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| 최신판 | 당신의 편집 | ||
| 71번째 줄: | 71번째 줄: | ||
*오프라인 배치 프로세싱에 최적화 | *오프라인 배치 프로세싱에 최적화 | ||
===단점=== | ===단점=== | ||
| − | + | HDFS에 저장된 데이터를 변경 불가 | |
*실시간 데이터 분석 같이 신속하게 처리해야 하는 작업에는 부적합 | *실시간 데이터 분석 같이 신속하게 처리해야 하는 작업에는 부적합 | ||
*너무 많은 버전과 부실한 서포트 | *너무 많은 버전과 부실한 서포트 | ||
*설정의 어려움 | *설정의 어려움 | ||
| − | |||
==향후 전망== | ==향후 전망== | ||
하둡은 이제 더 이상 하둡파일스템과 맵리듀스만을 의미하지는 않는다. 이를 기반으로 거대한 하둡 생태계가 구성됐다. 써드파티 관리 소프트웨어나 HBASE같은 운영 DB, 임팔라 타조 등의 SQL 온 하둡, 피그 테즈 하마 등의 프레임워크, 분석 애플리케이션 등이 하둡과 함께 하고 있다. 현재 25개 이상의 컴포넌트들이 하둡 생태계 안에 들어와 있다. 이생태계는 앞으로 더욱 확장될 것이다. 하둡의 지난 10년은 빅데이터 시대를 이끌었다. 앞으로 하둡은 실시간 분석 등 더 다양한 기능으로 확대될 것으로 전망된다.<ref> 심재석, 〈[https://byline.network/2016/01/1-47/ 하둡 10년, 빅데이터의 역사를 이끌다]〉《Byline Network》2016-01-27 | 하둡은 이제 더 이상 하둡파일스템과 맵리듀스만을 의미하지는 않는다. 이를 기반으로 거대한 하둡 생태계가 구성됐다. 써드파티 관리 소프트웨어나 HBASE같은 운영 DB, 임팔라 타조 등의 SQL 온 하둡, 피그 테즈 하마 등의 프레임워크, 분석 애플리케이션 등이 하둡과 함께 하고 있다. 현재 25개 이상의 컴포넌트들이 하둡 생태계 안에 들어와 있다. 이생태계는 앞으로 더욱 확장될 것이다. 하둡의 지난 10년은 빅데이터 시대를 이끌었다. 앞으로 하둡은 실시간 분석 등 더 다양한 기능으로 확대될 것으로 전망된다.<ref> 심재석, 〈[https://byline.network/2016/01/1-47/ 하둡 10년, 빅데이터의 역사를 이끌다]〉《Byline Network》2016-01-27 | ||
