빅데이터 처리

빅데이터 개념과 생태계

빅데이터의 특성과 Hadoop 생태계의 핵심 구성요소

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.

빅데이터의 정의와 5V 특성 (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)
Hadoop 생태계 전체 구조와 핵심 컴포넌트
분산 컴퓨팅의 원리와 CAP 정리
빅데이터 아키텍처 패턴과 Lambda/Kappa 아키텍처
빅데이터 프로젝트 기획과 요구사항 분석

Hadoop과 HDFS

분산 파일 시스템과 MapReduce를 통한 대용량 데이터 저장

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 배웁니다.

Core Technologies

HDFS 아키텍처 -- NameNode, DataNode, 복제
MapReduce 프로그래밍 -- Map, Reduce, Combiner
YARN 리소스 관리 -- ResourceManager, NodeManager
Hadoop 클러스터 구축 -- 설치, 설정, 모니터링

Apache Spark 마스터

인메모리 빅데이터 처리와 Spark SQL, MLlib 활용

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 학습합니다.

Spark Core와 RDD(Resilient Distributed Datasets)
DataFrame과 Dataset API를 활용한 구조화 데이터 처리
Spark SQL을 통한 대화형 쿼리와 성능 최적화
Spark Streaming으로 실시간 데이터 처리
MLlib을 활용한 분산 머신러닝

실시간 데이터 스트리밍

Kafka, Storm을 활용한 실시간 데이터 처리 시스템

실시간으로 생성되는 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 스트리밍 시스템을 구축합니다. Apache Kafka를 통한 메시지 큐잉부터 Apache Storm, Spark Streaming을 활용한 실시간 분석까지 전체 스트리밍 파이프라인을 마스터합니다.

Apache Kafka 아키텍처와 토픽, 파티션 관리
Kafka Connect를 통한 데이터 수집 자동화
Apache Storm을 활용한 실시간 데이터 처리
Kafka Streams API를 통한 스트림 프로세싱
실시간 대시보드와 알람 시스템 구축

NoSQL 데이터베이스

MongoDB, Cassandra, HBase 등 NoSQL 활용법

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 배웁니다.

Core Technologies

MongoDB -- 문서 지향 DB, 집계 파이프라인
Apache Cassandra -- 분산 컬럼형 DB, 고가용성
Apache HBase -- Hadoop 기반 컬럼형 DB
Redis & Elasticsearch -- 인메모리 캐시, 검색 엔진

클라우드 빅데이터 서비스

AWS, GCP, Azure의 관리형 빅데이터 서비스 활용

클라우드 환경에서 제공하는 완전 관리형 빅데이터 서비스들을 활용하여 빠르고 안정적인 빅데이터 솔루션을 구축합니다. 각 클라우드 플랫폼의 특성을 이해하고 비용 효율적인 빅데이터 아키텍처를 설계하는 방법을 배웁니다.

AWS EMR, Redshift, Kinesis를 활용한 빅데이터 처리
Google Cloud Dataproc, BigQuery, Dataflow 활용
Azure HDInsight, Data Factory, Stream Analytics
서버리스 빅데이터 아키텍처 설계와 구현
클라우드 비용 최적화와 성능 모니터링

데이터 파이프라인 구축

ETL/ELT 파이프라인과 데이터 품질 관리

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 학습합니다.

Core Technologies

Apache Airflow -- 워크플로 오케스트레이션
데이터 품질 관리 -- 검증, 프로파일링, 클렌징
메타데이터 관리 -- 데이터 카탈로그, 리니지
배치/실시간 처리 -- ETL/ELT 패턴 설계

빅데이터 운영과 최적화

성능 튜닝, 모니터링, 보안 등 운영 실무

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 기릅니다.

클러스터 성능 모니터링과 메트릭 분석
Hadoop과 Spark 성능 튜닝 기법
빅데이터 보안: 인증, 권한, 암호화
장애 대응과 복구 전략
용량 계획과 확장성 설계