빅데이터 처리의 모든 것을 마스터하세요. Hadoop, Spark, Kafka를 활용한 대용량 데이터 처리부터 클라우드 기반 빅데이터 아키텍처까지 실무에서 바로 활용할 수 있는 기술을 알려드립니다.
빅데이터의 특성과 Hadoop 생태계의 핵심 구성요소
분산 파일 시스템과 MapReduce를 통한 대용량 데이터 저장
인메모리 빅데이터 처리와 Spark SQL, MLlib 활용
Kafka, Storm을 활용한 실시간 데이터 처리 시스템
MongoDB, Cassandra, HBase 등 NoSQL 활용법
AWS, GCP, Azure의 관리형 빅데이터 서비스 활용
ETL/ELT 파이프라인과 데이터 품질 관리
성능 튜닝, 모니터링, 보안 등 운영 실무
빅데이터의 3V(Volume, Velocity, Variety)부터 현재의 5V까지, 빅데이터가 무엇인지 정확히 이해하고 이를 처리하기 위한 기술 생태계를 파악합니다. Hadoop을 중심으로 한 오픈소스 빅데이터 생태계의 전체적인 구조와 각 구성요소의 역할을 학습합니다.
빅데이터 처리의 기반인 Hadoop Distributed File System(HDFS)과 MapReduce를 완벽하게 마스터합니다. 분산 저장의 원리부터 실제 클러스터 구축, 데이터 처리 작업 개발까지 Hadoop의 모든 것을 배우겠습니다.
Hadoop보다 100배 빠른 인메모리 빅데이터 처리 엔진인 Apache Spark를 완전히 마스터합니다. RDD부터 DataFrame, Dataset까지 Spark의 핵심 개념과 Spark SQL, Spark Streaming, MLlib을 활용한 실무 개발을 배우겠습니다.
실시간으로 생성되는 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 스트리밍 시스템을 구축합니다. Apache Kafka를 통한 메시지 큐잉부터 Apache Storm, Spark Streaming을 활용한 실시간 분석까지 전체 스트리밍 파이프라인을 마스터하겠습니다.
빅데이터 환경에서 관계형 데이터베이스의 한계를 넘어서는 NoSQL 데이터베이스들을 마스터합니다. 문서형, 키-값, 컬럼형, 그래프형 등 다양한 NoSQL의 특성을 이해하고 비즈니스 요구사항에 맞는 최적의 데이터베이스를 선택하고 활용하는 방법을 배우겠습니다.
클라우드 환경에서 제공하는 완전 관리형 빅데이터 서비스들을 활용하여 빠르고 안정적인 빅데이터 솔루션을 구축합니다. 각 클라우드 플랫폼의 특성을 이해하고 비용 효율적인 빅데이터 아키텍처를 설계하는 방법을 배우겠습니다.
안정적이고 확장 가능한 데이터 파이프라인을 설계하고 구축하는 방법을 마스터합니다. Apache Airflow를 활용한 워크플로 관리부터 데이터 품질 검증, 메타데이터 관리까지 엔터프라이즈급 데이터 파이프라인 구축의 모든 것을 배우겠습니다.
빅데이터 시스템의 안정적인 운영을 위한 실무 기술을 마스터합니다. 성능 모니터링과 튜닝부터 보안 설정, 장애 대응까지 실제 운영 환경에서 마주치는 모든 이슈를 해결할 수 있는 능력을 기르겠습니다.
