[java] 자바와 아파치 하둡의 분산 스트림 처리 방법

15 Nov 2023

java

분산 컴퓨팅 환경에서 대량의 데이터를 처리하고자 할 때, 아파치 하둡은 많은 개발자들에게 효과적인 도구로 인정받고 있습니다. 하둡은 대용량의 데이터를 여러 개의 컴퓨터에 분산하여 처리하는 기능을 제공하며, 자바 언어를 통하여 이러한 기능을 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 자바와 아파치 하둡의 분산 스트림 처리 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 하둡의 분산 스트림 처리란?

하둡은 대규모 데이터 세트를 처리하기 위해 분산 스트림 처리를 지원합니다. 분산 스트림 처리는 여러 개의 컴퓨터에서 데이터를 동시에 처리하고 병렬로 결과를 계산하는 방식입니다. 이를 통해 처리 시간을 단축하고 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

2. 자바를 통한 하둡 분산 스트림 처리

하둡은 MapReduce라는 프로그래밍 모델을 기반으로 분산 스트림 처리를 수행합니다. 자바 언어를 사용하여 MapReduce 작업을 구현할 수 있으며, 이를 통해 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

아래는 자바를 사용하여 하둡에서 분산 스트림 처리를 수행하는 예제 코드입니다.

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WordCount {

    public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text>{

        private final static Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            String[] words = line.split(" ");

            for (String word : words) {
                context.write(new Text(word), new Text("1"));
            }
        }
    }

    public static class Reduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {

        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (Text val : values) {
                sum += Integer.parseInt(val.toString());
            }

            context.write(key, new Text(Integer.toString(sum)));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);

        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

위의 예제 코드는 하둡에서 WordCount 작업을 수행하는 간단한 MapReduce 작업입니다. 자바를 사용하여 Mapper와 Reducer를 구현하고, 이를 하나의 Job으로 실행하는 방식입니다. 이 예제를 통해 자바를 사용하여 하둡의 분산 스트림 처리를 수행하는 방법을 이해할 수 있습니다.

참고 자료

위의 참고 자료를 통해 더 자세한 내용을 학습하고, 자바와 아파치 하둡의 분산 스트림 처리 기능을 더욱 깊게 이해할 수 있습니다.