Hadoop 및 Spark

Hadoop과 Spark는 빅데이터 처리를 위한 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크로, 
대용량 데이터를 저장하고 처리하기 위한 기술을 제공한다.

Hadoop:

Hadoop은 아파치 재단에서 개발한 분산 데이터 처리 프레임워크이며, 
주요 구성 요소로는 Hadoop Distributed File System (HDFS)와 MapReduce가 있다.
HDFS: 대용량 데이터를 여러 노드에 분산하여 저장하는 파일 시스템이다. 
데이터를 여러 블록으로 나눠 분산 저장하고, 
데이터의 복제를 통해 내결함성을 제공한다.
MapReduce: 데이터를 처리하는 분산 컴퓨팅 모델로, 대규모 데이터셋을 여러 노드에서 처리하고 결과를 집계한다. 주로 일괄 처리 작업에 사용된다.
Hadoop은 대규모 배치 작업에 적합하며, 안정성과 내결함성이 중요한 환경에서 사용된다. 다만, 실시간 데이터 처리와 반응성면에서는 제한이 있다.


Apache Spark:

Apache Spark은 빅데이터 처리를 위한 빠르고 다목적 분산 처리 프레임워크이며, 
빅데이터 처리 작업을 빠르게 수행할 수 있으며, 다양한 데이터 처리 작업을 지원한다.
Spark는 메모리 기반 데이터 처리를 사용하여 디스크 기반의 Hadoop MapReduce보다 훨씬 빠른 처리 속도를 제공한다. 
또한, 다양한 데이터 소스와 통합이 쉽고 다양한 데이터 처리 라이브러리를 포함한다.
Spark는 배치 처리, 스트리밍 데이터 처리, 머신러닝 및 그래프 처리 등 다양한 작업을 처리할 수 있다.
스트리밍 처리를 지원하므로 실시간 데이터 처리도 가능하다.
Spark은 다양한 언어에서 사용 가능하며, 대부분의 언어로 개발된 라이브러리를 사용할 수 있다.

요약하면, 
Hadoop은 
대용량 배치 처리와 데이터 저장을 위한 프레임워크로, 
안정성과 내결함성을 강조한다. 
반면에 Spark는 
빠르고 다목적 데이터 처리를 지원하며, 
실시간 및 배치 처리를 모두 다루는데 적합하다. 

두 기술은 서로 보완적으로 사용되기도 하며, 사용 사례와 요구 사항에 따라 선택된다.