2023년 빅데이터 오픈소스 플랫폼 Top 3

 2023년 빅데이터 오픈소스 플랫폼 중 가장 유용한 오픈 소스 플랫폼 3가지를 소개한다.

1. Hadoop

대규모 데이터 처리에 최적화된 분산 처리 프레임워크로, HDFS(Hadoop Distributed File System)와 MapReduce를 기반으로 하며, 저렴한 비용으로 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어서, 구조화 데이터와 비구조화 데이터를 모두 처리할 수 있으며, 확장성이 뛰어나 대규모 데이터 분석에 적합하다.

장점

저렴한 비용: 오픈소스 프로젝트이기 때문에 라이선스 비용이 발생하지 않는다. 또한, 하드웨어 요구 사항이 낮기 때문에 저렴한 하드웨어를 사용하여 Hadoop 클러스터를 구축할 수 있다.

고성능: 분산 처리를 통해 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.

신뢰성: 데이터를 3중으로 복제하여 장애 발생 시에도 데이터를 안전하게 보호가 가능하다.

확장성: 클러스터의 규모를 필요에 따라 확장할 수 있다.

다양한 기능: 다양한 데이터 처리 작업을 지원하는데, ETL, 머신러닝, 스트리밍 등 다양한 작업을 Hadoop을 사용하여 수행할 수 있다.

단점

교육 및 훈련 비용: 사용하기 어려운 기술이기 때문에 교육 및 훈련 비용이 발생할 수 있다.

관리 복잡성: 클러스터를 운영하기 위해서는 다양한 관리 작업이 필요하다. 이를 위해 Cloudera Manager, Ambari, Hue을 사용한다.

성능 저하: 데이터 처리 작업의 특성에 따라 성능이 저하될 수 있다.

실시간 데이터 처리에 부적합: HDFS와 MapReduce기반으로 동작(데이터 처리 과정이 복잡함)하기 때문에 기본적으로 실시간 데이터 처리에 부적합합니다.

2. Spark

Hadoop과 비교하여 더 빠른 처리 속도를 제공하는 분산 처리 프레임워크로, 대규모 데이터 처리를 위한 분산형 프레임워크이다. Hadoop의 MapReduce를 대체하기 위해 개발되었으며, Hadoop의 MapReduce보다 빠른 성능과 다양한 기능을 제공실시간 데이터 분석, 머신러닝, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다.

장점

빠른 성능:  데이터를 메모리에 저장하여 처리하기 때문에 하둡의 MapReduce보다 10~100배 빠른 성능을 제공한다.

다양한 기능: 다양한 데이터 처리 작업을 지원합니다. ETL, 머신러닝, 스트리밍, SQL 등 다양한 작업을 Spark로 수행할 수 있다.

개발자 친화적: Python, R, Java, Scala 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. 또한, Spark SQL을 사용하여 SQL을 통해 Spark를 사용할 수 있다.

단점

자체 파일시스템이 없음: 자체 파일시스템을 가지고 있지 않기 때문에 데이터를 가져오거나 저장할 때 하둡의 HDFS나 다른 분산 파일시스템을 사용해야 하는 번거로움이 있다.

비용: Spark는 하둡과 마찬가지로 오픈소스 프로젝트이지만, 상용 배포판을 제공하여 이를 이용하면 비용이 발생한다.

3. MongoDB

문서 지향 NoSQL 데이터베이스로, 관계형 데이터베이스와 달리 데이터를 테이블과 행으로 저장하지 않고, JSON 문서 형태로 저장하므로, 데이터활용성이 좋다.

 

장점

유연한 스키마: 데이터에 대한 사전 정의된 스키마가 필요하지 않다. 데이터를 필요에 따라 추가하거나 변경할 수 있다.

고성능: 분산 처리를 통해 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.

확장성: 클러스터의 규모를 필요에 따라 확장할 수 있다.

개발자 친화적: Python, Java, JavaScript, C++ 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원한다.

단점

트랜잭션 한계: ACID 트랜잭션을 완전히 지원하지 않습니다.

복잡한 쿼리 제한: 관계형 데이터베이스와 같은 복잡한 쿼리를 지원하지 않습니다.

데이터 무결성 제한: 데이터 무결성을 보장하기 위한 기능이 제한적입니다.