hadoop에 대한 올바른 설명은 다음과 같습니다.

hadoop에 대한 올바른 설명은 다음을 의미합니다.

Apache Foundation에서 개발한 분산 시스템 인프라는 스토리지 시스템 및 컴퓨팅 프레임워크를 위한 소프트웨어 프레임워크입니다. 주로 대용량 데이터 저장 및 계산 문제를 해결하며 빅데이터 기술의 초석입니다.

Hadoop은 Apache Foundation에서 개발한 분산 시스템 인프라이며 스토리지 시스템 및 컴퓨팅 프레임워크를 위한 소프트웨어 프레임워크입니다. 주로 대용량 데이터 저장 및 계산 문제를 해결하며 빅데이터 기술의 초석입니다.

Hadoop의 핵심은 HDFS(HadoopDistributedFileSystem)와 MapReduce입니다. HDFS는 대용량 데이터를 여러 컴퓨터에 분산시켜 저장할 수 있는 분산 파일 시스템입니다.

이러한 분산 저장 방식은 데이터의 신뢰성과 고가용성을 보장할 수 있으며, 노드 추가를 통해 저장 용량을 확장할 수 있습니다. HDFS에는 데이터 보안을 보장하기 위한 데이터 백업 및 오류 복구 메커니즘도 있습니다.

MapReduce는 대규모 데이터 세트를 여러 개의 작은 작업으로 분해하고 여러 컴퓨터에서 병렬로 실행할 수 있는 분산 컴퓨팅 모델입니다. MapReduce 모델에는 Mapper와 Reducer라는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다. 매퍼는 입력 데이터를 여러 개의 작은 키-값 쌍으로 분할하고, 각 키-값 쌍을 처리하고, 중간 결과를 생성하는 일을 담당합니다.

Reducer는 Mapper에서 생성된 중간 결과를 키에 따라 병합하고 최종적으로 결과를 출력하는 역할을 담당합니다. MapReduce 모델을 통해 복잡한 컴퓨팅 작업을 여러 개의 간단한 하위 작업으로 분해하여 컴퓨팅 효율성과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

HDFS 및 MapReduce 외에도 Hadoop에는 YARN(Yet Another Resource Negotiator), Hive, Pig, HBase 등과 같은 다른 많은 구성 요소와 도구도 포함되어 있습니다. YARN은 클러스터 내 컴퓨팅 리소스와 작업 스케줄링을 조정하고 관리하는 리소스 관리자입니다.

Hive는 SQL과 유사한 언어를 사용하여 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있는 HQL(HadoopQueryLanguage) 기반의 데이터 웨어하우스 도구입니다. Pig는 라틴어 스크립트 언어를 기반으로 한 데이터 흐름 처리 도구로, 사용자가 복잡한 데이터 처리 작업을 작성하고 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. HBase는 Hadoop 클러스터에 대규모의 정형 데이터를 저장할 수 있는 분산 열 데이터베이스입니다