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하둡으로 가는 길 | 제1부 기술과 훈련

2012.01.11 Brian Proffitt  |  ITWorld


하둡이란 무엇인가

아룬 머시(Arun Murthy)는 하둡을 아주 잘 아는 사람이다. 아파치소프트웨어재단(Apache Software Foundation, ASF)의 아파치 하둡 부사장인 머시는 현재 하둡 프로젝트를 이끌고 있다. 뿐만 아니라 머시는 더그 커팅(Doug Cutting)이 구글의 맵리듀스(MapReduce) 데이터 프로그래밍 프레임워크를 활용해 하둡을 창안한 이후 야후가 구글의 오픈소스 데이터 프레임워크(open source data framework)를 자신들의 용도에 맞게 사용했던 초창기부터 하둡에 관여해왔다.

야후는 하둡의 생태계에 커다란 공헌 이상의 역할을 해왔다.  커팅, 머시, 그리고 초창기 하둡에 기여했던 많은 사람들이 지난 십 년간 야후에서 근무했다. (커팅은 현재 2009년에 시작한 상업용 하둡 업체인 클라우데라(Cloudera)에서 일하고 있으며 머시는 2011년 6월 이제는 호튼웍스의 CEO가 된 에릭 발데슈빌러를 비롯해 야후의 하둡 팀에서 함께 근무하던 몇 명과 힘을 합쳐 호튼웍스(Hortonworks)를 공동 창업했다.) 또한 야후는 현재까지 하둡의 최대 이용자며 무려 5만 개의 노드로 구성된 하둡 네트워크를 배치하고 있다.

이러한 경력으로 비춰볼 때 머시는 하둡이 무엇이고 어떻게 만들어지는지에 관해 답해줄 적임자임이 분명해 보인다.

그는 필자에게 다음과 같이 설명했다.

“하둡이라고 알려져 있는 프레임워크는 몇 가지 구성요소들로 이뤄질 수 있으며, 그 중에서도 특히 중요한 두 요소는 앞에서 언급했던 맵리듀스 데이터처리 프레임워크와 하둡 분산형 파일시스템(Hadoop Distributed Filesystem, HDFS)과 유사한 분산형 파일시스템이다.”

HDFS는 (비록 관리가 항상 가장 쉽진 않지만) 여러모로 하둡의 구성요소들 중에서도 개념화하기가 가장 쉽다. 이름이 뜻하는 바대로 이해하면 된다: 즉 HDFS란 하둡 네트워크에 연결된 아무 기기에나 데이터를 밀어 넣는 분산형 파일시스템이다. 물론 여기에도 체계가 있어서 그냥 닥치는 대로 배치하는 것은 아니지만, RDBMS의 고도로 엄격한 저장 인프라에 견줘보면 돼지우리나 다름없다.

그렇지만 사실 이러한 유연성이야말로 하둡에 엄청난 가치를 가져다 준다. RDBMS가 종종 정교하게 조정되는 전용 기기들을 필요로 하는 것과는 달리 하둡 시스템은 보드에 좋은 하드드라이브가 거의 없는 상용화 서버들이라도 얼마든지 활용할 수 있다.

또한 하둡은 관계형 데이터베이스 테이블(database table)에 데이터를 저장하는 데에 따른 막대한 관리 비용을 들이지 않고, 그대신 HDFS를 이용해 데이터를 다수의 기기들과 드라이브들에 저장하며 다수의 노드로 이루어진 하둡 시스템에 데이터가 자동적으로 중복되게 만든다. 따라서 만약 하나의 노드에서 고장이 발생하거나 느려지더라도 여전히 그 데이터에 접근할 수 있다.

이러한 특성은 하드웨어나 관리 수준에서 엄청난 비용을 절약해준다. 한편 HDFS가 하둡과 함께 사용되는 일반적인 파일시스템이긴 하지만 HDFS가 결코 유일한 파일시스템은 아니라는 점에도 주목할 필요가 있다.

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