분산 시스템의 가장 큰 목적이 있다면 바로 자원의 공유입니다.
자원을 공유하게 됨으로 하나의 일을 여러 시스템에서 분산해서 처리할 수 있는 장점이 있습니다. 또 하나의 시스템에서 할 일을 여러 시스템에서 나눠서 처리하게 되니까 연산 속도도 향상됩니다.
그리고 시스템의 신뢰도가 높아집니다.
왜 그럴까요? 만약 하나의 시스템에서 일을 처리하게 된다면 그 시스템이 어떤 장애나 문제로 인해서 다운되면 전체 서비스가 같이 다운됩니다.
하지만 하나의 일을 다른 시스템에서 분산해서 처리하게 되면 한 시스템의 장애 시에 그 일을 네트워크 상의 다른 시스템에서 처리하게 되니까 그만큼 시스템의 신뢰도가 높아지는 특징이 있습니다.
This document provides an introduction and overview of an Advanced Operating Systems course. The course will take approximately 5 weeks to complete and have 11 lessons. It will cover topics like abstractions, OS structure, virtualization, parallelism, distributed systems, and security. Each lesson will be released weekly and students are expected to spend around 6 hours per week to complete the material.
분산 시스템의 가장 큰 목적이 있다면 바로 자원의 공유입니다.
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그리고 시스템의 신뢰도가 높아집니다.
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하지만 하나의 일을 다른 시스템에서 분산해서 처리하게 되면 한 시스템의 장애 시에 그 일을 네트워크 상의 다른 시스템에서 처리하게 되니까 그만큼 시스템의 신뢰도가 높아지는 특징이 있습니다.
This document provides an introduction and overview of an Advanced Operating Systems course. The course will take approximately 5 weeks to complete and have 11 lessons. It will cover topics like abstractions, OS structure, virtualization, parallelism, distributed systems, and security. Each lesson will be released weekly and students are expected to spend around 6 hours per week to complete the material.
The document discusses a presentation on real-time analytics using Apache Storm. It covers basic Storm theory and setup, using Twitter streams with Storm, practices building streaming joins and exclamation topologies, and concludes with discussing student project teams analyzing sentiment, geography, ebola topics, and their use of tools like OpenCV.
Storm is an open source distributed real-time computation system from Apache that allows processing streams of data in real-time. It is composed of spouts which act as sources of data streams and bolts which perform processing on the data. Topologies define the layout of spouts and bolts and how data flows between them. Common groupings in Storm include shuffle, fields, all, and global groupings which determine how data is distributed between processing tasks.
[Taewoo Kim] Real-Time Analytics with Apache StormTaewoo Kim
This document summarizes a study on real-time analytics using Apache Storm. It outlines four parts to the study: 1) learning the theory, setup, and basics of Storm, 2) using Storm with Twitter streams, 3) going beyond basic Storm concepts with an example join, and 4) participating in a Storm project and hackathon. It then describes two practices - parsing tweet URLs and tracking top hashtags - to demonstrate Storm's use for real-time analytics on Twitter data streams.
This document outlines a plan to study real-time analytics using Apache Storm. It describes setting up Storm and completing basic tutorials on processing streaming data. The plan is to first learn Storm's theory and setup, then complete examples using Twitter streams and more advanced Storm techniques before participating in a Storm hackathon project.
Storm is a distributed real-time computation system for processing streaming data. It provides abstractions called topologies, spouts, and bolts. A topology defines the flow of data between spouts, which act as sources, and bolts, which perform processing. Storm distributes the computation across a cluster of machines coordinated by a master node called Nimbus and worker nodes called supervisors.
INTELLIPAAT (www.intellipaat.com) is a young dynamic online training provider driving Education for Employ-ability & Career advancement across the globe Known as a "one stop, training shop" for high end technical training. Learn any Niche Business Intelligence, Database and BigData ,cloud computing technologies:
Business Intelligence/Database
Tableau Server, Buisness Object, Spotfire, Datastage, OBIEE, Qlikview, Hyperion, Microstartegy, Pentaho, Cognos, Informatica, Talend,Oracle Developer, Oracle DBA, DataModeling, Sap Business Object, Sap Hana etc..
BigData/CloudComputing
Spark, Storm, Scala, Mahout(Machine Learning),Hadoop, Cassandra, Hbase, Solr, Splunk, openstack etc.
Since we started our journey, we have trained over 1,20,000+ professionals with 50 corporate clients across the globe. Intellipaat has offices in India ( Jaipur , Bangalore) .US, UK, Canada.
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The key objectives of this online Big Data Hadoop Tutorial and training program are to enable developers to:
Programming in YARN (MRv2) latest version of Hadoop Release 2.0
Implementation of HBase, MapReduce Integration, Advanced Usage and Advanced Indexing.
Advance Map Reduce exercises – examples of Facebook sentiment analysis , LinkedIn shortest path algorithm, Inverted indexing.
Derive an insight into the field of Data Science
Understand the Apache Hadoop framework
Learn to work with Hadoop Distributed File System (HDFS)
Implement Multi node cluster using 3-4 instances of Amazon ec2.
Learn how MapReduce interacts with data and processes them
Ability to design and develop applications involving large data using Hadoop eco system.
Differentiate between new as well as old APIs for Hadoop
Understand how YARN engages in managing compute resources into clusters
Last but not the least, the Hadoop online tutorial program prepares programmers for better career opportunities in the world of Big Data!
빅데이터 처리시스템의 정의는 무엇이라고 할 수 있을까요?
간단히 정의하면 빅데이터 처리시스템은 “대량의 데이터를 분산 병렬 처리하고 관리하는 시스템” 이라고 할 수 있습니다.
여기서 중요한 것이 분산 병렬처리와 프레임워크 라는 말입니다.
먼저 프레임워크라는 말의 정의를 살펴보겠습니다.
빅데이터를 위한 프레임워크는 단일 소프트웨어가 아니라 복잡한 문제를 해결하는 소프트웨어 구조의 개념입니다.
이 프레임워크 안에는 각각의 단일 기능을 수행하는 별도의 소프트웨어들이 존재하며 이 소프트웨어들은 유기적으로 데이터를 수집하고 저장하고 관리합니다.
빅데이터는 3V라는 특징이 있다는 것에 대해서 설명해 드렸습니다.
3V는 – Volume, Variety, Velocity 라고 말씀드렸던것 기억하실겁니다.
이러한 특징을 가진 데이터를 처리하는 시스템을 빅데이터처리시스템이라고 합니다. 그렇다면 이런 시스템은 어떤 특징이 있을까요?
대량의 데이터를 처리할 수 있는 것은 당연한 조건이죠. 그러기 위해서 사용하는 시스템이 분산파일시스템입니다.
This document summarizes sessions from the Samsung Open Source Conference from October 26-28. It discusses the Linux kernel boot process, IoT frameworks like IoT.js and JerryScript.js, and the Apache Horn project for big data and deep learning using a neuron-centric approach. The Linux kernel boot process initiates start_kernel() and mm_init() from over 15 million lines of code. IoT.js and JerryScript.js provide lighter alternatives to Node.js for IoT applications. Apache Horn is an open source project for deep learning that focuses on neurons.
1. Big Data & Hadoop
김태우
fb.com/taewoo.kim.3910829
taewook1124@gmail.com
2. Definition of Big Data (1)
• From Wikipedia
>> 기존의 DBMS 로 관리할 수 없는 대
량의 정형 또는 비정형 데이터 집합
>> 위와 같은 데이터로부터 가치를 추
출한 뒤 결과를 분석하는 기술
3. Definition of Big Data (2)
• From Udacity
>> it's data that‘s too big to be
processed on a single
machine.
• The 3 Vs
>> Volume : 데이터의 크기
>> Variety : 데이터의 다양성
>> Velocity : 데이터의 생성 및 처리
속도
4. Definition of Hadoop
• From Wikipedia
>> 대량의 자료를 처리할 수 있는 큰 컴퓨
터
클러스터에서 동작하는 분산 응용 프로그램
을
지원하는 오픈 소스 프레임워크
7. Map Reduce
Mappers
Index 를 통해서 Key – value 형태의
intermediate record 를 생성
Shuffle and
Sort
Reducers
Result
intermediate record 를
Reducers 에게 전달
Key 값과 Key 에 해당하는
모든 value 를 가짐
8. What I’ll do
• Do tutorial
>> Set up
>> Examples run
• And more...
>> Udacity.com
>> github
Editor's Notes
>> 위와 같은 데이터로부터 가치를 추출한 뒤 결과를 분석하는 기술