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기고 | 하둡 배포판 3종의 현재와 미래

2014.07.01 Kirill Grigorchuk  |  Network World


하둡 2.0
여러 벤더에 의해 개선되기는 했지만 아파치 하둡 1.0은 다음과 같은 이슈들이 남아 있었다.

- 네임노드(NameNode)가 단 하나다. 전체 클러스트를 관리하는 역할을 한다. RAM에 저장된 메타데이터를 비롯 모든 메타데이터 작업을 처리한다. 최대 4,000 노드와 4만 태스크(task, 작업)까지 확장이 된다. 이 노드는 단일 장애점(SPOF: single point of failure)이다.

- 노드 중 일부에서 하둡 구성 요소를 업데이트할 수 없다.

- 맵리듀스 패러다임은 제한된 작업 유형에만 적용을 시킬 수 있다.

- (맵리듀스를 제외하고) 데이터 처리에 적용할 수 있는 다른 모델은 없다.

- 가장 효과적인 방법으로 클러스트의 자원을 활용할 수 없다.

대다수 배포판은 특정 '제한'들을 처리하기 위한 목적에서 개발이 됐다. 그러나 오픈소스 버전과 비교했을 때 아키텍처는 크게 바뀌지 않았다. 2013년 출시된 하둡 2.0이 큰 발전이라는 평가를 받은 이유가 여기에 있다.

하둡 2.0은 하둡을 배치 데이터 처리 솔루션에서 진정한 멀티 애플리케이션 플랫폼으로 탈바꿈시킨 새로운 클러스터 관리 시스템인 얀(YARN ; Yet Another Resource Negotiator)이 특징이다. 이 업데이트된 버전은 다음 문제들을 없앴다.

- 네임노드가 하나인 시스템의 취약점 (단일 장애점).

- 한 클러스터의 노드 수가 크게 증가할 수 있음.

- YANR은 하둡으로 성공적으로 해결할 수 있는 태스크의 수를 늘림.

아래는 하둡 2.0에 도입된 멀티 애플리케이션 기법과 YARN이 HDFS와 데이터 처리 애플리케이션 사이의 계층이라는 점을 보여주는 그림이다.

 
 

 

YARN은 자원 관리와 스케쥴링이라는 두 가지 태스크를 별개의 개념으로 분리하는 기술이다. YARN은 중앙 자원관리자(ResourceManger)와 애플리케이션마스터(ApplicationMaster)를 보유하고 있다. 각 애플리케이션을 별개로 구성하기 위해 만들어진 것들이다.


이는 배치, 인터랙티브, 인메모리, 스트리밍, 온라인, 그래프, 기타 유형의 애플리케이션을 동시에 실행시키도록 돕는 기술이다. 그림 3과 4는 하둡 버전 2종의 아키텍처 차이점을 보여준다.


그림 3. 하둡 1.0에서의 태스크 관리

하둡 1.0에는 태스크트래커(TaskTracker) 수천 개와 맵리듀스 태스크를 처리해야 하는 잡트래커(JobTracker)가 하나 있다. 이 아키텍처는 확장성과 관련된 선택권을 줄이며, 클러스터가 하나의 애플리케이션만 실행시킨다.


그림 4. 하둡 2.0에서의 태스크 관리

하둡 2.0에는 한 개의 리소스매니저와 여러 개의 애플리케이션마스터가 있다. 별개의 애플리케이션 마스터가 각 애플리케이션을 관리하기 때문에 클러스터에서 '병목'이 되지 않는다. 호튼웍스 개발팀은 "큰 문제 없이 최신 하드웨어로 구성된 1만 개의 노드 클러스터를 시뮬레이션 할 수 있다"라고 설명한다. 클러스터 관리 태스크를 애플리케이션 라이프 사이클에서 분리하면서 클러스터 확장성을 크게 개선시켰다.

동시에 YARN은 글로벌 리소스매니저로 자원 활용도를 높인다. 이를 추가해 클러스터 속도를 높일 수 있다. YARN에서는 공동 자원 풀을 공유하는 여러 다른 애플리케이션을 실행시킬 수도 있다. 맵과 리듀스 슬롯이 정해져 있지 않기 때문에 클러스터 내부 자원을 더 효율적으로 활용하는데 도움이 된다.

YARN은 하둡 내부에서 맵리듀스가 아닌 태스크를 처리할 수 있다는 장점 때문에 차세대 데이터 처리 툴이라는 평가를 받고 있다. 하둡 2.0에서는 그래프 처리 및 반목 모델링 등 프로그래밍 모델을 추가시킬 수 있는 것도 특징이다. 이는 이 툴을 이용해 해결할 수 있는 태스크의 범위를 넓혀준다.

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