몇 일전 회사 팀블로그에 올렸던 글을, 개인 블로그에도 공유합니다. 다음 주에 릴리즈 예정인 아파치 타조(Apache Tajo) 0.10.0 버전의 JDBC 매커니즘과 BI 솔루션 및 SQL 워크벤치툴과 연동하는 방법을 작성해봤습니다. Tajo의 TSQL, JDBC, 웹 인터페이스는 TajoClient 인터페이스를 이용하여 구현되며, 사용자가 질의를 실행할 경우 TajoClient는 TajoMaster에 질의 실행을 요청합니다. TajoMaster는 각각의 TajoWorker에서..
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몇 일전 회사 팀블로그에 올렸던 글을, 개인 블로그에도 공유합니다. 다음 주에 릴리즈 예정인 아파치 타조(Apache Tajo) 0.10.0 버전의 JDBC 매커니즘과 BI 솔루션 및 SQL 워크벤치툴과 연동하는 방법을 작성해봤습니다. Tajo의 TSQL, JDBC, 웹 인터페이스는 TajoClient 인터페이스를 이용하여 구현되며, 사용자가 질의를 실행할 경우 TajoClient는 TajoMaster에 질의 실행을 요청합니다. TajoMaster는 각각의 TajoWorker에서..
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'MapReduce' 태그의 글 목록 - BLRUNNER.COM
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하둡2 YARN 맵리듀스 리소스 설정하기 : How to configure MapReduce YARN parameters. 하둡10 에서 맵리듀스를 실행할 때는 슬롯 단위로 맵/리듀스 태스크 개수를 관리했습니다. 하지만 하둡2.0에서 YARN(이하: 얀)이 도입되면서 슬롯이 아닌 컨테이너 단위로 리소스를 할당하게 됩니다. 얀의 리소스매니저는 전체 클러스터의 리소스 정보를 토대로 할당 가능한 컨테이너 개수를 계산하며, 맵리듀스는 필요한 컨테이너들을 할당 받아서 맵리듀스 태스크를 실행하게 됩니다. 이때 컨테이너 개수와 맵과 리듀스 태스크 개수는 1:1의 관계가 아니며, 맵. 쉽게 배우는 하둡 에코 시스템 2.0 (Hadoop ECO system 2.0). 하둡책] 시작하세요 하둡 프로그래밍 개정판 수정 사항. 하둡 프로그래밍 의 개정판을 출간했습니다. 초판 독자분들 중에서 개정판을 구매하신 . 플랫폼데이2012 - 맵리듀스 퍼포먼스 튜닝 -. Snappy(스내피)를 이용한 하둡 맵리듀스 튜닝.
'SQL-On-Hadoop' 태그의 글 목록 - BLRUNNER.COM
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아즈카반으로 타조 워크플로우 구성하기 : How to schedule Tajo Job using Azkaban. 타조(Tajo) 에 대한 자주 받는 질문 중 하나는 워크플로우에 대한 문의입니다. 타조가 데이터 웨어하우스이고 ETL을 수행할 수 있다고 하는데, 실무자들이 사용할 수 있는 ETL 도구까지 준비되어 있느냐는 것입니다. 물론 타조 자체가 위와 같은 도구를 제공할 수 있지만, 이 영역은 써드 파티(3rd party) 가 담당할 분야라고 생각합니다. 그렇다면 타조를 이용한 워크플로우 도구에는 어떤 것들이 있을까요? 그동안 가장 많이 사용했던 도구. 누구나 따라할 수 있는 타조 설치 방법 : How to install Apache Tajo. 아파치 하이브 2.0.0 설치하기 : How to install Apache Hive 2.0.0. 쉽게 배우는 하둡 에코 시스템 2.0 (Hadoop ECO system 2.0). 타조는 일반적인 텍스트 파일(CSV, JSON, 기타.)과 시퀀스 파일...
'Hive' 태그의 글 목록 - BLRUNNER.COM
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아파치 하이브 2.0.0 설치하기 : How to install Apache Hive 2.0.0. 지난 2월 16일 Hive 2.0.0 버전이 릴리즈됐습니다. http:/ markmail.org/message/4laajtjub7aolte5 2.0 버전으로 올라오면서 여러 변화들이 있지만, 그 중 설치 방법이 이전 버전들과 차이가 있어서 정리해봤습니다. 1. 하이브 2.0.0 설치 파일을 다운받은 후, 압축을 해제합니다. $ wget http:/ mirror.apache-kr.org/h. 쉽게 배우는 하둡 에코 시스템 2.0 (Hadoop ECO system 2.0). 하둡책] 시작하세요 하둡 프로그래밍 개정판 수정 사항. 하둡 프로그래밍 의 개정판을 출간했습니다. 초판 독자분들 중에서 개정판을 구매하신 . Tajo와 Hive의 통합 (Integration Tajo with Hive). Hive 0.11 버전과 MySQL 연동 시 주의 사항. Hive와 MySQL 연동 시 주의사항. Hive는 별도의...
'Tajo' 태그의 글 목록 - BLRUNNER.COM
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Apache Tajo에서 Geoip 함수 활용하기. 글로벌 서비스를 운영하고 있는 회사라면, 사용자의 IP 정보를 이용하여 해당 사용자가 어떤 국가에 속하는지 확인할 수 있습니다. Apache Tajo는 이러한 분석을 위하여 Geoip 데이터 베이스 기반의 다양한 네트워크 함수를 제공합니다. Geoip는 Maxmind에서 제공하는 국가별 IP를 확인할 수 있는 라이브러리로, IP 정보가 들어 있는 데이터 베이스 파일과 이 파일을 활용할 수 있는 API 를 함께 제공합니다. 하지만 Geoip는 . 아즈카반으로 타조 워크플로우 구성하기 : How to schedule Tajo Job using Azkaban. 그동안 가장 많이 사용했던 도구. 누구나 따라할 수 있는 타조 설치 방법 : How to install Apache Tajo. 쉽게 배우는 하둡 에코 시스템 2.0 (Hadoop ECO system 2.0). 타조는 일반적인 텍스트 파일(CSV, JSON, 기타.)과 시퀀스 파일, 칼럼 스...
'맵리듀스' 태그의 글 목록 - BLRUNNER.COM
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하둡2 YARN 맵리듀스 리소스 설정하기 : How to configure MapReduce YARN parameters. 하둡10 에서 맵리듀스를 실행할 때는 슬롯 단위로 맵/리듀스 태스크 개수를 관리했습니다. 하지만 하둡2.0에서 YARN(이하: 얀)이 도입되면서 슬롯이 아닌 컨테이너 단위로 리소스를 할당하게 됩니다. 얀의 리소스매니저는 전체 클러스터의 리소스 정보를 토대로 할당 가능한 컨테이너 개수를 계산하며, 맵리듀스는 필요한 컨테이너들을 할당 받아서 맵리듀스 태스크를 실행하게 됩니다. 이때 컨테이너 개수와 맵과 리듀스 태스크 개수는 1:1의 관계가 아니며, 맵. 하둡책] 시작하세요 하둡 프로그래밍 개정판 수정 사항. 하둡 프로그래밍 의 개정판을 출간했습니다. 초판 독자분들 중에서 개정판을 구매하신 . 플랫폼데이2012 - 맵리듀스 퍼포먼스 튜닝 -. EC2와 S3 를 이용한 하둡 설치 그리고 S3 사용시 주의사항. Snappy(스내피)를 이용한 하둡 맵리듀스 튜닝. LZO 압축 라이브러리를...
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시작하세요! 하둡 프로그래밍 (개정증보판) : 빅데이터 분석을 위한 하둡 기초부터 YARN까지 | 위키북스
http://wikibook.co.kr/beginning-hadoop-programming-2ed
빅데이터 분석을 위한 하둡 기초부터 YARN까지. 오픈소스 and 웹 시리즈 066, 데이터 and 데이터베이스 시리즈 009. 40,000원 2014년 12월 31일 발행 692쪽. 하둡으로 대용량 데이터를 처리하려는 자바 개발자를 위한 실무형 입문서! 빅 데이터의 핵심 플랫폼인 하둡은 구글의 논문을 바탕으로 더그 커팅이 개발한 대규모 데이터의 분산 처리를 위한 오픈소스 프레임워크로서, 초기에는 검색 엔진에서 사용하기 위한 기술로 개발됐지만 지금은 전자 상거래, 포털, 게임, 학술 자료, 의료 정보 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 이 책은 하둡을 처음 시작하거나 이미 하둡을 사용해본 적이 있는 개발자를 대상으로 하며, 하둡의 기본 원리부터 실무 응용까지 초보자의 입장을 배려해서 친절하고 상세하게 설명한다. 이 책에서 다루는 내용. 리눅스, 아마존 웹 서비스(AWS) 환경에서의 하둡 설치. HDFS와 맵리듀스의 구조 및 활용. 맵리듀스 튜닝, 하둡 클러스터 운영. 하둡2의 구조 및 활용.
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아파치 타조(Apache Tajo) JDBC 드라이버 활용하기. 몇 일전 회사 팀블로그에 올렸던 글을, 개인 블로그에도 공유합니다. 다음 주에 릴리즈 예정인 아파치 타조. Apache Tajo) 0.10.0 버전의 JDBC 매커니즘과. BI 솔루션 및 SQL 워크벤치툴과 연동하는 방법을 작성해봤습니다. Tajo의 TSQL, JDBC, 웹 인터페이스는 TajoClient 인터페이스를 이용하여 구현되며, 사용자가 질의를 실행할 경우 TajoClient는 TajoMaster에 질의 실행을 요청합니다. TajoMaster는 각각의 TajoWorker에서 질의를 실행하며, 실행 결과를 스토리지에 저장합니다. Tajo는 다양한 스토리지를 지원하기 때문에, HDFS, HBase, AWS의 S3, Openstack의 Swift, 로컬 파일 시스템등에 데이터를 저장할 수 있습니다. TajoClient는 TajoWorker에서 질의 정보를 파악한 후, 스토리지에 저장된 데이터를 직접 접근하게 됩니다. 기존 예제 코드...
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