빅 데이터를 위한 상위 10가지 Hadoop 분석 도구

 

 

빅 데이터를 위한 상위 10가지 Hadoop 분석 도구

 

Hadoop은 데이터 분석 작업을 개선하기 위해 다른 많은 분석 도구를 사용하는 Java로 작성된 오픈 소스 프레임워크입니다. 이 문서에서는 데이터에 대한 새로운 인사이트를 생성하기 위해 안정성과 처리를 개선하는 데 사용할 수 있는 가장 광범위하고 필수적인 분석 도구에 대해 설명합니다. Hadoop은 머신 러닝과 데이터 마이닝을 포함한 일부 고급 수준의 분석에 사용됩니다.

 

천문학적 크기의 데이터를 효율적으로 처리하는 데 도움이 되는 다양한 분석 도구가 시중에 나와 있습니다. 가장 유명하고 널리 사용되는 몇 가지 도구를 하나씩 살펴보겠습니다. 다음은 빅데이터를 위한 상위 10가지 Hadoop 분석 도구입니다.

 

1. 아파치 스파크

 

분석 작업을 쉽게 할 수 있도록 설계된 오픈 소스 처리 엔진의 Apache Spark. 빠르고 범용적으로 사용할 수 있도록 설계된 클러스터 컴퓨팅 플랫폼입니다. Spark는 다양한 배치 애플리케이션, 머신 러닝, 스트리밍 데이터 처리, 대화형 쿼리 등을 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

 

Spark의 특징:

 

메모리 내 처리

구성 요소의 긴밀한 통합

쉽고 저렴한 비용

강력한 처리 엔진으로 매우 빠름

스파크 스트리밍에는 스트리밍 프로세스를 위한 높은 수준의 라이브러리가 있습니다.

 

2. 맵 리듀스

 

맵리듀스는 YARN 프레임워크에 기반한 알고리즘 또는 데이터 구조와 같습니다. 빅데이터를 다룰 때 직렬 처리는 더 이상 쓸모가 없기 때문에 MapReduce의 주요 기능은 Hadoop 클러스터에서 병렬로 분산 처리를 수행하는 것입니다.

 

Map-Reduce의 특징:

 

확장성

내결함성

병렬 처리

조정 가능한 복제

로드 밸런싱

 

3. Apache Hive

 

Apache Hive는 Hadoop 위에 구축된 데이터 웨어하우징 도구로, 데이터 웨어하우징은 다양한 소스에서 생성된 데이터를 고정된 위치에 저장하는 것입니다. Hive는 Hadoop에서 데이터 분석에 사용되는 최고의 도구 중 하나입니다. SQL에 대한 지식이 있는 사람이라면 Apache Hive를 편안하게 사용할 수 있습니다. 하이의 쿼리 언어는 HQL 또는 HIVEQL로 알려져 있습니다.

 

하이브의 특징:

 

쿼리는 SQL 쿼리와 유사합니다.

하이브에는 HBase, ORC, 일반 텍스트 등 다양한 저장소 유형이 있습니다.

Hive에는 데이터 마이닝 및 기타 작업을 위한 기능이 내장되어 있습니다.

Hive는 Hadoop 에코시스템 내에 존재하는 압축 데이터에서 작동합니다.

 

4. 아파치 임팔라

 

Apache Impala는 Hadoop용으로 설계된 오픈 소스 SQL 엔진입니다. Impala는 빠른 처리 속도로 Apache Hive의 속도 관련 문제를 극복합니다. Apache Impala는 Apache Hive와 유사한 종류의 SQL 구문, ODBC 드라이버 및 사용자 인터페이스를 사용합니다. Apache Impala는 데이터 분석 목적으로 Hadoop과 쉽게 통합할 수 있습니다.

 

Impala의 특징:

 

손쉬운 통합

확장성

보안

메모리 내 데이터 처리 

 

5. 아파치 마하우트

 

Mahout이라는 이름은 코끼리 기수를 의미하는 힌디어 마하바트에서 따온 것입니다. 아파치 마하우트는 하둡 위에서 알고리즘을 실행하기 때문에 마하우트라는 이름이 붙었습니다. Mahout은 주로 분류, 협업 필터링, 추천과 같은 다양한 머신 러닝 알고리즘을 Hadoop에서 구현하는 데 사용됩니다. Apache Mahout은 Hadoop에 통합하지 않고도 Machine 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

 

Mahout의 특징:

 

머신 러닝 애플리케이션에 사용

Mahout에는 벡터 및 매트릭스 라이브러리가 있습니다.

대규모 데이터 세트를 빠르게 분석할 수 있는 기능

 

6. 아파치 피그

 

이 Pig는 처음에 야후에서 프로그래밍을 쉽게 하기 위해 개발했습니다. Apache Pig는 Hadoop 위에서 작동하기 때문에 광범위한 데이터 세트를 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. Apache Pig는 데이터 플로우로 표현하여 보다 방대한 데이터 세트를 분석하는 데 사용됩니다. Apache Pig는 또한 방대한 데이터세트를 처리하기 위한 추상화 수준을 높입니다. Pig Latin은 개발자가 Pig 런타임에서 실행되는 Pig 프레임워크에서 작업할 때 사용하는 스크립팅 언어입니다.

 

Pig의 특징:

 

쉬운 프로그래밍

풍부한 연산자 세트

다양한 종류의 데이터를 처리할 수 있는 기능

확장성

 

7. HBase

 

HBase는 비관계형, NoSQL 분산형, 열 중심의 데이터베이스입니다. HBase는 각 테이블에 여러 개의 데이터 행이 있는 다양한 테이블로 구성됩니다. 이러한 행에는 여러 개의 열 제품군이 있으며, 이 열 제품군에는 키-값 쌍을 포함하는 열이 있습니다. HBase는 HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템) 상에서 작동합니다. 우리는 대용량 데이터 세트에서 작은 크기의 데이터를 검색할 때 HBase를 사용합니다.

 

HBase의 특징:

 

HBase는 선형 및 모듈식 확장성을 제공합니다.

클라이언트 액세스에 JAVA API를 쉽게 사용할 수 있습니다.

실시간 데이터 쿼리를 위한 블록 캐시

 

8. Apache Sqoop

 

Sqoop은 Apache에서 개발한 명령줄 도구입니다. Apache Sqoop의 주요 목적은 구조화된 데이터, 즉 MySQL, SQL Server, Oracle과 같은 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)를 HDFS(하둡 분산 파일 시스템)로 가져오는 것입니다. Sqoop은 또한 HDFS에서 RDBMS로 데이터를 내보낼 수도 있습니다.

 

Sqoop의 특징:

 

Sqoop은 데이터를 Hive 또는 HBase로 가져올 수 있습니다.

데이터베이스 서버에 연결

병렬 처리 제어

 

9. Tableau

 

Tableau는 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 사용할 수 있는 데이터 시각화 소프트웨어입니다. 데이터의 인사이트를 보여주기 위한 다양한 대화형 시각화를 제공하며 쿼리를 시각화로 변환하고 모든 범위와 크기의 데이터를 가져올 수 있습니다. Tableau는 신속한 분석 및 처리 기능을 제공하므로 대화형 대시보드 및 워크시트에서 유용한 시각화 차트를 생성합니다.

 

Tableau의 특징:

 

막대 차트, 히스토그램, 파이 차트, 모션 차트, 불릿 차트, 간트 차트 등 다양한 차트를 지원합니다.

안전하고 견고함

대화형 대시보드 및 워크시트

 

10. Apache Storm

 

아파치 스톰은 클로저와 자바 같은 프로그래밍 언어를 사용하는 무료 오픈소스 분산형 실시간 계산 시스템 빌드입니다. 다양한 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수 있습니다. Apache Storm은 스트리밍 프로세스에 사용되며 속도가 매우 빠릅니다. Apache Storm에서는 Nimbus, Zookeeper, Supervisor와 같은 데몬을 사용합니다. Apache Storm은 실시간 처리, 온라인 머신 러닝 등 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. Yahoo, Spotify, Twitter 등 많은 회사에서 Apache Storm을 사용하고 있습니다.

 

Storm의 특징:

 

손쉬운 운영

각 노드는 1초에 수백만 개의 튜플을 처리할 수 있습니다.

확장성 및 내결함성

여름이 다가오면서 기술을 향상할 시간도 다가왔습니다! 현재 5,000명 이상의 학습자가 DSA의 기초부터 풀스택, 백엔드 개발, 데이터 과학과 같은 고급 수준의 개발 프로그램까지의 여정을 완료했습니다.