[스프링] Oozie 워크플로우에서의 빅데이터 처리 방법

22 Dec 2023

스프링

스프링 프레임워크는 대용량의 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 다양한 도구를 제공합니다. 이 중에서 Oozie를 사용하여 워크플로우를 작성하고 관리할 수 있습니다. 이 문서에서는 Oozie 워크플로우를 활용하여 빅데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Oozie란?

Oozie는 Apache Hadoop 기반의 워크플로우 스케줄러로, Hadoop 작업을 시간 또는 이벤트에 따라 실행할 수 있습니다. Oozie 워크플로우 엔진을 사용하여 복잡한 데이터 처리 작업을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

Oozie 워크플로우 작성

Oozie 워크플로우는 일련의 액션들을 작성하여 데이터 처리 흐름을 정의하는데 사용됩니다. XML 형식으로 워크플로우를 정의하며, 다양한 액션 타입을 지원합니다.

<workflow-app name="sample-workflow" xmlns="uri:oozie:workflow:0.5">
    <start to="first-action" />
    <action name="first-action">
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2">
            <job-tracker>${jobTracker}</job-tracker>
            <name-node>${nameNode}</name-node>
            <job-xml>job.xml</job-xml>
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapred.job.queue.name</name>
                    <value>${queueName}</value>
                </property>
            </configuration>
            <script>script.q</script>
        </hive>
        <ok to="second-action" />
        <error to="fail" />
    </action>
    <action name="second-action">
        <!-- 다음 액션 정의 -->
    </action>
    <kill name="fail">
        <message>Workflow failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message>
    </kill>
    <end name="end" />
</workflow-app>

위의 예시는 Hive 액션을 포함한 Oozie 워크플로우의 일부분을 보여줍니다. Hive 액션은 Hive 쿼리를 실행하는 데 사용되며, 위의 예시에서는 두 번째 액션으로 이동하도록 구성되어 있습니다.

Oozie에서 빅데이터 처리

Oozie를 사용하여 빅데이터를 처리하려면 다양한 액션을 조합하여 워크플로우를 작성해야 합니다. 예를 들어, Hive 액션으로 데이터를 쿼리하고, Sqoop 액션으로 데이터를 이동하거나, Spark 액션으로 데이터를 처리할 수 있습니다.

결론

Oozie를 사용하여 빅데이터 처리를 위한 워크플로우를 작성하고 관리하는 방법에 대해 알아보았습니다. Oozie는 Hadoop 기반의 복잡한 데이터 처리 작업을 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

참고 문헌: