Apache Impala는 대규모 데이터 집합에 대한 실시간 쿼리 및 분석을 수행하기 위해 설계된 오픈 소스 분산 쿼리 엔진입니다.

Impala는 Apache Hadoop의 일부인 Apache Hadoop Distributed File System (HDFS)와 호환되며, 대규모 클러스터에서 매우 빠른 응답 시간을 제공하면서 SQL 기반의 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 탐색할 수 있습니다.

Impala는 기존의 배치 처리 방식과 달리 데이터를 인메모리로 처리하여 실시간으로 응답할 수 있습니다.

이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 필수적인 요소입니다. Impala는 Hadoop의 생태계와도 긴밀하게 통합되어 있으며, Apache Hive 메타스토어를 공유하여 테이블 및 스키마 메타데이터를 재사용할 수 있습니다.

Impala를 사용하면 데이터 분석가와 데이터 엔지니어는 SQL 기반의 쿼리를 사용하여 데이터를 탐색하고 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다.

이를 통해 대화형 분석 및 반복적인 작업에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

Impala는 다양한 데이터 형식을 지원하며, 일반적인 BI 도구와도 연동하여 데이터 시각화 및 대시보드 작성 등을 수행할 수 있습니다.

또한 Impala는 확장성이 뛰어나며, 수천 대의 노드로 구성된 대규모 클러스터에서 작동할 수 있습니다.

이러한 클러스터는 데이터를 분산하여 처리하므로 매우 높은 성능과 처리량을 제공할 수 있습니다.

Impala는 Hadoop 클러스터와 함께 사용할 수 있으며, 기존의 하둡 데이터 처리 작업과 통합하여 사용할 수 있습니다.

요약하자면, Apache Impala는 대규모 데이터 집합에 대한 실시간 SQL 기반 쿼리 및 분석을 제공하는 분산 쿼리 엔진입니다.

Impala를 사용하면 대용량 데이터를 실시간으로 탐색하고 분석할 수 있으며, Hadoop과의 긴밀한 통합과 확장성이 특징입니다.

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pache Hive는 Apache Hadoop 프로젝트의 일부로 개발된 데이터 웨어하우징 솔루션입니다.

Hive는 대규모의 데이터를 처리하고 분석하기 위한 분산 데이터 저장 및 쿼리 기능을 제공합니다.

Hive는 사용자가 익숙한 SQL 스타일의 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 쿼리하고 처리할 수 있게 해줍니다.

Hive는 데이터를 Hadoop의 HDFS(Hadoop Distributed File System)에 저장하고, Hadoop 클러스터의 맵리듀스 기능을 사용하여 데이터를 처리합니다.

Hive는 기본적으로 데이터 웨어하우스 작업에 특화되어 있으며, 대용량의 정형 및 반정형 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

Hive는 테이블과 파티션으로 구성된 데이터 모델을 사용합니다. 테이블은 데이터를 구조화하고 저장하는 단위이며, 테이블은 열(column)과 데이터 유형(data type)을 가지고 있습니다.

파티션은 테이블을 분할하여 데이터를 더 작은 조각으로 나누는 방법입니다. 이렇게 함으로써 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Hive는 사용자가 SQL과 유사한 HiveQL 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 조회하고 분석할 수 있습니다.

HiveQL은 사용자가 테이블과 파티션을 생성하고 수정하며, 데이터를 삽입하고 조회하는 등의 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

HiveQL은 내부적으로 맵리듀스 작업으로 변환되어 Hadoop 클러스터에서 실행됩니다.

또한 Hive는 사용자가 사용자 정의 함수(User-Defined Functions, UDF)를 작성하여 HiveQL 쿼리를 확장할 수 있는 기능을 제공합니다.

이를 통해 사용자는 자신의 비즈니스 로직에 맞게 커스텀 함수를 구현하여 쿼리 결과를 더욱 유연하게 가공할 수 있습니다.

요약하자면, Apache Hive는 대용량의 데이터를 저장하고 처리하기 위한 데이터 웨어하우징 솔루션으로, Hadoop 클러스터의 맵리듀스 기능을 이용하여 데이터를 쿼리하고 분석하는 기능을 제공합니다.

HiveQL 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 조회하고 처리할 수 있으며, 사용자 정의 함수를 작성하여 기능을 확장할 수 있습니다.

아파치 카프카는 분산 스트리밍 플랫폼으로, 대량의 데이터를 안정적으로 실시간으로 처리하기 위한 목적으로 개발되었습니다.

카프카는 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 여러 대의 서버에 데이터를 분산 저장하고, 이를 실시간으로 스트리밍하는 기능을 제공합니다.

카프카의 구성요소는 크게 프로듀서(Producer), 컨슈머(Consumer), 브로커(Broker)로 나눌 수 있습니다.

• 프로듀서: 데이터를 생성하고 카프카 클러스터로 전송하는 역할을 담당합니다. 데이터는 토픽(Topic)이라는 단위로 구분되며, 프로듀서는 특정 토픽에 데이터를 전송합니다. 여러 개의 프로듀서가 동시에 데이터를 전송할 수 있습니다.
• 컨슈머: 카프카 클러스터에서 데이터를 가져와서 처리하는 역할을 담당합니다. 컨슈머는 토픽을 구독하고 해당 토픽에 존재하는 데이터를 읽어옵니다. 컨슈머는 데이터를 처리한 후에 읽은 오프셋(Offset)을 기록하여 다음에 어디까지 읽었는지 기억합니다.
• 브로커: 카프카 클러스터를 구성하는 서버로, 데이터를 저장하고 전달하는 역할을 담당합니다. 브로커는 프로듀서로부터 전송받은 데이터를 토픽별로 파티션(Partition)에 분산 저장합니다. 파티션은 브로커 간에 복제되어 데이터의 안정성과 가용성을 보장합니다.

카프카의 작동 방식은 다음과 같습니다:

1. 프로듀서가 데이터를 생성하고 특정 토픽으로 데이터를 전송합니다.
2. 브로커는 데이터를 받아 해당 토픽의 파티션 중 하나에 저장합니다.
3. 컨슈머는 특정 토픽을 구독하고, 컨슈머 그룹에 속해있는 다른 컨슈머들과 데이터를 공유합니다.
4. 컨슈머는 브로커로부터 데이터를 가져와서 처리합니다. 이때, 각 컨슈머는 읽은 오프셋을 기록하여 중복 처리를 방지합니다.
5. 컨슈머가 데이터를 처리하면서 읽은 오프셋을 업데이트합니다. 이렇게 하면 컨슈머는 다음에 어디까지 데이터를 읽어야 하는지 알 수 있습니다. 컨슈머 그룹에 속한 여러 컨슈머들은 각자가 병렬로 데이터를 처리하며, 처리량을 확장할 수 있습니다.

카프카는 메시지 기반의 시스템으로, 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 배치(Batch) 처리와 함께 사용될 수도 있습니다.

프로듀서는 데이터를 일정량 모아서 배치 형태로 전송하고, 컨슈머는 배치로부터 한번에 여러 메시지를 읽어와 처리할 수 있습니다.

이를 통해 데이터 처리의 효율성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

또한, 카프카는 데이터의 내구성과 신뢰성을 위해 복제(Replication) 기능을 제공합니다.

각 토픽은 여러 개의 파티션으로 나누어지고, 각 파티션은 여러 브로커에 복제됩니다.

이를 통해 특정 브로커의 장애가 발생해도 데이터의 손실을 최소화하고 시스템의 가용성을 유지할 수 있습니다.

또한, 카프카는 확장성과 대용량 데이터 처리를 위해 클러스터 형태로 구성됩니다.

여러 대의 브로커와 컨슈머가 협력하여 데이터를 처리하고 저장하며, 필요에 따라 브로커나 컨슈머를 추가하여 시스템의 성능과 용량을 쉽게 조절할 수 있습니다.

카프카는 대규모 데이터 파이프라인, 실시간 스트림 처리, 이벤트 기반 아키텍처 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 웹사이트 로그 데이터를 수집하고 분석하는 시스템, 실시간 주문 처리 시스템, 실시간 지표 및 알림 시스템 등에서 카프카가 사용될 수 있습니다.

요약하자면, 아파치 카프카는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 분산 스트리밍 플랫폼으로, 프로듀서가 데이터를 전송하고 브로커가 데이터를 저장하며, 컨슈머가 데이터를 처리하는 구조로 이루어져 있습니다.

이를 통해 데이터의 안정성, 확장성 및 실시간 처리가 가능하며, 다양한 시나리오에서 사용됩니다.

아파치 카프카의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 확장성: 카프카는 클러스터 형태로 구성되어 있으며, 브로커와 컨슈머를 필요에 따라 추가하여 시스템의 확장성을 유연하게 조절할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 데이터 처리와 고가용성을 제공할 수 있습니다.
2. 내구성과 안정성: 카프카는 데이터의 내구성과 안정성을 보장하기 위해 데이터를 파티션으로 분할하고 여러 브로커에 복제합니다. 이를 통해 하나의 브로커의 장애가 발생해도 데이터의 손실을 방지하고 시스템의 신뢰성을 유지할 수 있습니다.
3. 실시간 데이터 처리: 카프카는 데이터를 실시간으로 스트리밍하므로, 데이터를 즉시 처리하고 실시간으로 반응할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 대시보드, 실시간 분석, 실시간 알림 등 다양한 실시간 데이터 처리 시나리오에 적합합니다.
4. 다양한 클라이언트 지원: 카프카는 다양한 언어와 프레임워크에서 사용할 수 있는 클라이언트 라이브러리를 제공합니다. 따라서 프로듀서와 컨슈머를 구현하는 데 있어서 개발자는 선호하는 언어나 프레임워크를 선택할 수 있습니다.
5. 유연한 데이터 보존 기간: 카프카는 데이터를 일정 기간 동안 보존할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터의 장기 보존이 필요한 경우에도 데이터를 유지하고 필요 시 검색하거나 분석할 수 있습니다.
6. 메시지 기반 아키텍처: 카프카는 메시지 기반 아키텍처를 기반으로 하므로, 다른 시스템과의 연동이 용이합니다. 메시지 큐 또는 이벤트 기반 아키텍처와의 통합을 통해 데이터 흐름을 효율적으로 관리하고 시스템 간 상호작용을 지원합니다.

카프카는 다양한 용도와 응용 분야에서 사용됩니다. 몇 가지 대표적인 예시는 다음과 같습니다:

1. 데이터 스트리밍: 카프카는 대용량의 실시간 데이터를 처리하고 분석하는 데 매우 적합합니다. 예를 들어, 웹사이트 로그 데이터, 센서 데이터, 애플리케이션 로그 등을 실시간으로 수집하여 스트림 처리 및 분석에 활용할 수 있습니다.
2. 이벤트 기반 아키텍처: 카프카는 이벤트 기반 아키텍처를 구현하는 데 사용됩니다. 이벤트 기반 아키텍처는 비동기적인 이벤트 처리를 통해 시스템 간의 결합도를 낮추고 확장성과 유연성을 높이는 데 도움을 줍니다. 카프카는 이벤트 소싱(Event Sourcing), CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 등과 함께 사용되어 이벤트 기반 시스템을 구축할 수 있습니다.
3. 실시간 대시보드 및 분석: 카프카는 실시간 데이터를 수집하고 처리하여 실시간 대시보드 및 분석 시스템에 활용할 수 있습니다. 이를 통해 실시간으로 데이터의 상태를 모니터링하고, 실시간으로 트렌드를 분석하며, 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
4. 로그 처리: 카프카는 대규모 로그 데이터의 수집, 저장 및 분석에 사용됩니다. 로그 데이터는 애플리케이션 및 시스템의 동작을 이해하고 문제를 진단하는 데 중요한 역할을 합니다. 카프카를 이용하여 로그 데이터를 수집하고 분산 저장하면, 데이터의 안정성과 확장성을 확보할 수 있습니다.
5. 메시지 큐: 카프카는 메시지 큐로 사용될 수 있습니다. 다른 시스템 간에 비동기적인 통신을 위해 카프카를 중간 매개체로 사용하여 데이터를 안전하게 전달할 수 있습니다. 메시지 큐는 시스템 간의 결합도를 낮추고, 유연한 아키텍처를 구축할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.
6. 기계 학습 및 실시간 예측에도 카프카가 사용될 수 있습니다. 기계 학습 모델을 구축하고 실시간으로 예측을 수행해야하는 경우, 카프카를 사용하여 실시간 데이터 스트림을 전달하고 모델이 데이터를 실시간으로 처리하도록 할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 예측 및 추천 시스템, 이상 탐지 및 사기 감지 시스템 등을 구현할 수 있습니다.

또한, 카프카는 데이터 통합 및 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스에도 사용될 수 있습니다.

다양한 소스에서 데이터를 추출하여 카프카로 전송한 후, 필요한 변환 작업을 수행하여 다른 시스템으로 데이터를 전달할 수 있습니다.

이를 통해 데이터의 통합, 변환 및 배포를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

마지막으로, 카프카는 분산 시스템의 기반으로 사용되며, 다양한 애플리케이션 및 서비스 간의 데이터 흐름을 관리하고 연동하는 데 중요한 역할을 합니다.

이를 통해 마이크로서비스 아키텍처, 이벤트 주도 아키텍처 등 다양한 형태의 분산 시스템을 구축하고 운영할 수 있습니다.

요약하자면, 아파치 카프카는 대용량 실시간 데이터 처리와 분산 스트리밍을 위한 플랫폼으로 다양한 용도와 응용 분야에서 사용됩니다.

데이터 스트리밍, 이벤트 기반 아키텍처, 실시간 대시보드 및 분석, 로그 처리, 메시지 큐, 기계 학습 및 실시간 예측, 데이터 통합 및 ETL, 분산 시스템 구축 등 다양한 시나리오에서 활용됩니다.

카프카는 안정성, 확장성, 실시간 처리 등의 특징을 가지고 있어 대규모 데이터 처리와 실시간 데이터 흐름 관리에 적합한 도구입니다.

by chatGPT

Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다. 기존의 데이터 처리 방법에 비해 빠르고 유연한 데이터 분석과 처리를 제공합니다. Spark는 다양한 작업을 병렬로 수행하여 대규모 데이터셋을 처리할 수 있도록 돕습니다.

Spark는 분산 컴퓨팅을 위한 클러스터 환경에서 실행됩니다. 클러스터는 여러 대의 컴퓨터 노드로 구성되어 있으며, 각 노드는 자체 CPU, 메모리, 저장 공간 등을 가지고 있습니다. Spark는 이러한 클러스터의 리소스를 효율적으로 활용하여 데이터 처리 작업을 수행합니다.

Spark의 가장 중요한 개념은 Resilient Distributed Datasets (RDD)입니다. RDD는 클러스터의 여러 노드에 걸쳐 분산된 데이터 요소의 모음입니다. RDD는 변경할 수 없는 분산 컬렉션으로서, 데이터 처리 작업을 분할하고 병렬로 수행할 수 있도록 합니다. RDD는 탄력적(Resilient)이기 때문에 일부 노드가 실패해도 데이터를 복구하고 처리 작업을 계속할 수 있습니다.

또한, Spark는 다양한 데이터 처리 작업을 지원합니다. 예를 들어, 맵(Mapping), 필터링(Filtering), 집계(Aggregating) 등의 작업을 수행할 수 있으며, SQL 쿼리와 같은 구조화된 데이터 처리도 가능합니다. 또한, Spark는 머신 러닝, 그래프 처리, 스트리밍 처리 등 다양한 분야의 라이브러리와 API를 제공하여 확장성과 다양성을 제공합니다.

Spark는 다른 데이터 처리 시스템과 비교하여 빠른 처리 속도와 대용량 데이터 처리의 장점을 가지고 있습니다. 이는 Spark의 내부적으로 최적화된 실행 계획과 메모리 기반의 데이터 처리 방식에 기인합니다. 또한, Spark는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 Java, Scala, Python, R 등 다양한 언어로 작성된 코드를 실행할 수 있습니다.

요약하면, Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 클러스터 컴퓨팅 프레임워크로, 분산된 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. RDD라는 개념과 다양한 데이터 처리 작업을 지원하며, 빠른 처리 속도와 확장성을 제공합니다. 또한, Spark는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 다양한 개발자 프로필에 적합합니다.

Spark는 일반적으로 다음과 같은 방식으로 사용됩니다:

1. 데이터 로드: Spark는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 읽을 수 있습니다. 파일 시스템(로컬 또는 HDFS), 데이터베이스, Apache Kafka 등 다양한 소스로부터 데이터를 로드할 수 있습니다.
2. RDD 생성: 로드된 데이터는 RDD 형태로 변환됩니다. RDD는 분산된 데이터 요소의 모음이며, 데이터를 여러 개의 파티션으로 분할하여 클러스터의 여러 노드에서 병렬로 처리할 수 있도록 합니다.
3. 변환 작업: Spark는 다양한 변환 작업을 제공합니다. 맵, 필터링, 정렬, 집계 등의 작업을 사용하여 데이터를 처리하고 변환할 수 있습니다. 이러한 작업은 RDD의 각 요소에 대해 병렬로 수행됩니다.
4. 액션 작업: 변환 작업을 수행한 후에는 결과를 얻기 위해 액션 작업을 수행합니다. 예를 들어, 결과를 로컬 머신으로 수집하거나 파일로 저장할 수 있습니다. 액션 작업은 변환 작업을 트리거하고 결과를 반환합니다.

Spark는 이러한 작업 흐름을 최적화하기 위해 내부적으로 실행 계획을 생성합니다. 실행 계획은 작업의 의존성과 최적 실행 순서를 결정하여 효율적인 데이터 처리를 보장합니다.

또한, Spark는 다양한 라이브러리와 API를 제공하여 추가적인 기능을 확장할 수 있습니다. 예를 들어, Spark SQL은 구조화된 데이터 처리와 SQL 쿼리를 위한 기능을 제공하며, MLlib은 머신 러닝 알고리즘과 모델을 지원합니다. GraphX는 그래프 처리를 위한 기능을 제공하며, Spark Streaming은 실시간 데이터 처리를 지원합니다.

이렇게 Spark는 대용량 데이터 처리와 다양한 작업을 위한 클러스터 컴퓨팅 프레임워크로 많은 사용자들에게 사용되고 있습니다.

by chatGPT

맥북이나 아이패드, 아이폰에서 애플TV를 볼때 자막이 거슬릴때가 있다.

이럴땐 

💻 맥북 Macbook

추가 하면 됩니다.

📱아이폰이나 🖥️아이패드에서는

자막 스타일을 추가하면 됩니다.

한가지 a시네마 폰트를 적용해도 적용이 안되는 점이 이상함.. ❓❓❓❓❓❓❓❓

맥 사용중에 hwp 파일을 만나면 당황스럽다.

다들 알겠지만 폴라리스 오피스나 한글 Doc를 사용하거나 한다.

아님 hwp 뷰어을 사용하던지 아래넘 ↯

🌏인터넷에서 hwp 자료를 받고 보려면 Download -> App실행 

사실 이런건 네이버 웨일로 hwp 문서를 Download 받으면 바로 웨일이 뷰어로 보여준다.

이거 편하다.

그리고 웨일 브라우저가 떠있다면 바로 hwp파일을 drag & drop 시키면 바로 뷰어로 볼수 있다.

아래는 관련 동영상 ^^;

다 알겠지만, 그래도 혹시 모르는 분들을 위해서 😅

* 브카는 포스팅도 하고 동영상 캡쳐도 하고 You Tube에도 2020년 이후 첨 동영상 올려보고 두루두루 테스트 겸사 겸사. 

@MTFBWY

by 브카(bca)

Issue Tracking을 위한 여러가지 방법 중에 RedMine을 사용중이다.

여러 PlugIn 들이 있고 AGILE 관련 PlugIn도 매우 쓸만하기 때문이다.

그러던 중 MS OUTLOOK 과 Redmine을 연동 시켜주는 AddIn을 찾았다.

   의 Redmine Outlook Add-In 이다.

설치 후 도메인과 id /password 연동을 통해 바로 적용이 된다.

위 처럼 remine 폴더와 메뉴가 생성되고 관련 ISSUE / RISK Tracking 이 가능하게 된다.

또한, 옵션에 따라 Claendar에도 아래처럼 모든 Task(일감)을 표시해 줄수 있다.

물론, Task 역시 OUTLOOK의 TASK(작업) 와 연동하여 사용이 가능하다. 

직접 redmine에 접속하지 않고도 관련 작업이 가능하다는 매우 강력한 기능을 가지고 있다.

free 사용이 가능한 부분도 있어서 redmine을 사용하는 사용자에게 유용한 툴이 될것이다.

관련 자료는 HOME PAGE http://www.ahausoftware.com/ <-- 이곳에서 확인 할수 있다.

끝.