오픈소스 Big Data Platform 및 회사 소개자료입니다.

1. 회사

2. 및

3. 제품

4. 소개서

5.
(주)클라우다인

6.
2014.04.10

7. v2.0

9. 1
회사

10. 소개

11.
2011년

12. 3월

13. 16일

14. 설립연월일

15.
김병곤

16. (ceo@cloudine.co.kr)

17. 대표이사

18.
서울시

19. 강남구

20. 역삼동

21. 720-12

22. 아남타워

23. 1208호

24. 회사주소

25.
www.opencloudengine.org

26. (영업:

27. sales@cloudine.co.kr)

28. 홈페이지

29.
• Big

30. Data

31. Platform

32. 솔루션

33. 개발

34. 및

35. 기술

36. 지원

37.
• Big

38. Data

39. Platform

40. 구축

41. 및

42. 운영

43.
• Big

44. Data

45. 기반

46. 분석

47. 시스템

48. 아키텍팅

49. 및

50. 설계

51.
• 자바

52. 애플리케이션

53. 성능

54. 튜닝

55. 및

56. 프로파일링

57.
• 오픈소스

58. 기술

59. 지원

60. 및

61. 운영

62.
• 클라우드

63. 서비스(SaaS,

64. PaaS)

65.
• 교육

66. 서비스

67.
사업영역

68.
(주)클라우다인

69. 회사명

71. 2
㈜클라우다인의

72. Big

73. Data

74. Platform

75. View

76.
Browser
디자이너
Search
형태소

77.
분석

78.
그래프

79.
분석

80.
사용자별

81. 평
가

82.
리더

83. 선
출

84.
로그

85. 데이터

86.
데이터

87. 분석가

88.
데이터

89. 분석가

90.
Browser
인포메이션 카탈로그
Search
인포메이션 유형
보안등급
생성주기
형식
사용자 친밀도
1
매일 새벽2시
XML
아이템 추천
2
매일 새벽 1시
JSON
구매 성향
3
매일 저녁 8시
XML/JSON
오피니언 리더 점수
2
매일 오전 10
시
XML/JSON
데이터

91. 이용자

92.
시스템

93.
오피니언

94. 리더

95. 점수

96.
Open

97.
API

98.
데이터

99. 시각화
를

100. 위한

101. Chart

102.
워크플로우

103. 디자인

104.
수집

106.
데이터

107. 이용자

108.
서비스

110.
요청

111.
모바일

112.
분석

113. 결과를

114. 재사용

115.
분석

116. 결과를

117. 외부에

118. 제공하기

119.
위해

120. Open

121. API

122. 로

123. 노출

124.
분석

125. 결과

126.
검증

127. 로그

128. 데이터

129.
MapReduce

130. 분석

131. 모듈

132.
빅

133. 데이터

134. 분석

135. 및

136. 서비스

137. 플랫폼

138.
1

139.
2

140.
3

141.
4

142.
5

143.
6

144.
7

146. 3
확장성

147.
1

148.
§

149. Flamingo는

150. 아주

151. 단순한

152. 확장

153. 모델을

154. 가지고

155. 있어서

156. 유지보수

157. 및

158. 기능

159. 추가가

160. 매우

161. 쉽습니다.

162.
§

163. 기존에

164. 사용하던

165. MapReduce

166. 분석

167. 프로그램을

168. 그대로

169. 사용할

170. 수

171. 있습니다.

172.
§

173. UI의

174. 모듈은

175. JSON과

176. JavaScript를

177. 이용하여

178. 최소의

179. 노력을

180. 추가할

181. 수

182. 있습니다.

183.
§

184. 화면을

185. 구성하는

186. 단위

187. 기능은

188. 별도의

189. 독립

190. 페이지로

191. 구성되어

192. 기능

193. 추가가

194. 가능합니다.

195.
검증된

196. 코드

197.
와

199.
국내

200. 최고

201. 오픈소스

202.
2

203.
§

204. 한국에서

205. 만든

206. 빅데이터

207. 분야

208. 최고의

209. 오픈소스입니다(영문버전

210. 지원).

211.
§

212. Flamingo는

213. 글로벌

214. 제조사의

215. 빅

216. 데이터

217. 플랫폼으로

218. 선택받았습니다.

219.
§

220. Amazon

221. EMR,

222. Amazon

223. S3

224. 환경에서

225. 전세계

226. 7개

227. 데이터

228. 센터의

229. 분산

230. 구성을

231. 검증받았습니다.

232.
§

233. 20

234. Peta

235. Bytes,

236. 300명이

237. 사용하는

238. 환경에서

239. 검증받았습니다.

240.
§

241. 블랙덕으로

242. 라이센스

243. 검증을

244. 받았습니다.

245.
사용성

246.
3

247.
§

248. Flamingo는

249. 웹

250. 브라우저를

251. 기반으로

252. 동작하여

253. 별도

254. 클라이언트가

255. 필요하지

256. 않습니다.

257.
§

258. Flamingo는

259. 이미

260. 사용가능한

261. MapReduce

262. 기반

263. 알고리즘

264. 및

265. 데이터

266. 처리

267. 모듈을

268. 제공합니다.

269. (비정형

270. 분석,

271. 다양
한

272. 통계,

273. 추천,

274. 클러스터링,

275. 웹

276. 서버

277. 로그

278. 추출

279. 등등)

280.
§

281. Flamingo는

282. 상용

283. 도구와

284. 유사한

285. 인터페이스를

286. 가지고

287. 있어서

288. 기존

289. 고객을

290. 흡수하는데

291. 용이한

292. 환경을

293. 제공합니다.

294.
커스터마이징

295.
4

296.
§

297. 커스터마이징이

298. 가능하도록

299. 내부

300. 리소스를

301. 구현하고

302. 있습니다.

303. 로고,

304. 스타일

305. 등을

306. 손쉽게

307. 교체할

308. 수

309. 있습니다.

310.
§

311. 핵심

312. 엔진

313. 및

314. 디자이너는

315. 유지보수를

316. 고려하여

317. 설계하여

318. 쉽게

319. 추가할

320. 수

321. 있습니다.

322.
§

323. UI

324. 자체

325. 모듈은

326. 별도

327. 개발하여

329. 고객의

330. 원하는

331. 기능을

332. 추가할

333. 수

334. 있습니다.

335.
개발비용

336. 절감

337.
5

338.
§

339. Flamingo와

340. 동일한

341. 기능을

342. 제공하는

343. 것을

344. 개발하는

345. 경우

346. 구매

347. 비용보다

348. 더

349. 많은

350. 비용을

351. 지출해야

352. 합니다.

353.
§

354. Flamingo를

355. 사용하는

356. 경우

357. 고객은

358. 환경

359. 구성

360. 및

361. 인프라의

362. 복잡도로

363. 인한

364. 개발

365. 생산성

366. 저하를

367. 방지하고

368. 이로

369. 인한

370.
비용

371. 지출을

372. 줄일

373. 수

374. 있습니다.

375.
§

376. Flamingo를

377. 통해

378. 고객사에게

379. 모든

380. 기술을

381. 전수합니다.

382.
빅

383. 데이터

384. 플랫폼

386. Flamingo

387. 의

388. 강점

390. 4
빅

391. 데이터

392. 플랫폼

394. Flamingo

396. Architecture

398. 5
빅

399. 데이터

400. 플랫폼

402. Flamingo

404. Workbench

405.
Flamingo는

406. 웹

407. 브라우저에서

408. 빅

409. 데이터

410. 인프라의

411. 접근성

412. 및

413. 데이터

414. 분석

415. 업무의

416. 생산성을

417. 최대화

418. 하기

419. 위
한

420. 가상

421. 데스크탑

422. 환경을

423. 제공하며

424. 이를

425. 통해

426. 빅

427. 데이터의

428. 인프라

429. 사용을

430. 극대화합니다.

432. 6
빅

433. 데이터

434. 플랫폼

436. Flamingo

438. 워크플로우

439. 디자이너

440.
Flamingo는

441. 워크플로우

442. 디자이너를

443. 제공하여

444. 하나

445. 이상의

446. 모듈을

447. 연계하여

448. 데이터

449. 분석

450. 및

451. 처리

452. 워크플로
우를

453. 구성할

454. 수

455. 있습니다.

457.
전통적인

458. 분석

459. 도구의

460. UI와

461. Apache

462. Hadoop을

463. 결합하여

464.
데이터

465. 분석

466. 및

467. 처리

468. 플로우를

469. 구성

470.
각

471. 모듈별

472. 설정

473.
워크플로우

474. 목록

475.
데이터

476. 분석/처리

477. 모듈

478.
(누구나

479. 추가

480. 가능)

482. 7
빅

483. 데이터

484. 플랫폼

486. Flamingo

488. 워크플로우

489. 디자이너

490.
Flamingo는

491. 워크플로우

492. 디자이너를

493. 제공하여

494. 하나

495. 이상의

496. 모듈을

497. 연계하여

498. 데이터

499. 분석

500. 및

501. 처리

502. 워크플로
우를

503. 구성할

504. 수

505. 있습니다.

508. 8
빅

509. 데이터

510. 플랫폼

512. Flamingo

514. 워크플로우

515. 디자이너

517. 기본

518. 제공

519. 알고리즘

520.
Flamingo는

521. 워크플로우

522. 디자이너는

523. 기본으로

524. 사용가능한

525. 다양한

526. MapReduce로

527. 구현한

528. 알고리즘을

529. 제공
합니다.

531. 9
빅

532. 데이터

533. 플랫폼

535. Flamingo

537. Hadoop

538. Job

539. Tracker

540. Monitoring

541.
Hadoop

542. Job

543. Tracker

544. 모니터링은

545. Hadoop

546. Cluster를

547. 관리하는

548. 관리자에게

549. 매우

550. 중요하므로

551. Flamingo에
서는

552. 가장

553. 중요한

554. 정보를

555. 중점적으로

556. 모니터링합니다.

557.
Job

558. Tracker의

559. 중요

560. 정보

561. 모니터링

563. 10
빅

564. 데이터

565. 플랫폼

567. Flamingo

569. File

570. System/Namenode

571. Monitoring

572.
Apache

573. Hadoop

574. Cluster를

575. 관리의

576. 핵심중

577. 하나가

578. 바로

579. 파일

580. 시스템입니다.

581. 전체

582. 용량

583. 및

584. 데이터

585. 노드의

586.
동작

587. 상태를

588. 모니터링할

589. 수

590. 있도록

591. 합니다.

592.
파일

593. 시스템

594. 및

595. Namenode

596. 모니터링

598. 11
빅

599. 데이터

600. 플랫폼

602. Flamingo

604. Hadoop

605. Job

606. Monitoring

607.
Flamingo는

609. Apache

610. Hadoop

611. Job

612. Tracker에서

613. 제공하는

614. Hadoop

615. Job

616. 모니터링을

617. 하둡

618. 배포판의

619. 수정

620.
없이,

621. 배포판

622. 제한

623. 없이,

624. 어떠한

625. 네트워크

626. 환경

627. 제약에서도,

628. Amazon

629. EMR에서도

630. 완벽하게

631. 제공합니다.

632.
Hadoop

633. Job

634. Tracker의

635. 완벽한

636.
모니터링

638. 12
빅

639. 데이터

640. 플랫폼

642. Flamingo

644. Hadoop

645. Job

646. Monitoring

647.
대용량

648. 데이터

649. 처리

650. 및

651. 분석

652. 과정을

653. 업무로

654. 구현하기

655. 위한

656. 워크플로우

657. 디자이너로서

658. 클라우드

659. 환경

660. 및

661. 웹

662. 환
경에

663. 적합하도록

664. 웹

665. 브라우저에서

666. 동작하며

667. 완전하게

668. 커스터마이징이

669. 가능합니다.

670.
MapReduce의

671. 처리

672. 현황

673. 그래프

674.
데이터

675. 검증을

676. 위한

677.
MapReduced의

678. Counter

679. 정보

680.
MapReduce

681. Job

682. Configuration

683.
검색

684. 및

685. 다운로드

686. 기능

688. 13
빅

689. 데이터

690. 플랫폼

692. Flamingo

694. Hadoop

695. Job

696. Monitoring

697.
Hadoop Job 모니터링에서도 반대로 추적이 모두 가능해야 함.

698. 14
빅

699. 데이터

700. 플랫폼

702. Flamingo

704. 워크플로우

705. 모니터링

706.
워크플로우

707. 디자이너의

708. 워크플로우를

709. 실행하고

710. 진행

711. 상황을

712. 모니터링하는

713. 기능이며

714. Hadoop을

715. 이용하는

716.
개발자

717. 및

718. 분석가들이

719. 보는

720. 정보를

721. 그대로

722. 제공합니다.

723.
워크플로우

724. 디자이너에서

725. 설계한

727.
워크플로우의

728. 동작

729. 상태

730. 모니터링

731.
MapReduce,

732. Pig,

733. Hive

734. Job의

735.
완벽한

736. 로그

737. 보기

739. 15
빅

740. 데이터

741. 플랫폼

743. Flamingo

745. 워크플로우

746. 모니터링

747.
root@n02:~/flamingo_data/tmp/2014/03/31/90/JOB_20140331_172000_90_157566920/26385942 $ ls -lsa
합계 40
4 drwxr-xr-x 2 root root 4096 2014-03-31 17:23 .
4 drwxr-xr-x 20 root root 4096 2014-03-31 17:23 ..
16 -rw-r--r-- 1 root root 12731 2014-03-31 17:23 action.log à 실행 로그
4 -rwxrwxrwx 1 root root 1259 2014-03-31 17:23 core-site.xml
0 -rw-r--r-- 1 root root 0 2014-03-31 17:23 hadoop.job_201403300831_0471 à MapReduce Job ID
4 -rwxrwxrwx 1 root root 852 2014-03-31 17:23 script.sh à 커맨드 라인
root@n02:~/flamingo_data/tmp/2014/03/31/90/JOB_20140331_172000_90_157566920/26385942 $
워크플로우의 노드는 다수
의 MAPREDUCE JOB으
로 동작할 수 있으므로 추적
이 가능해야 함
사용자 관점의 MapReduce 실행 이력

748. 16
대용량

749. 데이터

750. 처리시

751. 사용하는

752. 다양한

753. 로그

754. 파일을

755. 관리하는

756. 관리

757. 화면으로

758. 웹

759. 브라우저에서

760. 대용량

761. 분산

762.
파일

763. 시스템을

764. 관리할

765. 수

766. 있으며

767. 디렉토리를

768. 즉시

769. DB로

770. 전환하여

771. 조회

772. 및

773. 통계를

774. 산출할

775. 수

776. 있습니다.

777.
빅

778. 데이터

779. 플랫폼

781. Flamingo

783. File

784. System

785. Browser

786.
파일

787. 시스템에서

788. Hive

789. DB,

790. Table을

791.
생성하고

792. 바로

793. 조회

794. 및

795. 통계

796. 처리

797. 가능

799. 17
빅

800. 데이터

801. 플랫폼

803. Flamingo

805. File

806. System

807. Browser

808.
디렉토리를 Hive DB와
Table로 전환
브라우저에서는 Hive DB와 Table 경로를
다른 아이콘으로 표시하여 확인
FLAMINGO에서는 사용자가
주로 하는 행위에 최적화하여 기
능을 제공

809. 18
HDFS에

810. 저장되어

811. 있는

812. 각종

813. 파일

814. 및

815. 디렉토리를

816. 사용자가

817. 처리하는

818. 경우

819. 관련한

820. 모든

821. 기록을

822. 남기고

823. 추적
합니다.

824.
빅

825. 데이터

826. 플랫폼

828. Flamingo

830. File

831. System

832. Audit

833. Log

834.
파일

835. 시스템

836. 브라우저의

838.
모든

839. 활동을

840. 모니터링

842. 19
워크플로우

843. 구성시

844. Expression

845. Language를

846. 활용하여

847. 변수

848. 및

849. 날짜

850. 등을

851. 동적으로

852. 처리

853.
빅

854. 데이터

855. 플랫폼

857. Flamingo

859. Expression

860. Language

861. (EL)

862.
•

863. 동적인

864. 값들을

865. 얻고자할

866. 때

867. Workflow

868. Designer에서

869. 활용

870.
• 예)

871. 오늘

872. 날짜

873. :

874. dateFormat(‘yyyyMMdd’)

875. dateFormat(‘yyyy-MM-dd’)

876.
•

877. 워크플로우가

878. 실행할

879. 때

880. 특정한

881. 값들은

882. 해당

883. 시간으로

884. 대체되어야

885. 하는

886. 경우가

887. 발생

888.
• 예)

889. 오늘

890. 실행하는

891. 워크플로우는

892. 어제

893. 날짜의

894. 디렉토리에

895. 기록

896. (일배치)

897.
•

898. 제공하는

899. Expression

900. Language

901.
• dateFormat(‘DATE

902. FORMAT’)

903. à

904. dateFormat(‘yyyyMMddHHmmss’)

905.
• hostname,

906. escapeString,

907.
• yesterday,

908. tommorow

909.
• month,

910. day,

911. hour,

912. minute,

913. …⋯

915. à

916. day(‘yyyyMMdd’,

917. -1)

918. ::

919. 어제

920. 날짜

921. (20131111)

922.
• trim,

923. concat

924.
• urlEncode

925.
• firstNotNull

926.
• 등등

928. 20
워크플로우

929. 구성시

930. Expression

931. Language를

932. 활용하여

933. 변수

934. 및

935. 날짜

936. 등을

937. 동적으로

938. 처리

939.
빅

940. 데이터

941. 플랫폼

943. Flamingo

945. Expression

946. Language

947. (EL)

948.
입력 필드에 ${EL} 형식으로 입력하는 경우 동적으로 해석하여 값이 변경됨.

949. 21
HDFS에

950. 저장되어

951. 있는

952. 각종

953. 파일

954. 및

955. 디렉토리를

956. 사용자가

957. 처리하는

958. 경우

959. 관련한

960. 모든

961. 기록을

962. 남기고

963. 추적
합니다.

964.
빅

965. 데이터

966. 플랫폼

968. Flamingo

970. Hive

971. Editor

973. Metastore

974. Browser

976. 22
HDFS에

977. 저장되어

978. 있는

979. 각종

980. 파일

981. 및

982. 디렉토리를

983. 사용자가

984. 처리하는

985. 경우

986. 관련한

987. 모든

988. 기록을

989. 남기고

990. 추적
합니다.

991.
빅

992. 데이터

993. 플랫폼

995. Flamingo

997. Hive

998. Editor

1000. Metastore

1001. Browser

1002. 적용사례

1003.
시스템의

1004. 사용자

1005. 접근

1006. 이력

1007. 로그를

1008. Hive로

1009. 조회하는

1010. 사례

1011.
– 대상

1012. 로그의

1013. 형식이

1014. 반정형이나

1015. 비정형인

1016. 경우

1017. 문제

1018. 발생

1019.
– 칼럼

1020. 안에

1021. Array,

1022. Map

1023. 등의

1024. 이상한

1025. 구조를

1026. 가진

1027. 로그의

1028. 경우

1029. 문제

1030. 발생

1032.
대상

1033. 로그는

1034. CSV

1035. 형식과

1036. 같은

1037. 잘

1038. 정리된

1039. 형식이

1040. 아닌

1041. 반정형

1042. 로그

1043. 형식

1053.
TYPE=IPINSIDE TIME=2014-03-20 17:40:37 ID=guest0899349 MAC=AA-BB-01-18-68-68
NAT_IP=10.24.104.104 NAT_IP_NATION=USA PROXY_USE=Y VPN_USE=Y REMOTE_USE=Y
PROXY_IP=192.24.104.104 PROXY_IP_NATION=USA VPN_IP=192.24.104.104 VPN_IP_NATION=USA
SVC_CODE=SVC_CODE_0899349 HDD_DISK=HDD_DISK_0899349 CPU_INFO=CPU_INFO_0899349
USE_OS_NATION=USA MESG=mesg..... time[1395284830] rnd[875899349] unq[5000000]
TYPE=IPINSIDE TIME=2014-03-20 17:40:37 ID=guest0899349 MAC=AA-BB-01-18-68-68
NAT_IP=10.24.104.104 NAT_IP_NATION=USA PROXY_USE=Y VPN_USE=Y REMOTE_USE=Y
PROXY_IP=192.24.104.104 PROXY_IP_NATION=USA VPN_IP=192.24.104.104 VPN_IP_NATION=USA
SVC_CODE=SVC_CODE_0899349 HDD_DISK=HDD_DISK_0899349 CPU_INFO=CPU_INFO_0899349
USE_OS_NATION=USA MESG=mesg..... time[1395284830] rnd[875899349] unq[5000000]

1054. 23
HDFS에

1055. 저장되어

1056. 있는

1057. 각종

1058. 파일

1059. 및

1060. 디렉토리를

1061. 사용자가

1062. 처리하는

1063. 경우

1064. 관련한

1065. 모든

1066. 기록을

1067. 남기고

1068. 추적
합니다.

1069.
빅

1070. 데이터

1071. 플랫폼

1073. Flamingo

1075. Hive

1076. Editor

1078. Metastore

1079. Browser

1080. 적용사례

1081.
TYPE=IPINSIDE
TIME=2014-03-20 17:40:37
ID=guest0899349
MAC=AA-BB-01-18-68-68
NAT_IP=10.24.104.104
NAT_IP_NATION=USA
PROXY_USE=Y
VPN_USE=Y
REMOTE_USE=Y
PROXY_IP=192.24.104.104
PROXY_IP_NATION=USA
VPN_IP=192.24.104.104
VPN_IP_NATION=USA
SVC_CODE=SVC_CODE_0899349
HDD_DISK=HDD_DISK_0899349
CPU_INFO=CPU_INFO_0899349
USE_OS_NATION=USA
MESG=mesg.....
time[1395284830]
rnd[875899349] unq[5000000]”

1082. 24
HDFS에

1083. 저장되어

1084. 있는

1085. 각종

1086. 파일

1087. 및

1088. 디렉토리를

1089. 사용자가

1090. 처리하는

1091. 경우

1092. 관련한

1093. 모든

1094. 기록을

1095. 남기고

1096. 추적
합니다.

1097.
빅

1098. 데이터

1099. 플랫폼

1101. Flamingo

1103. Hive

1104. Editor

1106. Metastore

1107. Browser

1108. 적용사례

1110. 25
Flamingo는

1111. ETL

1112. 처리를

1113. 하는데

1114. 많이

1115. 사용하는

1116. Apache

1117. Pig의

1118. Latin

1119. Script를

1120. 자유롭게

1121. 사용할

1122. 수

1123. 있도록

1124.
Pig

1125. Editor를

1126. 제공합니다.

1127.
빅

1128. 데이터

1129. 플랫폼

1131. Flamingo

1133. Pig

1134. Editor

1135.
Pig

1136. Latin

1137. Script

1138. 편집기

1139.
Pig

1140. Script

1141. 실행

1142. 이력

1143. 및

1145.
로그

1146. 보기

1148. 26
배치

1149. 작업으로

1150. 워크플로우를

1151. 실행하기

1152. 위한

1153. Job

1154. Scheduler를

1155. 자체

1156. 내장하고

1157. 있어서

1158. 워크플로우

1159. 디자이너
에서

1160. 설계한

1161. 워크플로우를

1162. 배치로

1163. 동작시킬

1164. 수

1165. 있습니다.

1166.
빅

1167. 데이터

1168. 플랫폼

1170. Flamingo

1172. Job

1173. Management

1174.
Cron

1175. Expression을

1176. 100%

1177. 지원

1179. 27
배치

1180. 작업으로

1181. 워크플로우를

1182. 실행하기

1183. 위한

1184. Job

1185. Scheduler를

1186. 자체

1187. 내장하고

1188. 있어서

1189. 워크플로우

1190. 디자이너
에서

1191. 설계한

1192. 워크플로우를

1193. 배치로

1194. 동작시킬

1195. 수

1196. 있습니다.

1197.
빅

1198. 데이터

1199. 플랫폼

1201. Flamingo

1203. Job

1204. Management

1205.
등록되어

1206. 있는

1207.
배치

1208. 작업

1209. 현황

1210.
작업

1211. 스케줄링

1212. 현황

1213.
엔진의

1214. 메모리

1215. 상태

1217. 28
빅

1218. 데이터

1219. 플랫폼

1221. Flamingo의

1222. 기능

1223. 목록

1224.
구분

1225. 기능

1226.
모니터링

1227. • Namenode

1228. 모니터링

1229. (HDFS

1230. Usage,

1231. Datanode,

1232. Bad

1233. Block

1234. 등등)

1235.
• Job

1236. Tracker

1237. 모니터링

1238. (MapReduce

1239. Task,

1240. JVM

1241. Heap,

1242. Task

1243. Tracker,

1244. Job)

1245.
• Hadoop

1246. Job

1247. 모니터링

1248. (Job

1249. Info,

1250. MapReduce

1251. Progress,

1252. MapReduce

1253. Counter,

1254. MapReduce

1255. Configuration)

1256.
• 워크플로우

1257. 모니터링

1258. (실행

1259. 이력

1260. 및

1261. 상세

1262. 정보)

1263.
• 배치

1264. 작업

1265. 모니터링

1266. (작업

1267. 현황,

1268. 엔진의

1269. 메모리

1270. 상태)

1271.
워크플로우

1272. 관리

1273. • 워크플로우

1274. 저장,

1275. 실행,

1276. 복사,

1277. 삭제

1278.
• 드래그

1279. 앤

1280. 드롭

1281.
• 워크플로우

1282. 변수

1283.
• 데이터

1284. 처리

1285. 모듈

1286. 제공

1287. (MapReduce,

1288. Pig,

1289. Hive,