[python] 파이썬으로 분산 파일 시스템에서의 데이터 처리

12 Dec 2023

python

분산 파일 시스템은 데이터를 여러 노드에 분산하여 저장하고 처리하는 시스템입니다. 파이썬은 강력한 프로그래밍 언어로 다양한 분산 파일 시스템과 통합되어 데이터 처리를 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 파이썬을 사용하여 Hadoop HDFS 및 AWS S3와 같은 분산 파일 시스템에서 데이터를 읽고 쓰는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Hadoop HDFS에서 데이터 처리하기

Hadoop은 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 분산 파일 시스템으로, HDFS(Hadoop Distributed File System)를 사용합니다. 파이썬에서는 hdfs 라이브러리를 사용하여 HDFS와 상호작용할 수 있습니다.

다음은 HDFS에서 데이터를 읽고 쓰는 간단한 예제 코드입니다.

from hdfs import InsecureClient

# HDFS 클라이언트 생성
client = InsecureClient('http://hadoop-namenode:50070', user='hadoop')

# HDFS에 파일 쓰기
with client.write('/data/example.txt', encoding='utf-8') as writer:
    writer.write('Hello, HDFS!')

# HDFS에서 파일 읽기
with client.read('/data/example.txt', encoding='utf-8') as reader:
    data = reader.read()
    print(data)

2. AWS S3에서 데이터 처리하기

AWS S3는 안정적이고 확장 가능한 객체 스토리지 서비스이며, 파이썬에서는 boto3 라이브러리를 사용하여 S3와 상호작용할 수 있습니다.

다음은 AWS S3에서 데이터를 읽고 쓰는 간단한 예제 코드입니다.

import boto3

# S3 클라이언트 생성
s3 = boto3.client('s3')

# S3에 파일 업로드
with open('example.txt', 'rb') as data:
    s3.upload_fileobj(data, 'my-bucket', 'example.txt')

# S3에서 파일 다운로드
with open('downloaded-example.txt', 'wb') as data:
    s3.download_fileobj('my-bucket', 'example.txt', data)

결론

파이썬을 사용하여 Hadoop HDFS 및 AWS S3와 같은 분산 파일 시스템에서 데이터를 처리하는 방법을 살펴보았습니다. 이러한 라이브러리와 기술을 사용하여 데이터를 읽고 쓰는 등의 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

목차

1. Hadoop HDFS에서 데이터 처리하기

2. AWS S3에서 데이터 처리하기

결론

참고 자료