 하드웨어에서 실행될 수 있으므로 대규모 데이터 처리 비용을 줄일 수 있습니다.
6. 생태계: Hadoop은 Apache Pig, Apache Hive, Apache HBase와 같은 프로젝트를 포함하여 데이터 웨어하우스, NoSQL 데이터베이스 등 Hadoop의 기능을 확장하는 풍부한 생태계를 갖추고 있습니다.
7. 커뮤니티 지원: Apache 프로젝트인 Hadoop은 활발한 개발 커뮤니티의 지원을 받고 있으며 지속적으로 업데이트되고 개선됩니다.

Hadoop은 빅데이터 처리의 초석 중 하나이며, 로그 분석, 데이터 마이닝, 머신 러닝과 같은 데이터 집약적 애플리케이션에 널리 사용됩니다.