빅 데이터 및 지능형 데이터 애플리케이션 아키텍처 튜토리얼 시리즈: 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅

저자: Zen과 컴퓨터 프로그래밍의 기술

1. 배경 소개

클라우드 컴퓨팅은 현대 IT 기술의 중요한 부분으로 사용자에게 더 많은 유연성, 탄력성 및 온디맨드 지불 능력을 제공합니다. 인터넷과 모바일 인터넷의 급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 기업이 클라우드 컴퓨팅으로 전환하기 시작했습니다. 플랫폼은 자체 빅데이터 및 지능형 분석 플랫폼을 구축하기 위한 인프라 역할을 합니다. 빅데이터의 적용은 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 처리, 데이터 분석 등을 포함하여 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 중요한 부분이 되었습니다.

전통적으로 빅데이터 애플리케이션 아키텍처에는 다음과 같은 어려움이 있는 경우가 많습니다.

데이터 수집은 어렵고 다양한 데이터 소스, 표준화, 일관성 등 복잡한 요구 사항을 고려해야 합니다.
데이터 저장이 불편함 대용량 데이터, 고차원, 저지연 데이터에는 일반적으로 분산 스토리지 시스템의 지원이 필요합니다.
데이터 처리가 번거롭고, 데이터의 양이 너무 크고, 복잡하고, 고차원적이고 다양하며, 빠르고 효율적인 분석을 위해 프로그래밍 언어를 직접 사용할 수 없습니다.
데이터 분석 결과는 다양한 통계 모델에 의존하지만 모델링 프로세스는 시간과 비용이 많이 들고 결과가 부정확하고 신뢰할 수 없습니다.
데이터 보안이 취약하고 데이터가 여러 서버에 분산되어 저장되기 때문에 데이터 유출 사고가 발생하면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

이러한 어려움을 해결하기 위해 빅데이터 및 클라우드 컴퓨팅 산업은 완전한 솔루션 시스템을 구성했습니다. 이 시스템은 네 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

빅데이터 수집, 정리, 저장 및 계산: 분산 파일 시스템 Hadoop, NoSQL 데이터베이스, 검색 엔진 등을 사용하여 빅데이터에 대한 기본 지원을 제공하여 실시간 계산과 같은 데이터 수집, 정리, 저장 및 계산을 완료합니다.
빅데이터 분석 및 머신러닝: 예측 분석을 위해 인공신경망, 랜덤 포레스트 등 빅데이터 기반의 머신러닝 모델을 사용하거나, 대규모 데이터의 실시간 계산 및 분석을 위해 스트림 컴퓨팅 프레임워크를 사용합니다. 데이터.
데이터 센터 인프라: 탄력적인 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 및 기타 리소스와 같이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 제공하는 저렴하고 안정적이며 확장성이 뛰어난 데이터 센터 서비스를 활용합니다.
빅데이터 보안 및 관리: 데이터 암호화, 전송 가속화, 접근 제어, 감사 및 규정 준수를 통해 데이터 보안을 보장하고 상용 도구를 사용하여 핵심 데이터에 대한 빅데이터 분석을 수행하여 불법 데이터 유출, 이상 행위 등을 추적합니다.

2. 핵심 개념과 연관성

2.1 하둡 생태계

AH(Apache Hadoop)는 원래 Apache 커뮤니티에서 시작된 완전히 배포된 오픈 소스 빅 데이터 처리 시스템입니다. AH는 HDFS와 MapReduce 두 부분으로 구성되는데, HDFS는 대용량 데이터를 저장하는 데 사용되는 분산 파일 시스템이고, MapReduce는 대용량 데이터 분석 작업을 수행하는 데 사용되는 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다. 이 둘을 결합해 데이터의 복잡한 빅데이터 분석 워크로드를 실행하는데, HDFS는 파일 시스템으로, 스토리지 시스템의 데이터는 독립된 블록으로 나누어 여러 노드에 저장된다. MapReduce는 HDFS에 저장된 데이터에 대한 샤딩, 정렬, 필터링 및 기타 작업을 담당하고 병렬 처리를 위해 이를 다양한 노드로 분할합니다.

Hadoop 생태계에는 Hadoop Common, HDFS, MapReduce, YARN, Hive, Pig, ZooKeeper 등을 포함한 여러 하위 프로젝트가 포함되어 있습니다. 그 중 HDFS, MapReduce, YARN을 HDFS+MapReduce+YARN(Hadoop 3) 3종 세트라고 합니다.

2.2 NoSQL 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스를 말하며, 관계형 데이터베이스인 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)에 비유할 수 있습니다. RDBMS와 비교하여 NoSQL 데이터베이스는 급속한 성장, 이질성, 다양성 등의 요구를 충족하기 위해 정형 데이터와 비정형 데이터를 별도로 저장합니다. 현재 HBase, MongoDB, Couchbase 등과 같은 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스가 있습니다.

NoSQL 데이터베이스와 기존 RDBMS의 가장 큰 차이점은 NoSQL 데이터베이스는 대량의 반정형 또는 비정형 데이터를 저장하는 데 적합하고 빠르게 쿼리할 수 있다는 것입니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 테이블 구조를 미리 설계할 필요가 없고, 인덱스를 정의할 필요가 없으며, 자동으로 인덱스를 생성할 수 있습니다. 따라서 쉽게 확장할 수 있고 복원력이 뛰어나며 사용하기 쉽습니다.

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 데이터 세트 쓰기, 쿼리 및 업데이트를 처리하는 데 사용됩니다. 기존 RDBMS에 비해 속도가 빠르고 저렴하다는 장점이 있지만 ACID 특성(원자성, 일관성, 격리성, 내구성)이 없고 데이터 무결성, 일관성, 가용성 및 지속성을 보장하기 위한 추가 메커니즘이 필요하다는 단점이 있습니다.

2.3 검색 엔진

검색 엔진은 오늘날의 정보 기술 분야에서 필수적인 부분입니다. 검색엔진은 검색어를 통해 관련 문서를 찾아주는 기술이다. 현재 검색 엔진은 인터넷 분야에서 매우 중요한 지원 시스템이 되었으며, 그 기능은 사용자가 필요한 정보를 찾을 수 있도록 도처에 존재합니다. 검색 엔진의 기능은 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

인덱싱 기능: 검색 엔진은 인덱스를 생성합니다.인덱스는 웹 페이지 내용을 기반으로 생성된 키워드 목록으로, 검색 엔진이 정보를 빠르게 검색할 수 있도록 해줍니다.
검색 기능: 검색 엔진은 사용자가 입력한 검색어를 해당 검색 문장으로 변환하고, 조건에 맞는 웹 페이지를 얻기 위해 검색 엔진 서버에 요청을 보냅니다.

현재 시장에는 Google 검색, Baidu 검색, Bing 검색 등과 같은 다양한 유형의 검색 엔진 제품이 있습니다. 검색 엔진은 관련 정보를 빠르게 검색하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있기 때문에 많은 기업의 필수 서비스 중 하나이기도 합니다.

2.4 스트림 컴퓨팅 프레임워크

일괄 처리라고도 하는 스트리밍 컴퓨팅은 시계열 또는 스트림 형태의 데이터에 초점을 맞춘 실시간 컴퓨팅 방법입니다. 스트림 컴퓨팅은 일반적으로 수신, 처리, 출력의 세 단계를 거칩니다.

일반적으로 스트림 컴퓨팅 시스템은 중앙 컨트롤러와 여러 작업 노드로 구성되며 중앙 컨트롤러는 주로 데이터 수신, 처리 및 발송을 담당합니다. 워크 노드는 스트림 컴퓨팅 플랫폼의 핵심 부분으로 데이터 처리, 집계, 필터링, 윈도우 기능 등을 포함한 컴퓨팅 작업을 수행하는 역할을 담당합니다. 스트림 컴퓨팅의 특징은 계산이 데이터 스트림의 형태로 발생한다는 것입니다. 즉, 시스템이 입력 이벤트를 처리할 때마다 출력 이벤트가 생성된다는 의미입니다. 따라서 스트림 컴퓨팅은 주가, 지리적 변화, 기기 센서 데이터 등과 같은 실시간 데이터를 처리하는 데 매우 적합합니다.

스트림 컴퓨팅 프레임워크에는 일반적으로 메시지 큐와 실행 엔진이라는 두 가지 중요한 구성 요소가 있습니다. 메시지 큐는 데이터 흐름을 버퍼링 및 저장하고 특정 정책에 따라 데이터 흐름 처리를 예약하는 역할을 합니다. 실행 엔진은 계산 로직에 따라 입력 데이터 스트림을 실시간으로 처리하는 역할을 담당합니다. 스트림 컴퓨팅 프레임워크는 아직 개발 단계에 있으며, 시중에 나와 있는 스트림 컴퓨팅 플랫폼으로는 Apache Storm, Spark Streaming, Flink 등이 있습니다.

2.5 클라우드 컴퓨팅 플랫폼

클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 기술 발전의 산물이며, 고도로 가상화된 IT 인프라입니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 클라우드 서비스 제공업체의 통합을 통해 통일된 배포 및 운영 환경을 제공하므로 사용자는 자신의 비즈니스를 신속하게 배포, 확장 및 유지할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 주요 구성 요소로는 IaaS(Infrastructure as a Service), SaaS(Software as a Service), PaaS(Platform as a Service)가 있습니다.

IaaS 계층은 컴퓨팅 리소스와 네트워크 서비스를 제공하므로 사용자는 클라우드에 가상 머신을 배포하고 이를 유연하게 구성, 확장 및 마이그레이션할 수 있습니다. SaaS 계층은 데이터베이스, 클라우드 IT 도구, 협업 소프트웨어 등을 포함한 소프트웨어 서비스를 제공합니다. PaaS 계층은 애플리케이션 프레임워크, 미들웨어, 클러스터 관리 등을 포함한 개발 환경과 운영 환경을 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 이점은 IT 투자 절감, 하드웨어 조달 비용 절감, 클라우드 서비스의 사용자 정의 기능 향상, IT 서비스 효율성 향상입니다. 동시에 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 복잡한 배포 및 운영 작업을 단순화하고 운영 및 유지 관리 인력의 작업 중복을 줄여 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.

3. 핵심 알고리즘 원리, 특정 작동 단계 및 수학적 모델 공식에 대한 자세한 설명

3.1 데이터 수집

먼저, 데이터 수집의 기본 원칙을 이해해야 합니다. 일반적으로 데이터 수집은 다음 단계로 나눌 수 있습니다.

데이터 수집 소스 선택: 데이터 수집 소스를 결정합니다. 일반적으로 사용되는 소스로는 로그 파일, 프로그램 인터페이스, 타사 API 등이 있습니다.
데이터 수집 대상 선택: 데이터의 최종 저장 위치를 결정하며, HDFS, 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 등을 선택할 수 있습니다.
데이터 수집 빈도 설정: 일반적으로 데이터 크기, 데이터 특성 및 데이터 분석 요구에 따라 조정해야 하는 데이터 수집 빈도를 결정합니다.
데이터 수집 프레임워크 선택: Kafka, Flume, Sqoop 등과 같은 적절한 데이터 수집 프레임워크를 선택합니다.
데이터 수집 프로세스 구성: 위의 단계에 따라 데이터 수집 프로세스를 구성하고 데이터 수집 작업을 완료합니다.

로그 파일 수집에는 일반적으로 두 가지 수집 모드가 있습니다.

파일 폴링 모드: 데이터 수집 시스템이 디스크의 로그 파일을 정기적으로 검사하고, 정기적으로 새로 추가된 파일을 읽어 데이터를 수집하는 모드입니다.
파일 푸시 모드: 데이터 수집 시스템이 모니터링 디렉터리를 통해 로그 파일의 추가 또는 수정 여부를 실시간으로 모니터링하며, 파일이 추가되면 즉시 데이터 수집이 시작된다.

Flume은 Apache 기반의 오픈 소스 분산 로그 수집, 집계 및 전송 시스템입니다. 분산 클러스터의 기능을 활용하여 대량의 데이터를 신속하게 수집, 집계, 요약하고 HDFS, HBase, Solr, MySQL 등에 저장합니다. Flume은 높은 신뢰성, 높은 처리량, 쉬운 확장성 등의 장점을 갖고 있으며, 빅데이터 로그 수집, 전송, 집계를 위한 핵심 기술입니다.

3.2 데이터 정리

데이터 수집 후 첫 번째 단계는 데이터 정리입니다. 데이터 클리닝이란 원본 데이터에서 노이즈, 데이터 이상값, 누락 데이터 등을 제거하고, 후속 처리가 용이하도록 표준화된 데이터 구조로 변환하는 것을 말합니다. 일반적으로 데이터 정리에는 다음 단계가 포함됩니다.

데이터 형식 확인: XML, JSON 등 데이터 형식이 올바른지 확인합니다.
데이터 유효성 검증: 데이터베이스에 동일한 이름의 레코드가 존재하는지 확인하는 등 데이터의 유효성을 검증하여 데이터가 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
누락된 데이터 채우기: 누락된 값을 기본값으로 채웁니다.
데이터 유형 변환: 데이터를 정수, 문자열, 부동 소수점 숫자 등의 통합된 데이터 유형으로 변환합니다.
데이터 변환 규칙 설정: 문자, 숫자, 한자, 특수 기호 등을 유지하는 등 정리 규칙을 설정합니다.
데이터 형식 지정: 날짜/시간 문자열을 타임스탬프로 변환하는 등 데이터 형식을 지정합니다.
데이터 보관: 정리된 데이터를 HDFS, 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 등에 저장하거나 후속 분석을 위한 보고서를 생성합니다.

3.3 데이터 저장

정리된 데이터는 일반적으로 HDFS, 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 등에 저장됩니다. HDFS는 Apache Hadoop 프로젝트의 분산 파일 시스템으로 높은 내결함성과 고용량 데이터 저장 기능을 제공할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스는 모두 대용량의 정형 데이터와 비정형 데이터를 저장하는 데 사용되는 데이터베이스로, 전자는 관계형 모델이고 후자는 비관계형 모델이다.

데이터 스토리지는 쿼리 용도 외에도 Hive, Impala 등 쿼리 엔진을 통해 고성능 데이터 분석에도 활용이 가능합니다. Hive는 구조화된 데이터를 HDFS로 가져오고 SQL 언어를 통해 고급 분석을 수행할 수 있는 Hadoop 기반의 오픈 소스 데이터 웨어하우스 도구입니다. Impala는 MIMD(대규모 병렬, 다중 스레드) 컴퓨팅 모델을 사용하여 쿼리 속도를 향상시키는 Cloudera의 오픈 소스 Hive 쿼리 엔진입니다.

3.4 데이터 처리

데이터 처리란 저장 매체에서 데이터를 추출하고 이를 특정 데이터 처리 규칙이나 알고리즘을 통해 가치 있는 정보로 변환한 후 저장하는 것을 의미합니다. 데이터 처리는 크게 오프라인 처리와 실시간 처리로 구분됩니다.

오프라인 처리는 크게 일괄 처리와 스트림 처리로 구분됩니다. 일괄 처리는 모든 데이터를 한 번에 처리하며 일반적으로 오프라인 시스템에서 수행됩니다. 스트림 처리는 데이터를 지속적으로 실시간 처리하는 것이며 이를 처리하려면 실시간 처리 시스템이 필요합니다.

실시간 처리 시스템은 일반적으로 Storm, Spark Streaming, Flink 등과 같은 스트림 컴퓨팅 프레임워크를 사용합니다. 실시간 처리 시스템은 수집된 실시간 데이터를 스트림 컴퓨팅 프레임워크를 통해 처리하고 그 결과를 HDFS, 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 등에 실시간으로 저장합니다.

데이터 처리 알고리즘에는 주로 통계 분석 알고리즘, 기계 학습 알고리즘, 그래프 이론 알고리즘, 정렬 알고리즘 등이 포함됩니다. 통계 분석 알고리즘에는 평균, 중앙값, 최빈값, 분위수, 최대값과 최소값, 표준편차, 분산, 왜도, 첨도, 분산, 변동계수, 상관계수 등이 포함됩니다. 머신러닝 알고리즘은 의사결정트리, 랜덤 포레스트, GBDT 등 분류, 회귀 등 예측 분석 작업에 주로 사용됩니다. 그래프 이론 알고리즘은 주로 네트워크 분석, 소셜 네트워크 분석 등에 사용됩니다. 정렬 알고리즘은 주로 버블 정렬, 선택 정렬, 삽입 정렬, 힙 정렬 등 데이터를 정렬하는 데 사용됩니다.

3.5 데이터 분석

데이터 분석은 더 나은 의사 결정 지원을 얻기 위한 통계 분석, 차트 표시, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 기타 데이터 분석 및 처리를 의미합니다. 데이터 분석의 주요 작업에는 데이터 탐색, 데이터 예측, 데이터 보고서 생성 및 데이터 시각화가 포함됩니다.

데이터 탐색(탐색적 데이터 분석)은 데이터, 통계 분석, 데이터 모델링 및 기타 수단 간의 관계를 관찰하여 데이터를 분석하고 데이터의 특성, 패턴, 추세, 분포 및 구조를 다양한 각도에서 이해하는 것을 말합니다. 데이터 탐색은 데이터 과학의 중요한 부분으로, 데이터 분석가가 데이터 뒤에 숨겨진 의미를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 예측(예측 분석)은 현상 예측 또는 예측을 달성하기 위해 과거 데이터를 사용하여 모델을 훈련하여 미래 데이터를 예측하는 것을 말합니다. 예측 분석은 금융, 보험, 의료, 운송 및 기타 분야에서 널리 사용되었습니다.

데이터 보고서 생성(보고 및 시각화)은 데이터 결과를 기반으로 차트, 표 등을 사용하여 데이터를 표시하는 전문적인 시각적 보고서를 생성하는 것을 의미합니다. 보고서 생성을 통해 데이터의 분포, 특성, 패턴을 심층적으로 이해하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 시각화(Visualization)란 과거의 복잡했던 정보로부터 데이터를 차트, 이미지 등 다양한 직관적인 방법을 통해 시각적으로 표현하여 효과적인 통찰력과 분석, 의사결정 지원을 제공하는 것을 말합니다.

4. 구체적인 코드 예시 및 자세한 설명

4.1 Sqoop 명령어 동작 예시

Sqoop은 Apache Foundation의 오픈 소스 프로젝트로, 실시간 데이터 동기화, 일괄 데이터 가져오기 및 내보내기 등을 수행하는 데 사용할 수 있는 분산 관계형 데이터베이스 도구입니다. Sqoop 명령을 사용하여 데이터를 가져오고 내보낼 수 있으며 구문은 다음과 같습니다.

sqoop import/export \
  -h <hive-server> \
  --hive-import \
  -m 1 \
  --table <table-name> \
  --columns "id, name" \
  --input-dir /user/hive/warehouse/<database-name>.<table-name>/ \
  --username hive \
  --password password

명령 매개변수 설명:

import: 데이터 가져오기를 나타냅니다.
-h: 하이브 서버 주소를 지정합니다.
--hive-import: 하이브 가져오기 명령을 나타냅니다.
-m: 지도의 개수를 지정합니다.
--table: 하이브 테이블 이름을 지정합니다.
--columns: 가져온 열을 지정합니다.
--input-dir: 가져온 데이터가 있는 디렉터리를 지정합니다.
--username:사용자 이름을 지정합니다.
--password:비밀번호를 지정하세요.

예: HDFS에서 Hive 테이블 "mydb.mytable"의 데이터를 가져오고 id 및 name 열만 가져오려면 다음 명령을 입력해야 한다고 가정합니다.

sqoop import \
  -h myhivehost \
  --hive-import \
  -m 1 \
  --table mydb.mytable \
  --columns "id, name" \
  --input-dir /user/hdfs/data/ \
  --username user1 \
  --password passwd1

4.2 Hive 명령 동작 예시

Hive는 HDP(Hortonworks Data Platform)의 오픈 소스 데이터 웨어하우스 도구로, 정형 또는 반정형 데이터를 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다. Hive 명령을 사용하여 Hive 테이블의 데이터를 쿼리할 수 있으며 구문은 다음과 같습니다.

SELECT * FROM mydb.mytable;

명령 매개변수 설명:

SELECT: 쿼리 명령을 나타냅니다.
*: 모든 컬럼을 조회한다는 의미입니다.
FROM: 데이터 소스를 나타냅니다.
mydb.mytable: 하이브 테이블 이름을 지정합니다.

예: "mydb.mytable" 하이브 테이블이 있다고 가정합니다. 이 테이블의 모든 데이터를 쿼리하려면 다음 명령을 입력합니다.

SELECT * FROM mydb.mytable;

Hive 명령의 다른 용도는 다양합니다. 다음은 Hive 테이블의 데이터를 쿼리하는 방법을 보여주는 예입니다.

5. 향후 개발 동향 및 과제

클라우드 컴퓨팅의 발전과 발전으로 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅은 새로운 발전 단계를 열 것입니다. 클라우드 컴퓨팅이 대중화되고 빅데이터 애플리케이션의 인기가 높아짐에 따라 빅데이터 애플리케이션 아키텍처는 점점 더 복잡해지고 효율적이 될 것으로 예상되며 앞으로도 탐구해야 할 작업이 여전히 많습니다.

데이터 레이크(Data Lake): 데이터 레이크는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 중요한 구성 요소입니다. 데이터 레이크는 데이터 분석, 처리, 교환 및 공유를 위해 특별히 설계된 저장 및 처리 시스템입니다. 여러 개의 서버, 디스크, 네트워크, 메모리 등으로 구성되며, 여러 소스의 데이터를 집계, 정리, 분석 및 처리한 후 외부 비즈니스 시스템으로 출력합니다.
컨테이너화 및 마이크로서비스: 컨테이너화 및 마이크로서비스는 클라우드 컴퓨팅의 또 다른 중요한 개발 방향입니다. 컨테이너화는 애플리케이션을 배포 가능한 경량 이미지로 패키징하는 것을 의미하며, 컨테이너화는 애플리케이션과 해당 실행 환경에 탄력성, 리소스 격리 및 독립성을 효과적으로 제공할 수 있습니다. 마이크로서비스는 복잡한 모놀리식 애플리케이션을 각각 특정 기능을 담당하는 소규모 자율 서비스 세트로 분할하는 아키텍처 스타일입니다. 마이크로서비스는 애플리케이션을 더욱 모듈화하고 강력하며 확장 가능하게 만들 수 있습니다.
AI 및 빅데이터 분석: 빅데이터 분석은 가장 주목받는 신흥 기술 중 하나입니다. AI란 컴퓨터가 지능적인 정보를 처리하는 능력을 말하며, 그 발전은 주로 빅데이터와 인공지능의 결합에 의존한다. 빅데이터를 데이터 마이닝, 분석, 예측 등에 활용하면 경제적 이익 향상, 경쟁력 강화, 사회생활 향상에 도움이 될 것입니다.
데이터 시각화 및 지능형 분석: 데이터 시각화 및 지능형 분석은 빅데이터 분석의 중요한 구성 요소입니다. 데이터 시각화는 다차원 데이터 차트, 지리공간 시각화, 정보 푸시 등 다양한 방법을 사용하여 데이터를 이해하고 사용하기 쉬운 데이터 정보로 표현합니다. 지능형 분석이란 데이터 마이닝, 머신러닝, 통계 분석 등의 방법을 기반으로 데이터를 분석, 예측, 연관시키는 것을 의미합니다. 이 두 영역은 빅데이터 분석 분야의 기본 주제입니다.

6. 부록 자주 묻는 질문과 답변

Q: 빅데이터 애플리케이션 아키텍처란 무엇입니까? 답변: 빅 데이터 애플리케이션 아키텍처는 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터, 기계 학습, 스트림 컴퓨팅 및 기타 기술을 사용하여 빅 데이터 애플리케이션의 전체 프레임워크와 아키텍처를 실현하여 완전한 솔루션 시스템을 형성하는 것을 의미합니다.

Q: 빅데이터 애플리케이션 아키텍처가 해결해야 할 문제는 무엇입니까? 답변: 빅 데이터 애플리케이션 아키텍처가 해결해야 할 문제는 빅 데이터 애플리케이션의 전반적인 요구 사항을 충족하고 빅 데이터 애플리케이션의 성능, 안정성 및 유연성을 향상시키기 위해 완전한 빅 데이터 플랫폼을 구축하는 방법입니다. 주요 솔루션에는 데이터 수집, 정리, 저장 및 컴퓨팅, 분석, 시각화 및 지능형 애플리케이션이라는 5가지 핵심 구성 요소가 포함됩니다.

Q: 데이터 수집의 원칙, 방법 및 프로세스는 무엇입니까? 답변: 데이터 수집의 원칙은 외부 데이터 소스에서 데이터를 얻는 것을 의미하며, 데이터 수집 방법에는 파일 폴링, 파일 푸시, 데이터 풀, 로그 수집, 데이터베이스 수집 등이 포함됩니다. 프로세스에는 데이터 수집 구성, 데이터 정리, 데이터 저장, 데이터 분석 및 데이터 표시가 포함됩니다.

Q: 데이터 클리닝의 원칙, 방법, 프로세스는 무엇인가요? 답변: 데이터 정리의 원리는 노이즈, 데이터 이상값, 누락된 데이터 등을 제거하고 이를 표준화된 데이터 구조로 변환하여 후속 처리를 용이하게 하는 것을 의미합니다. 방법에는 정리 규칙 설정, 결측값 채우기, 데이터 유형 변환, 데이터 서식 지정 등이 포함됩니다. 프로세스에는 데이터 형식 확인, 데이터 유효성 확인 및 데이터 정리가 포함됩니다.

Q: 데이터 저장의 원칙, 방법, 프로세스는 무엇입니까? 답변: 데이터 저장의 원리는 데이터 정보를 쿼리하고 사용할 수 있는 형식으로 변환하여 일부 저장 매체에 저장하는 것을 의미합니다. 방법에는 HDFS, NoSQL 데이터베이스, 관계형 데이터베이스 등이 포함됩니다. 프로세스에는 데이터 가져오기, 데이터 정리, 데이터 변환 및 데이터 보관이 포함됩니다.

Q: 데이터 처리의 원칙, 방법 및 프로세스는 무엇입니까? 답변: 데이터 처리의 원리는 저장 매체에서 데이터를 추출하고 특정 데이터 처리 규칙이나 알고리즘을 통해 가치 있는 정보로 변환한 후 저장하는 것을 말합니다. 방법에는 오프라인 처리, 실시간 처리 및 데이터 처리 알고리즘이 포함됩니다. 프로세스에는 데이터 가져오기, 데이터 정리, 데이터 저장, 데이터 처리, 데이터 분석 및 데이터 표시가 포함됩니다.

Q: 데이터 분석의 원리, 방법, 과정은 무엇인가요? 답변: 데이터 분석의 원칙은 더 나은 의사 결정 지원을 얻기 위한 통계 분석, 차트 표시, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 기타 데이터 분석 및 처리를 의미합니다. 방법에는 데이터 탐색, 데이터 예측, 데이터 보고서 생성, 데이터 시각화 등이 포함됩니다. 프로세스에는 데이터 탐색, 데이터 예측, 데이터 보고서 생성 및 데이터 시각화가 포함됩니다.

Q: Hadoop 생태계란 무엇입니까? 답변: Hadoop 생태계는 Apache Hadoop 프로젝트의 일련의 오픈 소스 소프트웨어를 의미합니다. Hadoop 생태계에는 Hadoop Common, HDFS, MapReduce, YARN, Hive, Pig, ZooKeeper 등을 포함한 여러 하위 프로젝트가 포함되어 있습니다. 그 중 HDFS, MapReduce, YARN을 HDFS+MapReduce+YARN(Hadoop 3) 3종 세트라고 합니다.

Q: NoSQL 데이터베이스란 무엇입니까? 답변: NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스를 말하며, 정형 데이터와 비정형 데이터를 별도로 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 고정된 데이터 모델이 없으며 데이터는 키-값 쌍, 문서, 그래프 또는 열 패밀리 형태로 저장됩니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 모델을 따르지 않는 비관계형 데이터베이스, 즉 고정된 테이블 구조에 따라 데이터를 구성하지 않는 데이터베이스이다. NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능하며 빅데이터 분야에서 빠르게 발전하는 기술입니다.