대용량 데이터셋이 뭐고 어떻게 처리하면 좋을까

• 혹시 틀린 정보가 있다면 알려주시기 바랍니다!!

대용량 데이터셋의 기준

대용량 데이터셋의 기준은 사용 사례와 산업별로 다를 수 있지만, 일반적으로 다음과 같은 조건이 포함됩니다:

1. 크기 (Size):
   • 데이터가 기가바이트(GB), 테라바이트(TB), 페타바이트(PB) 이상일 때 대용량으로 간주됩니다.
   • 예: 동영상 처리, 고해상도 이미지 데이터, IoT 센서 데이터 등.
2. 속도 (Velocity):
   • 데이터가 실시간으로 대량 생성되어야 처리해야 하는 경우.
   • 예: 금융 거래 데이터, 소셜 미디어 스트림.
3. 다양성 (Variety):
   • 데이터가 구조적(SQL), 비구조적(텍스트, 이미지), 반구조적(JSON) 형태로 다양하게 포함될 때.
   • 예: 멀티미디어 데이터, 로그 데이터.
4. 정확성 (Veracity):
   • 데이터가 불완전하거나 잡음(noise)이 많은 경우 이를 처리할 수 있어야 함.
   • 예: IoT 센서 데이터의 결측값 처리.
5. 복잡성 (Complexity):
   • 데이터가 서로 상호 연결되어 복잡한 관계를 포함할 때.
   • 예: 소셜 네트워크 그래프, 자연어 텍스트.

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대용량 데이터 처리 기술

1. 데이터 저장 및 관리:
   • 분산 파일 시스템:
     • Hadoop Distributed File System (HDFS): 데이터를 여러 서버에 분산 저장.
     • Amazon S3, Google Cloud Storage 같은 클라우드 기반 스토리지.
   • 데이터베이스:
     • NoSQL: MongoDB, Cassandra (비구조적/반구조적 데이터 관리).
     • SQL-on-Hadoop: Hive, Impala (대규모 SQL 쿼리 처리).
2. 데이터 처리 및 분석:
   • 배치 처리:
     • Apache Hadoop: MapReduce 기반 배치 처리.
     • Apache Spark: 메모리 기반 병렬 배치 처리로 속도가 빠름.
   • 실시간 처리:
     • Apache Kafka: 대량의 데이터 스트리밍 처리.
     • Apache Flink, Storm: 실시간 이벤트 처리.
3. 데이터 시각화 및 분석 도구:
   • Tableau, Power BI: 대규모 데이터를 위한 인터랙티브 대시보드.
   • Python/Pandas, R: 대용량 데이터 처리와 통계 분석 (with Dask, Vaex 등).
4. 클라우드 기반 기술:
   • Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure: 확장 가능한 저장소와 분석 환경 제공.
   • Serverless Computing: AWS Lambda, Google Cloud Functions.
5. 분산 컴퓨팅:
   • Apache Spark: RDD(Resilient Distributed Dataset)를 기반으로 빠른 데이터 연산.
   • Dask: Python 기반으로 대규모 데이터를 병렬 처리.
6. AI/ML을 위한 데이터 처리:
   • TensorFlow, PyTorch: 대규모 데이터를 학습하기 위한 분산 학습 기능 제공.
   • MLFlow, Kubeflow: 데이터 처리부터 모델 학습까지의 파이프라인 구축.
7. 데이터 파이프라인 및 워크플로우 관리:
   • Apache Airflow: 데이터 파이프라인 자동화 및 워크플로우 관리.
   • Apache NiFi: 실시간 데이터 이동 및 변환.
8. 고성능 컴퓨팅 (HPC):
   • MPI, OpenMP: 대규모 데이터를 병렬로 처리.
   • GPU 기반 병렬 처리: NVIDIA CUDA, TensorFlow with GPUs.

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대용량 데이터 처리 기술의 선택 기준

1. 데이터 크기: TB 이상일 경우 Spark, Kafka 등 분산 처리 기술 필수.
2. 실시간 vs 배치: 실시간은 Kafka, 배치는 Hadoop/Spark.
3. 데이터 유형: 비구조적 데이터는 NoSQL, 반구조적 데이터는 Hive/Impala.
4. 확장성: 클라우드 기반 서비스 활용.
5. 프로세싱 속도: 메모리 기반 Spark가 Hadoop 대비 빠름.

위 기술들을 적절히 조합하면 대용량 데이터셋도 효과적으로 처리할 수 있습니다. 필요에 따라 더욱 구체적인 적용 방안을 논의할 수 있습니다.