[java] 자바와 아파치 하둡의 비정형 데이터 분할 기법

15 Nov 2023

java

아파치 하둡(Hadoop)은 대규모의 데이터를 처리하기 위한 분산 처리 시스템입니다. 하둡은 데이터의 크기가 매우 크거나 비정형인 경우에도 효과적으로 처리할 수 있도록 해줍니다. 이러한 비정형 데이터를 처리하기 위해서는 데이터를 적절하게 분할하는 기법이 필요합니다.

자바(Java)는 Hadoop에서 사용되는 주요 개발 언어 중 하나입니다. Hadoop은 자바로 작성되어 있으며, 자바를 사용하여 Hadoop 클러스터를 관리하고 데이터를 처리할 수 있습니다.

비정형 데이터 분할 기법

비정형 데이터는 구조화되지 않은 형태로 존재하는 데이터를 말합니다. 예를 들어 텍스트 문서, 이미지, 비디오 파일 등이 비정형 데이터의 일부입니다. 이러한 데이터를 처리하기 위해서는 데이터를 적절하게 분할해야 합니다.

하둡에서는 비정형 데이터를 처리하기 위해 다양한 분할 기법을 제공합니다. 일반적인 분할 기법으로는 입력 스플리팅(Input Splitting)과 블록 분할(Block Splitting)이 있습니다.

입력 스플리팅(Input Splitting)

입력 스플리팅은 데이터를 논리적인 단위로 분할하는 방식입니다. 예를 들어 텍스트 문서의 경우, 문서를 줄 단위로 분할하여 처리할 수 있습니다. 이렇게 분할된 데이터는 각각의 Mapper에 의해 처리됩니다.

자바에서 입력 스플리팅을 수행하기 위해서는 InputFormat 클래스를 사용해야 합니다. 이 클래스는 입력 데이터를 처리하기 위한 분할 방식을 정의하고, 각각의 데이터 조각을 생성하는 역할을 합니다.

블록 분할(Block Splitting)

블록 분할은 데이터를 실제 물리적인 블록으로 분할하는 방식입니다. Hadoop의 파일 시스템(HDFS)은 대용량 데이터를 처리하기 위해 데이터를 블록으로 나누어 저장합니다.

블록 분할은 파일을 블록 단위로 분할하여 각각의 데이터 블록을 병렬로 처리할 수 있도록 해줍니다. 이러한 분할 방식을 사용하여 데이터를 처리할 때, 블록 단위로 처리되는 Mapper의 수행 속도가 향상됩니다.

자바에서 블록 분할을 수행하기 위해서는 InputFormat와 RecordReader 클래스를 사용해야 합니다. InputFormat 클래스는 입력 데이터의 블록 분할 방식을 정의하고, RecordReader 클래스는 각각의 데이터 블록을 읽어오는 역할을 합니다.

결론

자바와 아파치 하둡은 비정형 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 다양한 분할 기법을 제공합니다. 입력 스플리팅과 블록 분할은 각각 데이터의 논리적인 단위와 물리적인 단위로 데이터를 분할하는 방식입니다. 이러한 분할 기법을 적절히 활용하여 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다.

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