빅데이터 관리

빅데이터 관리/리눅스

Linux Crontab을 사용한 Job Scheduling

Crontab이란 유닉스, 리눅스, 맥 OS 등의 운영 체제에서 사용되는 작업 예약 프로그램입니다. 해당 기능을 사용하여 일정 시간마다 실행될 커맨드나 스크립트를 정의할 수 있습니다. 저는 Crontab을 AWS EC2에 등록한 백엔드 서버에서 저장한 로그기록을 매일 AWS S3에 저장하거나 매일 업데이트 된 ML 모델을 AWS S3로부터 다운로드하는데 해당 기능을 사용하였습니다. 사용법 -e 옵션 : edit user's crontab -l 옵션 : list user's crontab -r 옵션 : delete user's crontab -i prompt before deleting user's crontab -s selinux context * * * * * 실행명령어 각 별표별로 min(0~59),..

빅데이터 관리/Hadoop

Spark 설치

Spark 설치 https://spark.apache.org/downloads.html Downloads | Apache Spark Download Apache Spark™ Choose a Spark release: Choose a package type: Download Spark: Verify this release using the and project release KEYS by following these procedures. Note that Spark 3 is pre-built with Scala 2.12 in general and Spark 3.2+ provides spark.apache.org 위 링크로 이동하여 아래 1,2번과 같이 버전을 맞춰주고, 3. Download spark 링크..

빅데이터 관리/Hadoop

SPARK 이론

Apache Spark Spark MapReduce 형태의 클러스터 컴퓨팅 패러다임의 한계를 극복하고자 등장 MapReduce Disk로부터 데이터를 읽은 후 Map을 통해 흩어져 있는 데이터를 Key-Value 형태로 연관성 있는 데이터끼리 묶은 후에, Reduce를 하여 중복된 데이터를 제거하고, 원하는 데이터로 가공하여 다시 Disk에 저장 하지만 파일 기반의 Disk I/O는 성능이 좋지 못했고, In-memory의 연산을 통해 처리 성능 향상을 위해 Spark가 등장하였음. Apache Spark는 오픈소스이며, 범용적인 목적을 지닌 분산 클러스터 컴퓨팅 프레임워크 Fault Tolerance & Data Parallelism을 가지고 클러스터들을 프로그래밍 RDD, Data Frame, Set..

빅데이터 관리/Hadoop

Hive - 2

Hive Tables 이해하기 hive에서 names 테이블 생성 create table names (id int, name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS TEXTFILE; 터미널 쉘에서 names.txt 파일 생성 0 Rich 1 Barry 2 George 3 Ulf 4 Danielle 5 Tom 6 manish 7 Brian 8 Mark hadoop fs -put names.txt /warehouse/tablespace/managed/hive/names/ 로 저장 기존에는 비어있던 names 테이블이 (왜인지 모르게 데이터가 깨지긴 하지만) names.txt에 넣은 값이(개수가 같긴 하니까..) 들어감을 볼 수 있음..

빅데이터 관리/Hadoop

Hive - 1

Hive란? Hive는 하둡에서 데이터를 처리하기 위한 데이터 웨어하우징 솔루션 중 하나입니다. Hive는 SQL을 사용하여 대규모 데이터 집합을 분석할 수 있도록 해주는 데이터 웨어하우스 솔루션입니다. Hive는 하둡 기반의 분산 데이터 저장소에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있도록 해주는 인터페이스를 제공합니다. Hive는 HiveQL이라는 SQL과 비슷한 언어를 사용하여 데이터에 대한 쿼리 및 분석을 수행합니다. HiveQL은 기존의 SQL과 유사하며, 사용자는 대부분의 경우 HiveQL을 배우기 쉽습니다. 또한 HiveQL은 사용자가 쉽게 커스텀 함수와 집계 함수를 정의하고 사용할 수 있도록 해줍니다. Hive는 맵리듀스와 같은 하둡의 다른 기술과 함께 사용될 수 있으며, 대규모 데이터 처리 및 분석..

빅데이터 관리/Hadoop

PIG 기본명령어 - 6

Endswitch Endswitch는 두 개의 파라미터를 이용하여 첫 번째에 입력한 문자열이 두 번째에 입력한 문자열로 끝이 나는지 확인할 수 있는 기능 앞 예제의 A 릴레이션의 데이터 중 name 속성의 값이 n으로 끝나는 속성이 있는지 검사하고, id 속성과 name 속성을 X 릴레이션에 저장 후 출력 X = FOREACH A GENERATE (id, name), ENDSWITH(name, 'n'); DUMP X; Startswitch : Endswitch와 동일함 Substring 주어진 문자열에서 지정한 인덱스만큼 문자열을 추출할 수 있는 기능 앞선 A 릴레이션에 SUBSTRING을 추가하여 name 속성값의 0번째 부터 (2-1) 번째 인덱스까지 추출하여 저장 후 출력 stopindex는 마지막..

빅데이터 관리/Hadoop

PIG 기본 명령어 - 5

Max 해당 속성의 최댓값을 찾을 수 있음 sample_data 수정 후 저장 A 릴레이션에 값 저장 B 릴레이션에 A 릴레이션 그룹화 X 릴레이션에 FOREACH ~ GENERATE 구문을 통해 A 릴레이션의 이름 중 최댓값을 가진 tail 속성의 데이터를 저장 A = LOAD 'sample_data' AS (name:chararray, tall:int); B = GROUP A All; X = FOREACH B GENERATE A.name, MAX(A.tall); DUMP X; Min 도 Max 와 동일하게 동작한다. Size Size 함수는 데이터의 행의 지정한 속성의 데이터 길이를 반환 앞에서 실시한 A 릴레이션의 원본 데이터 중 첫 속성인 name의 값의 길이를 X 릴레이션에 저장 후 출력 X =..

빅데이터 관리/Hadoop

PIG 기본명령어 - 4

Limit DUMP를 이용하여 출력할 때 출력되는 튜플의 계수를 제한 아래 예제는 최대 3개의 출력만을 가진다. X = LIMIT A 3; DUMP X; Order by 릴레이션의 튜플이 있을 때 하나의 속성을 기준으로 정렬할 수 있는 명령어로 오름차순(ASC), 내림차순(DESC)이 가능 sample_data 수정 후 저장 A에 데이터의 속성 이름과 데이터 형태 지정 후 저장 a3 속성을 내림차순 정렬 A = LOAD 'sample_data' AS (a1:int,a2:int,a3:int); X = ORDER A BY a3 DESC; DUMP X; Rank Rank는 릴레이션의 튜플이 있을 때 하나의 속성을 기준으로 순위를 지정하여 반환 sample_data 수정 및 HDFS에 저장 A 릴레이션에 데이터..

빅데이터 관리/Hadoop

PIG 기본 명령어 - 3

COGROUP COGROUP 은 GROUP과 같은 역할을 하지만, 차이점은 GROUP 하나의 릴레이션에 그룹화를 하지만, COGROUP은 두 개 이상의 릴레이션에 그룹화를 지정할 수 있다는 것이다. sample_data 수정 후 저장 sample_data2 수정 후 저장 A와 B 릴레이션에 데이터 속성 이름과 데이터 타입을 저장 X 릴레이션에 COGROUP BY 구문을 이용하여 A 릴레이션의 owner 속성과 B 릴레이션의 friend2 속성을 그룹화 후 출력 A = LOAD 'sample_data' AS (owner:chararray,pet:chararray); B = LOAD 'sample_data2' AS (friend1:chararray,friend2:chararray); X = COGROUP A..

빅데이터 관리/Hadoop

PIG 기본 명령어 - 2

형 변환(cast) 연산자 sample_data 수정 후 HDFS에 저장 A = LOAD 'sample_data' AS (f1:int, f2:int); B = GROUP A BY f1; DUMP B; B 릴레이션에 GROUP BY를 통해 f1 속성 값을 기준으로 Inner Bag 형태로 튜플이 생성된 것을 확인 데이터 형 변환 X 릴레이션의 첫 번째 속성은 B 릴레이션의 첫 번째 값인 group 두 번째 속성은 A 릴레이션에 COUNT 함수를 이용하여 int 형태의 데이터를 chararray 형태로 변환하여 Inner Bag 데이터의 개수를 total 속성명으로 변경하여 저장 후 확인 X = FOREACH B GENERATE group, (chararray)COUNT(A) AS total; DUMP X;..

잘잔디
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