apache8 [Iceberg] 아파치 Iceberg 사용 방법. Apache Iceberg 는 데이터 포맷 입니다. jar 라이브러리만 Spark, Hive 등에 추가하면 사용할 수 있습니다. 따로 컴포넌트를 실행해야 하는 것은 아닙니다. 테이블을 생성하면 다음과 같은 형태로 저장되고, HDFS 위치에 메타 정보가 보관됩니다. 하이브 메타스토어의 역할이 HDFS위치에 파일로 저장됩니다. 사용 방법은 다음 링크에서 확인 부탁드립니다. https://wikidocs.net/228567 10-Iceberg Apache Iceberg는 대용량 데이터의 효율적인 관리와 쿼리를 지원하기 위한 **오픈 소스 데이터 테이블 포맷 및 관리 시스템**입니다. Iceberg는 Hadoop 및 A… wikidocs.net 2024. 4. 14. [빅데이터] Apache Livy Apache livy는 REST Aapi를 이용해서 스파크 작업을 요청할 수 있는 서비스입니다. REST Api와 자바, 스칼라 라이브러리를 이용해서 작업을 요청할 수 있습니다. 다음의 특징을 가집니다. 멀티 클라이언트에서 여러 개의 스파크 작업을 요청할 수 있음 작업 간 RDD와 데이터 프레임 공유가 가능 여러 개의 스파크 컨텍스트를 관리할 수 있고, 스파크 컨텍스트는 얀이나 메조스 같은 클러스터에서 실행(Livy 서버에서 실행되지 않음) 스파크 작업은 JAR, 자바/스칼라 API, 코드 조각을 통해 요청 보안 통신을 이용해 안정성 제공 REST API 요청 방법 # POST 방식으로 작업 실행 # curl 옵션 -X: 전송방식, -H: 헤더정보추가 -d: POST 파라미터(json 형식) # file.. 2020. 3. 10. [kafka] 분산 스트리밍 플랫폼 - 카프카 카프카란? Apache Kafka는 링크드인에서 개발한 분산 스트리밍 플랫폼(distributed streaming platform) 2019.09 현재 2.3.0 버전이 가장 최신 생산자는 데이터를 생성 카프카 서버(브로커)는 데이터를 파티션 단위로 저장 데이터를 저장할 때 디스크를 이용하여, 장애가 발생하여도 데이터 유실이 없음 하드디스크의 순차적 읽기 기능을 이용하여 속도를 유지 사용자는 브로커에 데이터를 요청하여 데이터를 가져감 유스케이스 메시징(Messaging) 생산자(Producer)와 사용자(Consumer) 사이의 메시지 전달 웹사이트 동작 체크(Website Activity Tracking) 웹사이트의 운영 메시지를 전달하여 동작 체크 가능 메트릭(Metrics) 서버, 애플리케이션의 .. 2019. 9. 24. [airflow] 워크플로우 모니터링 플랫폼 - apache airflow Airflow 란? 에어비앤비에서 개발한 워크플로우 스케줄링, 모니터링 플랫폼 빅데이터는 수집, 정제, 적제, 분석 과정을 거치면서 여러가지 단계를 거치게 되는데 이 작업들을 관리하기 위한 도구 2019.09 현재 1.10.5 버전이 최신이며 아파치의 탑레벨 프로젝트로 등록^1 특징 Dynamic 에어플로우 파이프라인(동작순서, 방식)을 파이썬 코드를 이용하여 구성하기 때문에 동적인 구성이 가능 Extensible 파이썬을 이용하여 오퍼레이터, 익스큐터를 사용자의 환경에 맞게 확장하여 구성하는 것이 가능함 Elegant 에어플로우 파이프라인은 간결하고 명시적이며, 진자 템플릿(jinja template)을 이용하여 파라미터화 된 데이터를 전달하고 자동으로 파이프라인을 생성하는 것이 가능 Scalable .. 2019. 9. 9. 아파치 커먼즈(Apache Commons) CLI 예제 아파치 커먼즈의 CLI 라이브러리는 프로그램을 실행 할 때 전달하는 옵션값을 파싱하는 라이브러리 입니다. CLI 공식 문서에서 제공하는 Ant 옵션 파싱 예제를 통해 사용방법을 알아보겠습니다. Ant는 다음과 같은 옵션을 가지고 있습니다. ant [options] [target [target2 [target3] ...]] Options: -help print this message -projecthelp print project help information -version print the version information and exit -quiet be extra quiet -verbose be extra verbose -debug print debugging information -emacs p.. 2019. 3. 30. [hadoop][tez] 아파치 테즈(Apache tez) 프레임워크 아파치 하둡2.0의 YARN 위에서 동작하는 비동기 사이클 그래프 프레임워크이다. pig, hive와 연동하여 사용하면 기존의 mapreduce에 비하여 성능이 향상되는 효과를 얻을 수 있다. hadoop을 크게 저장을 위한 hdfs와 분산 처리를 위한 mapreduce로 나눌 수 있는데,mapreduce 부분이 처리과정이 분할되면 다음 처리를 위한 데이터를 hdfs에 저장하게 되는데 이 부분을 제거하고 데이터를 메모리에 저장하게 함으로써 처리 성능을 높여 준다. 기존에 stage 사이의 정보가 hdfs에 저장되는 것을 메모리를 활용하여 처리함으로써 성능을 높여 주는 것이다. * stage 가 나누어 지지 않는 작업의 경우 크게 향상 되지 않을 수도 있다. ** MR에 비하여 작업이 오히려 늦어질수도 있.. 2016. 12. 12. [hive] Hive 2의 특징 올해 초 하이브 2가 발표 되었는데 그 내용을 정리해 본다. * 주요 내용은 LLAP의 적용, 기존 MR 엔진이 deprecated 되고 Tez 엔진이 적용, Spakr 지원 강화가 될 것 같다. New Functionality- HBase metastore (HIVE-9452) – alpha- 현재 메타스토어 구현은 테이블과 파티션이 늘어나면 느려진다. - 실행 계획을 짜는 시간이 더 줄어들게 되면서 더 빨라진다. - LLAP(Live Long and Process) (HIVE-7926) – beta- 새로운 하이브리드 실행모델- caching of columnar data, JIT-friendly operator pipelines, - and reduced overhead for multiple qu.. 2016. 12. 8. [개념] 스톰 vs 스파크 - 2011년 트위터가 인수한 백타이프가 처음 시작한 프로젝트 - 트위터에서 오픈소스화 -> 아파치 프로젝트로 이동 - 클로저(Clojure)를 주언어로 사용 - 클로저에 기반을 두고 있지만 JVM에서 실행되며, 볼트는 다양한 언어로 개발이 가능 - 확장성이 크고, 내결함성이 강한, 스트림 프로세싱에 최적화된 이벤트 스트림 프로세싱 중심 - UC 버클리 산하 AMPLap에서 시작하여 아파치 프로젝트로 이동 - 범용 분산형 컴퓨팅 플랫폼 - 하둡을 기반으로 처리(불편하지만 하둡 없이도 가능함) - 스칼라, 파이썬을 이용한 인터랙티브 쉘 제공 - 확장성이 높은 실시간 분석과 BI 시스템을 위한 우수한 플랫폼 http://www.itworld.co.kr/news/91022 https://storm.apache.. 2015. 7. 21. 이전 1 다음
