[python] 파이썬으로 분산 데이터베이스 처리하기
분산 데이터베이스는 여러 대의 서버에 데이터를 분산 저장하고 처리하는 시스템입니다. 파이썬은 다양한 라이브러리와 프레임워크를 통해 분산 데이터베이스를 처리할 수 있습니다. 이 글에서는 파이썬으로 분산 데이터베이스를 다루기 위한 몇 가지 방법을 소개하겠습니다.
목차
Cassandra와 Python
Cassandra는 분산형 NoSQL 데이터베이스 시스템으로, 대량의 데이터를 신속하게 저장하고 처리할 수 있습니다. cassandra-driver 패키지를 사용하여 파이썬에서 Cassandra를 다룰 수 있습니다.
from cassandra.cluster import Cluster
cluster = Cluster(['127.0.0.1'])
session = cluster.connect()
session.execute("CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS test_keyspace WITH REPLICATION = {'class' : 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 1}")
session.execute("USE test_keyspace")
MongoDB와 Python
MongoDB는 유연한 문서지향 NoSQL 데이터베이스로, JSON과 유사한 형태의 데이터를 저장하고 조회할 수 있습니다. 파이썬에서는 pymongo 라이브러리를 사용하여 MongoDB를 다룰 수 있습니다.
import pymongo
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["test_database"]
collection = db["test_collection"]
data = {"name": "John", "age": 25}
collection.insert_one(data)
Hadoop과 Python
Hadoop은 대규모 데이터를 분산 저장하고 처리하는 데 사용되는 Apache Software Foundation의 프로젝트입니다. hdfs와 geopython 라이브러리를 사용하여 파이썬에서 Hadoop 파일 시스템과 데이터를 다룰 수 있습니다.
from hdfs import InsecureClient
client = InsecureClient('http://hadoop-namenode:50070', user='hadoop')
with client.write('/mydata/data.csv', encoding='utf-8') as writer:
writer.write('data1,data2,data3\n')
위의 예시를 참조하여 파이썬에서 여러 분산 데이터베이스 시스템을 다루는 방법을 익힐 수 있습니다. 각 데이터베이스에 대한 더 자세한 내용은 해당 공식 문서를 참고하세요.