APACHE HADOOP · BIG DATA PLATFORM · HDFS · MAPREDUCE & YARN

하둡 빅데이터 강의 - Apache Hadoop HDFS 분산 파일시스템과 MapReduce 컴퓨팅

Apache Hadoop(하둡)은 저렴한 범용 컴퓨터 클러스터들을 하나로 묶어 페타바이트(PB) 이상의 대용량 빅데이터를 결함 감내(Fault-Tolerant) 방식으로 안전하게 분산 저장하고 고속으로 병렬 분석할 수 있는 아파치 재단의 오픈소스 빅데이터 분산 처리 플랫폼입니다. 마스터-슬레이브 아키텍처 기반의 HDFS(Hadoop Distributed File System) 분산 스토리지와 클러스터 자원 관리 엔진인 YARN, 분산 병렬 연산 프레임워크인 MapReduce는 전 세계 데이터 레이크와 엔터프라이즈 분석 시스템의 기초 골격을 이룹니다. 알지오의 하둡 강좌는 클러스터 아키텍처 이해부터 HDFS 셸 조작, MapReduce 프로그래밍까지 데이터 엔지니어링 필수 기술을 제공합니다.

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빅데이터 엔지니어를 위한 5단계 하둡 로드맵

분산 스토리지 개념부터 클러스터 모니터링 및 배치 연산 파이프라인 구축까지의 단계입니다.

  1. 1. 하둡 생태계 & 클러스터 아키텍처 (NameNode, DataNode, ResourceNode의 역할 분석)
  2. 2. HDFS 분산 파일 시스템 조작 (블록 크기, 복제 계수 Replication, HDFS CLI 명령어)
  3. 3. YARN 자원 스케줄링 & 아키텍처 (ApplicationMaster, NodeManager 자원 할당 제어)
  4. 4. MapReduce 병렬 알고리즘 (Map 함수 분할, Shuffle & Sort, Reduce 집계 원리)
  5. 5. 하둡 에코시스템 연계 & 실무 파이프라인 (Hive, Pig, Spark 등 상위 분석 도구 연동)

알지오 하둡(Hadoop) 전문 교육과정

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관련 전문 기술 및 추천 학습자료

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스칼라(Scala) 프로그래밍 허브

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SQL & 관계형 데이터베이스 허브

정형 데이터 RDBMS와 하둡 비정형 데이터 레이크 간의 데이터 파이프라인을 학습하세요.

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