[스프링] 스프링과 하둡 API 사용
하둡(Hadoop)은 대규모 데이터셋을 분산 저장하고 처리할 수 있는 오픈소스 프레임워크입니다. 스프링(Spring)은 자바 어플리케이션을 만들기 위한 프레임워크로, 이 둘을 결합하여 대용량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
1. 스프링 프로젝트 설정
이 프로세스를 시작하기 위해 먼저 스프링 프로젝트를 만들고, 필요한 의존성을 추가해야 합니다. Maven을 사용한다면 pom.xml에 아래의 의존성을 추가합니다.
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-hadoop</artifactId>
<version>2.5.3</version>
</dependency>
2. Hadoop 구성
Hadoop을 사용하기 위해서는 Hadoop 클러스터에 연결해야 합니다. core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml, yarn-site.xml 파일을 사용하여 연결을 설정합니다.
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://namenode_host:namenode_port</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
3. HDFS 파일 불러오기
스프링에서 Hadoop 파일 시스템(HDFS)을 사용해 파일을 불러오거나 저장할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 HDFS에 있는 파일을 읽어오는 예제입니다.
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.hadoop.fs.FsShell;
@Autowired
private FileSystem fileSystem;
@Autowired
private FsShell shell;
public void readFromHdfs(String path) {
shell.cat(path);
}
4. 데이터 처리
스프링을 사용하면 하둡을 통해 수집한 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 스프링의 다양한 모듈을 이용하여 데이터베이스 연결, 데이터 가공 등을 수행할 수 있습니다.
5. 마치며
이제 스프링과 하둡을 함께 사용하여 대규모 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술적 융합은 대용량의 데이터를 처리해야 하는 현대의 시스템에서 매우 중요한 역할을 합니다.
더 자세한 내용은 아래의 참고 자료를 참고하시기 바랍니다.