Java 개발자가 꼭 알아야 할 빅데이터 도구와 프레임워크는 무엇인가요?

1. MongoDB - 가장 인기 있는 크로스 플랫폼 문서 지향 데이터베이스입니다.

MongoDB는 C++ 언어로 작성된 분산 파일 저장소 기반 데이터베이스입니다. 웹 애플리케이션을 위한 확장 가능한 고성능 데이터 스토리지 솔루션을 제공하도록 설계되었습니다. 애플리케이션 성능은 데이터베이스 성능에 따라 달라집니다. MongoDB는 비관계형 데이터베이스 중에서 가장 기능이 풍부하고 관계형 데이터베이스와 가장 유사합니다. MongoDB 3.4가 출시되면서 애플리케이션 시나리오 기능이 더욱 확장되었습니다.

MongoDB의 핵심 장점은 유연한 문서 모델, 고가용성 복제본 세트 및 확장 가능한 샤드 클러스터입니다. MongoDB 도구의 실시간 모니터링, 메모리 사용량 및 페이지 오류, 연결 수, 데이터베이스 작업, 복제 세트 등과 같은 여러 측면에서 MongoDB를 이해하려고 노력할 수 있습니다.

2. Elasticsearch - 클라우드용으로 구축된 분산형 RESTful 검색 엔진입니다.

ElasticSearch는 Lucene 기반의 검색 서버입니다. RESTful 웹 인터페이스를 기반으로 분산 다중 사용자가 가능한 전체 텍스트 검색 엔진을 제공합니다. Java로 개발되어 Apache 라이선스 조건에 따라 오픈 소스로 출시된 Elasticsearch는 널리 사용되는 엔터프라이즈 수준 검색 엔진입니다.

ElasticSearch는 전체 텍스트 검색 엔진일 뿐만 아니라 각 필드가 데이터로 색인화되어 검색 가능한 분산형 실시간 문서 저장소이기도 하며 실시간 분석 기능을 갖춘 분산형 검색 엔진이기도 합니다. 수백 대의 서버로 확장하여 페타바이트 규모의 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다. ElasticSearch는 Lucene을 사용하여 하위 수준에서 인덱싱 기능을 완성하므로 기본 개념 중 상당수가 Lucene에서 유래합니다.

3. Cassandra - 원래 Facebook에서 개발한 오픈 소스 분산 데이터베이스 관리 시스템으로, 많은 상용 서버에서 대량의 데이터를 처리하고 높은 가용성을 제공하며 단일 장애 지점이 없도록 설계되었습니다.

Apache Cassandra는 오픈 소스 분산 NoSQL 데이터베이스 시스템입니다. 이는 Google BigTable의 데이터 모델과 Amazon Dynamo의 완전 분산 아키텍처를 결합합니다. 2008년에 오픈 소스로 공개되었습니다. 이후 Cassandra는 뛰어난 확장성으로 인해 Digg, Twitter 등 Web 2.0 웹 사이트에 채택되었으며 인기 있는 분산 구조 데이터 저장 솔루션이 되었습니다.

Cassandra는 Java로 작성되었기 때문에 이론적으로 JDK6 이상이 설치된 시스템에서 실행될 수 있습니다. 공식적으로 테스트된 JDK에는 OpenJDK 및 Sun의 JDK가 포함됩니다. Cassandra의 조작 명령은 우리가 일반적으로 조작하는 관계형 데이터베이스와 유사하므로 MySQL에 익숙한 친구라면 조작을 쉽게 시작할 수 있습니다.

4. Redis - 데이터베이스, 캐시 및 메시지 브로커로 사용되는 오픈 소스(BSD 라이선스) 인 메모리 데이터 구조 저장소입니다.

Redis는 ANSI C 언어로 작성된 오픈소스 로그형 Key-Value 데이터베이스로, 네트워크를 지원하고, 메모리 기반 및 영속성이 가능하며, 다국어로 API를 제공합니다. Redis는 다른 많은 경쟁업체와 차별화되는 세 가지 주요 기능을 가지고 있습니다. Redis는 지속성 목적으로만 디스크를 사용하여 데이터를 메모리에 완전히 저장하는 데이터베이스입니다. Redis는 많은 키-값 데이터 저장 시스템에 비해 상대적으로 풍부한 데이터 유형 세트를 가지고 있습니다. ; Redis는 어떤 숫자로도 데이터를 복사할 수 있습니다.

5. Hazelcast - Java 기반 오픈 소스 메모리 데이터 그리드입니다.

Hazelcast는 Java 프로그래머에게 미션 크리티컬 트랜잭션과 1조 수준의 메모리 애플리케이션을 제공하는 인메모리 데이터 그리드입니다. 헤이즐캐스트에는 소위 "마스터"가 없지만 여전히 리더 노드(가장 오래된 멤버)가 있습니다. 이 개념은 ZooKeeper의 리더와 유사하지만 구현 원리는 완전히 다릅니다. 동시에 Hazelcast의 데이터는 분산되며 각 구성원은 데이터의 일부와 해당 백업 데이터를 보유하며 이는 ZooKeeper와도 다릅니다.

헤이즐캐스트의 애플리케이션 편의성은 개발자들에게 큰 사랑을 받고 있지만, 실제로 사용하고 싶다면 신중하게 고려해야 합니다.

6. EHCache - 널리 사용되는 오픈 소스 Java 분산 캐시입니다. 주로 일반 캐시, Java EE 및 경량 컨테이너용입니다.

EhCache는 빠르고 유능한 순수 Java 프로세스 내 캐싱 프레임워크입니다. 이는 최대 절전 모드의 기본 CacheProvider입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다. 여러 캐싱 전략을 사용하여 빠르고 간단합니다. 캐시된 데이터에는 메모리와 디스크의 두 가지 수준이 있으므로 가상 머신을 다시 시작하는 동안 캐시된 데이터가 디스크에 기록될 염려가 없습니다. RMI 및 플러그형 API를 통해 다른 방식으로 액세스할 수 있습니다. 캐시 및 캐시 관리자를 위한 수신 인터페이스가 있으며, 하나의 인스턴스에 대한 여러 캐시 영역을 지원합니다.

7. Hadoop - Java로 작성된 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크로, 분산 저장소 및 대용량 데이터 사용자는 배포의 기본 세부 사항을 이해하지 않고도 분산 프로그램을 개발할 수 있습니다.

고속 컴퓨팅 및 저장을 위해 클러스터를 최대한 활용하세요. Hadoop은 HDFS라고 하는 분산 파일 시스템(Hadoop Distributed File System)을 구현합니다. Hadoop 프레임워크의 핵심 설계는 HDFS와 MapReduce입니다. HDFS는 대용량 데이터에 대한 스토리지를 제공하고 MapReduce는 대용량 데이터에 대한 계산을 제공합니다.

8. Solr - Apache Lucene 프로젝트에서 Java로 작성된 오픈 소스 엔터프라이즈 검색 플랫폼입니다.

Solr는 웹 서비스와 유사한 API 인터페이스를 제공하는 독립된 기업용 검색 애플리케이션 서버입니다. 사용자는 http 요청을 통해 특정 형식의 XML 파일을 검색 엔진 서버에 제출하여 인덱스를 생성할 수 있으며, Http Get 작업을 통해 검색 요청을 하고 XML 형식으로 반환된 결과를 얻을 수도 있습니다.

ElasticSearch와 마찬가지로 Lucene을 기반으로 하지만 이를 확장하여 Lucene보다 풍부한 쿼리 언어를 제공하는 동시에 구성 및 확장이 가능하고 쿼리 성능을 최적화합니다.

9. Apache Software Foundation에서 가장 활발하게 활동하는 프로젝트인 Spark는 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다.

Spark는 Hadoop과 유사한 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 환경이지만 특정 워크로드에서 Spark를 더욱 우수하게 만드는 몇 가지 차이점이 있습니다. 대화형 쿼리를 제공하기 위해 반복 작업 부하를 최적화할 수도 있습니다.

Spark는 Scala 언어로 구현되며 Scala를 애플리케이션 프레임워크로 사용합니다. Hadoop과 달리 Spark와 Scala는 긴밀하게 통합되어 있으며 Scala는 로컬 컬렉션 개체처럼 쉽게 작동할 수 있습니다.

10. Memcached - 일반 분산 메모리 캐시 시스템.

Memcached는 원래 Danga Interactive에서 LiveJournal용으로 개발했지만 많은 소프트웨어(예: MediaWiki)에서 사용되는 분산 캐싱 시스템입니다. Memcached는 고속 분산 캐시 서버로서 간단한 프로토콜, libevent 기반 이벤트 처리, 내장 메모리 저장 등의 특징을 가지고 있습니다.

11. Apache Hive - Hadoop 위에 SQL과 유사한 레이어를 제공합니다.

Hive는 Hadoop 기반의 데이터 웨어하우스 플랫폼입니다. Hive를 통해 ETL 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. hive는 사용자가 작성한 SQL을 Hadoop 기반 실행을 위해 해당 Mapreduce 프로그램으로 변환할 수 있는 SQL과 유사한 쿼리 언어를 정의합니다. 현재 Apache Hive 2.1.1 버전이 출시되었습니다.

12. Apache Kafka - 원래 LinkedIn에서 개발한 처리량이 높은 분산 구독 메시징 시스템입니다.

Apache Kafka는 Scala로 작성된 오픈 소스 메시징 시스템 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 목표는 실시간 데이터 처리를 위해 처리량이 높고 지연 시간이 짧은 통합 플랫폼을 제공하는 것입니다. Kafka는 주제라고 불리는 클래스별로 차별화된 메시지를 유지합니다. 생산자는 Kafka 주제에 메시지를 게시하고, 소비자는 주제에 등록하고 이러한 주제에 게시된 메시지를 받습니다.

13. Akka – JVM에서 동시성, 분산성 및 탄력성이 뛰어난 메시지 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 툴킷입니다.

Akka는 Java 및 Scala에서 내결함성과 확장성이 뛰어난 Actor 모델 애플리케이션 작성을 단순화하는 Scala로 작성된 라이브러리입니다. 통신 산업에서 성공적으로 사용되었으며 시스템이 거의 다운되지 않습니다.

14. HBase - Google의 BigTable을 사용하여 모델링되고 Java로 작성되었으며 HDFS에서 실행되는 오픈 소스, 비관계형 분산 데이터베이스입니다.

FUJITSU Cliq과 같은 상용 빅 데이터 제품과 달리 HBase는 GFS를 파일 저장 시스템으로 사용하는 Google Bigtable과 유사하게 Google이 Hadoop HDFS를 파일 저장 시스템으로 사용합니다. Bigtable의 대용량 데이터를 처리하기 위해 HBase도 Hadoop MapReduce를 사용하여 HBase의 대용량 데이터를 처리합니다. Google Bigtable은 Chubby를 협업 서비스로 사용하고 HBase는 이에 대응하는 서비스입니다.

15. Neo4j - Java로 구현된 오픈 소스 그래프 데이터베이스입니다.

Neo4j는 테이블 대신 네트워크에 구조화된 데이터를 저장하는 고성능 NOSQL 그래프 데이터베이스입니다. 이는 내장된 디스크 기반의 완전한 트랜잭션 Java 지속성 엔진입니다.

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