데이터 양이 날마다 증가하는 추세 속에서 빅데이터와 아파치 하둡과 같은 기술이 폭넓게 주목받고 있습니다.
이러한 추세는 당분간 꺾이지 않을 것으로 예상됩니다.
최근 보고서에 따르면, 빅데이터 분석 시장은 2018년 기준 373억 4천만 달러 규모에서 연평균 성장률 12.3%를 기록하며, 2019년부터 2027년까지 2027년에는 1,050억 8천만 달러에 도달할 것으로 예측됩니다.
현대 비즈니스 환경은 고객 중심적 접근 방식으로 변화하고 있으며, 개인화된 서비스와 의미 있는 상호작용을 중시하고 있습니다. 하둡은 기업들이 직면한 복잡한 과제를 해결하고 기존 방식의 한계를 극복하는 데 탁월한 성능을 발휘하여 폭넓게 활용되고 있습니다.
이러한 기술을 배우는 것은 개인의 경력 발전에 큰 도움이 될 뿐만 아니라 꿈꿔왔던 이상적인 직업을 얻는 데에도 기여할 수 있습니다!
하지만 빅데이터와 하둡이 비즈니스에 어떠한 이점을 제공하는지 정확히 알고 계신가요?
만약 그렇지 않다면 걱정하지 마세요.
이 글에서는 빅데이터 및 하둡의 기본 개념을 살펴보고, 이 기술들을 효과적으로 학습할 수 있는 유용한 자료들을 소개하고자 합니다.
지금부터 함께 알아보도록 하겠습니다!
아파치 하둡과 빅데이터: 그 정체는 무엇일까요?
빅데이터
빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식으로는 다루기 어려울 정도로 방대하고 복잡한 데이터 집합을 의미합니다. 빅데이터는 다양한 프레임워크, 기술, 도구를 포괄하는 광범위한 개념입니다.
블랙박스, 운송 시스템, 검색 엔진, 증권 거래소, 전력망, 소셜 미디어 플랫폼 등 다양한 애플리케이션과 장치에서 끊임없이 생성되는 데이터가 바로 빅데이터를 구성합니다.
빅데이터 처리는 데이터 획득, 저장, 관리, 공유, 검색, 전송, 시각화 및 분석의 과정을 포함합니다. 빅데이터는 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터의 세 가지 주요 형식으로 분류됩니다.
빅데이터가 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 조직의 효율성을 향상시키면서 비용을 절감합니다.
- 고객의 요구, 선호도, 신념 및 구매 패턴을 분석하여 개인 맞춤형 제품 및 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.
- 최적의 인력 배치 및 고용을 지원합니다.
- 더욱 효과적인 의사 결정을 가능하게 합니다.
- 심층적인 통찰력을 통해 혁신을 가속화합니다.
- 의료, 교육 등 다양한 분야에서 서비스 품질을 개선합니다.
- 제품 및 서비스 가격을 최적화합니다.
아파치 하둡
아파치 하둡은 대량의 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용되는 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 Java를 기반으로 하며 C 및 셸 스크립트의 일부 코드를 포함합니다.
아파치 소프트웨어 재단은 2006년에 하둡을 개발했습니다. 하둡은 본질적으로 빅데이터를 처리하고 더욱 의미 있는 정보로 전환하여 비즈니스 수익을 증가시키는 데 기여하는 도구입니다. 하둡 생태계는 빅데이터 문제를 해결하는 데 필요한 모든 기능을 제공합니다.
하둡 에코시스템의 주요 구성 요소로는 TEZ, Storm, Mahout, MapReduce 등이 있습니다. 하둡은 저렴하고 확장성이 뛰어나며 유연하며, 특히 오류에 강하다는 장점을 가지고 있습니다. 이러한 이유로 하둡의 도입이 급격히 증가하고 있습니다.
하둡의 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 대량의 데이터를 분산된 방식으로 저장하고 처리하는 능력
- 뛰어난 처리 성능 및 속도
- 데이터 처리가 하드웨어 오류로부터 안전하게 보호되는 뛰어난 내결함성. 노드에 오류가 발생하더라도 작업은 자동으로 다른 노드로 리디렉션되어 작업 중단을 방지합니다.
- 시스템에 노드를 추가하여 데이터 처리 용량을 쉽게 확장할 수 있습니다.
- 필요한 만큼의 데이터를 저장하고 필요할 때 언제든 사용할 수 있는 유연성
- 하둡은 무료 오픈 소스 프레임워크이므로 기업에서 솔루션 비용을 절감할 수 있습니다.
기업은 빅데이터와 하둡을 어떻게 활용하고 있을까요?
하둡과 빅데이터는 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있으며, 특히 디지털 시대에 새로운 기술을 통해 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 이러한 기술은 기업이 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하여 지속적인 성장을 달성할 수 있도록 지원합니다.
전자 상거래, 미디어, 통신, 금융부터 의료, 정부, 운송에 이르기까지, 많은 산업 분야가 데이터 분석을 통해 큰 이점을 얻고 있습니다. 따라서 하둡과 빅데이터의 도입은 더욱 확대되고 있습니다.
구체적인 사례는 다음과 같습니다:
몇몇 산업 분야와 그들이 빅데이터를 실제로 어떻게 활용하고 있는지 살펴보겠습니다.
- 미디어, 커뮤니케이션 및 엔터테인먼트: 이 분야의 기업들은 하둡 및 빅데이터 분석을 활용하여 고객 행동을 분석합니다. 분석 결과는 고객에게 맞춤형 서비스를 제공하고 타겟 고객에 맞춰 콘텐츠를 최적화하는 데 사용됩니다.
- 교육: 교육 기관은 빅데이터 기술을 사용하여 학생의 행동 및 시간 경과에 따른 성과를 추적합니다. 또한 강사나 교사의 성과를 주제, 학생 수, 진행 상황 등 다양한 요소를 기준으로 평가합니다.
- 의료: 의료 기관은 공중 보건 관련 데이터를 분석하고 시각화하여 질병 확산을 추적하고 보다 신속하게 대응합니다.
- 금융: 대형 은행, 소매 거래자, 펀드 관리 회사는 감정 분석, 거래 전 분석, 예측 분석, 소셜 분석, 감사 추적 등 다양한 목적으로 하둡을 활용합니다.
하둡 및 빅데이터 분야의 직업 기회
IBM에 따르면 데이터 과학 분야는 계속해서 높은 수요를 유지하는 유망한 직업입니다. IT, 금융, 보험 분야에서만 데이터 과학자의 약 59%가 필요한 것으로 나타났습니다.
수익성이 높은 기술로는 아파치 하둡, 아파치 스파크, 데이터 마이닝, 머신 러닝, MATLAB, SAS, R, 데이터 시각화, 범용 프로그래밍 등이 있습니다.
이 분야에서 고려해 볼 수 있는 직업은 다음과 같습니다:
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 빅데이터 아키텍트
- 데이터 엔지니어
- 하둡 관리자
- 하둡 개발자
- 소프트웨어 엔지니어
IBM은 아파치 하둡 기술을 가진 전문가의 평균 연봉이 약 113,258달러에 달할 것으로 예측합니다.
매우 매력적인 분야라고 생각되지 않나요?
이제 빅데이터와 하둡을 배우고 성공적인 경력을 쌓을 수 있도록 도와줄 유용한 학습 자료들을 살펴보겠습니다.
빅데이터 아키텍트
Edureka의 빅데이터 아키텍트 석사 프로그램은 빅데이터 전문가들이 사용하는 시스템과 도구에 대한 전문 지식을 습득할 수 있도록 지원합니다. 이 프로그램은 아파치 하둡, 스파크 스택, 아파치 카프카, 탈렌드, 카산드라에 대한 교육을 제공합니다. 총 9개의 코스와 200시간 이상의 대화식 학습 시간이 포함된 종합적인 프로그램입니다.
커리큘럼은 5,000개 이상의 글로벌 채용 공고를 철저히 분석한 결과를 바탕으로 설계되었습니다. 이 프로그램을 통해 YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib 등 다양한 기술을 학습할 수 있습니다.
수강생들은 오전, 저녁, 주말 또는 주중 등 자신의 편의에 맞는 시간대를 선택하여 코스를 수강할 수 있습니다. 또한, 필요에 따라 다른 배치의 수업으로 변경할 수 있는 유연성을 제공하며, 프로그램 완료 시 수료증을 받을 수 있습니다. 코스 자료는 설치 가이드, 퀴즈, 발표 자료를 포함하며 평생 동안 자유롭게 이용할 수 있습니다.
하둡 기초
Whizlabs에서 빅데이터 및 하둡 기초를 학습하여 전문 지식을 쌓고 흥미로운 기회를 잡아보세요.
이 과정은 빅데이터 소개, 데이터 분석 및 스트리밍, 클라우드 환경에서의 하둡, 데이터 모델, 하둡 설치 데모, 파이썬 데모, 하둡 및 GCP 데모, 파이썬을 이용한 하둡 데모 등 다양한 주제를 다룹니다. 이 과정에는 8개의 강의로 나뉘어 총 3시간 이상의 비디오 강의가 제공됩니다.
탁월한 고객 지원 외에도 Mac, PC, Android, iOS 등 다양한 장치에서 코스 자료를 무제한으로 이용할 수 있습니다. 이 과정을 시작하기 위해서는 특정 역할에 따라 여러 프로그래밍 언어에 대한 기본적인 지식이 필요합니다. 프로그램 완료 후 모든 비디오를 시청하면 서명된 수료증을 받을 수 있습니다.
초심자를 위한 과정
Udemy는 초심자를 위해 빅데이터와 하둡의 기초를 다루는 “빅데이터 & 하둡” 과정을 제공합니다. 이 과정에서는 HDFS, Hive, Pig, MapReduce를 활용하여 데이터 파이프라인을 설계하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 기술 동향, 빅데이터 시장, 급여 추세, 다양한 직무에 대한 정보를 제공합니다.
이 과정을 통해 하둡의 작동 방식, 복잡한 구조, 구성 요소, 시스템 설치 방법 등을 이해할 수 있습니다. 또한, Pig, Hive, MapReduce를 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하는 방법을 학습합니다. 샘플 스크립트와 데이터 세트 외에도 Hive 쿼리, Pig 쿼리, HDFS 명령에 대한 시연이 제공됩니다.
이 과정에서는 Pig와 Hive에서 직접 코드를 작성하여 대량의 데이터를 처리하고 데이터 파이프라인을 설계하는 방법을 배우게 됩니다. 최신 데이터 아키텍처 또는 데이터 레이크에 대한 이해를 돕고, 빅데이터 세트를 활용하는 실습 기회를 제공합니다. 과정을 시작하기 위해서는 기본적인 SQL 지식이 필요하며, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에 대한 지식이 있다면 더욱 좋습니다.
전문 과정
Coursera의 빅데이터 전문 과정을 통해 샌디에이고 캘리포니아 대학교(UCSanDiego)에서 제공하는 빅데이터 기본 원리를 6개의 간단한 과정으로 학습할 수 있습니다.
가장 큰 장점은 무료로 등록할 수 있다는 점입니다. 이 과정을 통해 빅데이터뿐만 아니라 Neo4j, 아파치 하둡, 아파치 스파크, MongoDB, MapReduce, 클라우데라, 데이터 모델, 데이터 관리, 스플렁크, 데이터 모델링, 머신 러닝 기초 등 다양한 기술을 습득할 수 있습니다.
이 전문 과정은 빅데이터를 구성, 분석 및 해석하여 비즈니스 의사 결정을 개선하는 데 필요한 지식을 제공합니다. 또한, 학습한 내용을 실제 문제와 질문에 적용하는 방법을 배울 수 있습니다.
실습 프로젝트는 전문 과정을 성공적으로 완료하고 잠재 고용주 및 전문 네트워크와 공유할 수 있는 인증을 획득하는 데 필수적입니다.
전문 과정은 약 8개월이 소요되며 유연한 일정으로 운영됩니다. 과정을 시작하기 위한 사전 지식이나 경험은 필요하지 않습니다. 강의 자막은 영어, 힌디어, 아랍어, 러시아어, 스페인어, 중국어, 한국어 등 15개 언어로 제공됩니다.
하둡 프레임워크
Coursera에서 UCSanDiego가 제공하는 또 다른 과정으로, “하둡 플랫폼 및 응용 프로그램 프레임워크”가 있습니다. 이 과정은 데이터를 대규모로 수집하고 분석하는 데 필요한 필수 도구를 이해하고 싶은 초보 전문가 또는 프로그래머에게 적합합니다.
사전 경험이 없더라도 실습 예제를 통해 아파치 하둡 및 스파크 프레임워크를 경험할 수 있습니다. 하둡 소프트웨어 스택, 구조, 실행 프로세스의 기본 과정과 구성 요소에 대한 지식을 얻을 수 있습니다.
강사들은 데이터 과학자가 빅데이터 문제를 해결하기 위해 MapReduce와 같은 중요한 기술과 개념을 적용하는 방법을 안내하는 과제를 제공합니다. 과정이 끝나면 파이썬, 아파치 하둡 및 스파크, MapReduce와 같은 기술을 습득하게 됩니다.
이 과정은 100% 온라인으로 진행되며 완료하는 데 약 26시간이 소요됩니다. 공유 가능한 인증서와 유연한 마감일이 제공되며, 비디오 자막은 12개 언어로 제공됩니다.
하둡 마스터하기
찬찰 싱(Chanchal Singh)과 마니시 쿠마르(Manish Kumar)의 저서 “하둡 3 마스터하기(Mastering Hadoop 3)”를 통해 뛰어난 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 책은 하둡 3의 최신 개념을 마스터하는 데 도움을 주는 완벽한 가이드이며, 아마존에서 구매할 수 있습니다.
이 책은 새롭게 도입된 하둡 3의 기능과 특징, YARN, MapReduce 및 기타 관련 도구를 통해 데이터를 처리하고 분석하는 데 도움을 줍니다. 또한, 실제 사례 시나리오와 코드를 통해 하둡 3에 대한 기술을 연마할 수 있도록 지원합니다.
하둡이 핵심적으로 어떻게 작동하는지 설명하고, 여러 도구의 복잡한 개념을 연구하고, 클러스터를 보호하는 방법을 이해하고, 솔루션을 발견할 수 있도록 안내합니다. 이 가이드를 통해 카프카를 효율적으로 사용하는 방법, 메시지 전달 시스템의 안정성을 확보하는 방법, 짧은 대기 시간을 설계하는 방법, 대량의 데이터 볼륨을 처리하는 방법 등 다양한 과제를 해결할 수 있습니다.
책의 마지막 부분에서는 하둡 3를 사용하여 분산 컴퓨팅에 대한 심층적인 이해를 얻고, Flick, Spark 등을 사용하여 엔터프라이즈 수준의 애플리케이션을 구축하고, 확장 가능한 고성능 하둡 데이터 파이프라인을 개발하는 방법을 배울 수 있습니다.
하둡 배우기
LinkedIn은 전문 네트워크를 성장시키고 지식과 기술을 향상시킬 수 있는 훌륭한 플랫폼입니다.
4시간 동안 진행되는 이 과정에서는 하둡, MapReduce, 처리 엔진, 프로그래밍 도구, 하둡 라이브러리가 포함된 필수 파일 시스템인 하둡에 대한 기본적인 소개를 다룹니다. 또한, 개발 환경 설정, MapReduce 작업 최적화 및 실행, 작업 예약을 위한 워크플로 구축, Pig 및 Hive를 사용한 기본 코드 쿼리 실행 방법 등을 학습할 수 있습니다.
이 외에도 하둡 클러스터에서 ML 작업을 실행하는 다양한 방법과 함께 하둡 클러스터에서 사용할 수 있는 스파크 라이브러리에 대해 배우게 됩니다. 이 LinkedIn 과정을 통해 하둡 관리, 데이터베이스 관리, 데이터베이스 개발, MapReduce에 대한 전문 지식을 습득할 수 있습니다.
LinkedIn은 과정 완료 시 LinkedIn 프로필에 표시할 수 있는 공유 가능한 인증서를 제공합니다. 또한 다운로드하여 잠재적인 고용주와 공유할 수도 있습니다.
기초
edX에서 “빅데이터 기초” 과정을 통해 이 기술이 PageRank 알고리즘 및 데이터 마이닝과 같은 중요한 기술과 도구와 함께 조직의 변화를 어떻게 주도하는지 이해할 수 있습니다. 이 과정은 애들레이드 대학교에서 제공하며 이미 41,000명 이상이 등록했습니다.
이 과정은 마이크로 석사 프로그램에 속하며, 주당 8~10시간의 학습으로 10주 동안 진행됩니다. 코스는 무료로 제공되지만, 수료증을 받으려면 약 199달러를 지불해야 합니다. 이 과정은 중급 수준의 지식을 요구하며, 학습자는 자신의 속도에 맞춰 진행할 수 있습니다.
빅데이터 분야에서 마이크로 석사 프로그램을 추구할 계획이라면, 이 과정을 수강하기 전에 컴퓨팅 사고 및 빅데이터와 데이터 과학 프로그래밍 과정을 완료하는 것이 좋습니다. 빅데이터의 중요성, 기업이 대규모 데이터를 분석하는 과정에서 직면하는 문제, 빅데이터가 이러한 문제를 해결하는 방법 등을 배울 수 있습니다.
마지막으로, 연구 및 산업 분야에서 빅데이터가 어떻게 활용되고 있는지 다양한 사례들을 이해할 수 있습니다.
데이터 엔지니어
Udacity의 데이터 엔지니어링 과정은 데이터 과학 분야의 새로운 기회를 열어줍니다. 이 과정은 약 5개월 동안 진행되며, 주당 5~10시간의 학습 시간을 필요로 합니다.
SQL 및 파이썬에 대한 중급 수준의 이해가 필요합니다. 이 과정에서는 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스를 구축하는 방법, 카산드라 및 PostgreSQL을 사용하는 데이터 모델링, 스파크를 사용하여 대량의 데이터 세트로 작업하는 방법, 아파치 에어플로우를 사용하여 데이터 파이프라인을 자동화하는 방법 등을 배울 수 있습니다.
이 과정을 마치면 캡스톤 프로젝트를 성공적으로 완료하여 자신의 기술을 실제로 적용할 수 있습니다.
유튜브
Edureka는 유튜브에서 빅데이터 & 하둡 전체 비디오 과정을 무료로 제공합니다.
정말 놀랍지 않나요?
언제 어디서든 무료로 접속하여 학습할 수 있습니다.
이 전체 과정 비디오를 통해 해당 개념들을 깊이 있게 학습하고 이해할 수 있습니다. 이 과정은 하둡 기술을 마스터하려는 초보자뿐만 아니라 숙련된 전문가에게도 적합합니다.
이 비디오에서는 빅데이터 소개, 관련 문제, 활용 사례, 빅데이터 분석, 분석 단계 및 유형 등을 다룹니다. 또한, 아파치 하둡 및 해당 구조에 대해 설명합니다. HDFS 및 복제, 데이터 블록, 읽기/쓰기 메커니즘; DataNode 및 NameNode, 체크포인트 및 보조 NameNode 등에 대한 정보를 제공합니다.
다음으로 MapReduce, 작업 워크플로, 단어 계산 프로그램, YARN 및 구조에 대해 학습합니다. 또한, Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, 코드 섹션, 분산 캐시 등에 대해서도 배울 수 있습니다. 비디오 마지막 부분에서는 빅데이터 엔지니어, 그들의 기술, 책임, 학습 경로, 데이터 엔지니어가 되는 방법 등을 학습할 수 있습니다. 또한, 실전 인터뷰를 준비하는 데 도움이 되는 다양한 인터뷰 질문도 함께 제공됩니다.
결론
데이터 과학 분야의 미래는 매우 밝아 보이며, 이 분야를 통해 성공적인 경력을 쌓을 수 있는 기회가 많습니다. 빅데이터와 하둡은 전 세계 조직에서 가장 널리 사용되는 기술 중 하나이며, 이에 따라 이 분야의 전문가 수요가 높습니다.
관심이 있다면 앞서 언급한 자료 중 하나를 선택하여 학습을 시작하고, 성공적인 경력을 위한 준비를 하세요.
모두 좋은 결과 있기를 바랍니다! 👍