목차/차례
1. 빅데이터 개발에 사용되는 주요 기술과 도구를 설명해 주세요.
2. Hadoop과 Spark의 차이점에 대해 설명해 주세요.
3. 데이터 파이프라인 설계 시 고려해야 할 주요 요소는 무엇인가요
4. 데이터 정제 및 전처리 과정에서 사용하는 방법이나 도구를 설명해 주세요.
5. 데이터 저장소로서 HDFS와 NoSQL 데이터베이스의 차이점은 무엇인가요
6. 빅데이터 처리 성능 향상을 위해 사용하는 최적화 기법에는 어떤 것들이 있나요
7. ETL 프로세스와 ELT 프로세스의 차이점을 설명해 주세요.
8. 대용량 데이터를 처리할 때 발생할 수 있는 문제점과 해결 방안을 말해 주세요.
본문/내용
1. 빅데이터 개발에 사용되는 주요 기술과 도구를 설명해 주세요.
빅데이터 개발에 사용되는 주요 기술과 도구는 Apache Hadoop, Spark, Kafka, Hive, Flink, HBase, Cassandra 등이 있습니다. Hadoop은 분산 저장과 처리에 강하며, HDFS를 통해 대용량 데이터를 안정적으로 저장할 수 있습니다. Spark는 빠른 인메모리 처리 속도를 갖추고 있어 머신러닝과 실시간 분석에 널리 사용되며, 처리 성능이 Hadoop보다 10배 이상 빠른 경우도 있습니다. Kafka는 실시간 데이터 스트리밍 플랫폼으로, 대규모 데이터 흐름을 안정적으로 처리하며, 금융권에서는 초당 수십만 건의 거래 데이터를 실시간으로 분석하는 사례가 있습니다. Hive는 SQL 같은 쿼리 언어로 대용량 데이터를 분석할 수 있으며, 기존 RDBMS와 유사한 인터페이스를 제공하여 개발 편의성을 높입니다. Flink는 실시간 데이터 처리와 이벤트 기반 애플리케이션에 적합하며, 일부 기업에서는 초당 처리량을 1천만 건 이상으로 높인 사례가 있습니다. HBase와 Cassandra는 수평 확장성이 뛰어나며, IoT와 모바일 앱 데이터 저장에 사용되어 수백 테라바이트부터 페타바이트 단위의 데이터 처리 역량을 갖추고 있…