hadoop의 세 가지 핵심 구성 요소 소개

Hadoop의 세 가지 핵심 구성 요소는 HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템), MapReduce 및 YARN(Yet Another Resource Negotiator)입니다.

1. Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS):

   • HDFS는 대규모 데이터 세트를 저장하는 데 사용되는 Hadoop의 분산 파일 시스템입니다. 대용량 파일을 여러 데이터 블록으로 분할하고 이러한 데이터 블록을 클러스터의 여러 노드에 배포하고 저장합니다. HDFS는 고용량, 높은 신뢰성, 높은 처리량의 데이터 스토리지 솔루션을 제공하며 Hadoop 분산 컴퓨팅 프레임워크의 기반입니다.

2. MapReduce:

   • MapReduce는 대규모 데이터 세트의 병렬 처리를 위한 Hadoop의 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. 이는 함수형 프로그래밍 모델을 기반으로 하며 컴퓨팅 작업을 Map과 Reduce의 두 단계로 분해합니다. Map 단계에서는 입력 데이터를 독립적인 작업으로 나누어 처리하고, Reduce 단계에서는 Map 작업의 결과를 최종 출력으로 결합합니다. MapReduce는 내결함성, 확장성 및 병렬 처리 기능을 제공합니다.

3. Yet Another Resource Negotiator(YARN):

   • YARN은 클러스터의 리소스 예약 및 관리를 담당하는 Hadoop의 리소스 관리자입니다. 여러 애플리케이션에 컴퓨팅 리소스를 할당하고 관리하여 컴퓨팅 리소스의 활용도를 향상시킬 수 있습니다. YARN은 클러스터 내의 컴퓨팅 자원을 여러 개의 컨테이너로 나누어 각 애플리케이션의 실행 상태를 모니터링하고 관리하면서 다양한 애플리케이션에 적합한 리소스를 제공합니다.

이 세 가지 구성 요소가 함께 Hadoop 분산 컴퓨팅 프레임워크의 핵심을 형성하여 Hadoop을 오프라인 데이터 분석에 적합하게 만듭니다. 클라우드 컴퓨팅에서 Hadoop은 빅데이터 및 가상화 기술과 결합되어 데이터 처리에 대한 강력한 지원을 제공합니다.

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