빅데이터 처리 기법 핵심 가이드

빅데이터 기본 개념

빅데이터 5V

• Volume: 대용량 데이터 (TB~PB 단위)
• Velocity: 실시간 생성/처리 속도
• Variety: 정형/비정형 다양한 데이터 형태
• Veracity: 데이터 품질과 신뢰성
• Value: 비즈니스 가치 창출

주요 처리 기법

배치 처리

Hadoop MapReduce: 대용량 데이터를 분산 처리하는 전통적 방식

• Map 단계: 데이터 변환
• Reduce 단계: 집계 처리
• HDFS: 분산 파일 시스템

Apache Spark: 인메모리 기반 고성능 처리

• Hadoop보다 최대 100배 빠른 속도
• 배치/스트림/머신러닝 통합 플랫폼
• RDD, DataFrame API 제공

실시간 스트림 처리

Apache Kafka: 분산 스트리밍 플랫폼

• 높은 처리량과 낮은 지연시간
• Producer-Consumer 모델
• 내구성과 확장성 보장

Apache Flink: 진정한 실시간 처리

• 이벤트 시간 기반 처리
• Exactly-once 보장
• 밀리초 단위 지연시간

Spark Streaming: 마이크로 배치 방식

• 기존 Spark와 통합 사용
• Structured Streaming API

데이터 저장소

NoSQL 데이터베이스

• 문서형: MongoDB (JSON 형태)
• 키-값: Redis, DynamoDB (빠른 조회)
• 컬럼형: Cassandra, HBase (시계열 데이터)
• 그래프: Neo4j (관계 분석)

데이터 웨어하우스

• Amazon Redshift: MPP 기반 분석
• Google BigQuery: 서버리스 쿼리
• Snowflake: 클라우드 네이티브

데이터 파이프라인

ETL vs ELT

ETL: Extract → Transform → Load

• 전통적 방식, 사전 데이터 정제

ELT: Extract → Load → Transform

• 현대적 방식, 필요 시 변환

파이프라인 도구

Apache Airflow: 워크플로우 관리

• DAG 기반 스케줄링
• 웹 UI 모니터링

Apache NiFi: 시각적 데이터 플로우

• 드래그앤드롭 설계
• 실시간 처리 및 라우팅

클라우드 플랫폼

AWS

• EMR: 관리형 Hadoop/Spark
• Kinesis: 실시간 스트리밍
• Glue: 서버리스 ETL
• Athena: S3 쿼리 서비스

Google Cloud

• BigQuery: 서버리스 데이터 웨어하우스
• Dataflow: Beam 기반 처리
• Pub/Sub: 메시징 서비스

Azure

• Synapse: 통합 분석 서비스
• HDInsight: 관리형 빅데이터
• Stream Analytics: 실시간 분석

성능 최적화

파티셔닝

• 시간 기반: 날짜별 분할
• 해시: 균등 분산
• 범위: 값 범위별 분할

압축

• Snappy: 빠른 압축/해제
• Gzip: 높은 압축률
• Parquet: 컬럼형 최적화

캐싱

• 메모리 캐싱으로 반복 접근 최적화
• 결과 캐싱으로 재계산 방지

데이터 품질 관리

검증

• 스키마 검증
• 제약조건 검사
• 이상치 탐지
• 중복 제거

클렌징

• 결측값 처리
• 포맷 표준화
• 노이즈 제거

보안과 거버넌스

보안

• 저장/전송 시 암호화
• 역할 기반 접근 제어
• 개인정보 마스킹/익명화

거버넌스

• 데이터 카탈로그 구축
• 메타데이터 관리
• 데이터 리니지 추적
• 생명주기 관리

실무 적용 가이드

아키텍처 선택

람다 아키텍처: 배치 + 스트림 병행 카파 아키텍처: 스트림 처리 중심

기술 스택 선택 기준

• 데이터 크기: GB급은 전통 DB, TB급 이상은 빅데이터 기술
• 처리 속도: 실시간 필요시 스트림 처리
• 데이터 형태: 정형은 SQL, 비정형은 NoSQL
• 비용: 클라우드 관리형 vs 온프레미스

단계별 도입

1. 데이터 수집: Kafka, Flume 등으로 데이터 파이프라인 구축
2. 저장: 데이터 레이크(S3) + 데이터 웨어하우스 구성
3. 처리: Spark로 배치 처리, Flink로 실시간 처리
4. 분석: BI 도구 연동, 머신러닝 모델 적용
5. 시각화: 대시보드 구축, 알림 시스템 연동

성공 요소

핵심 포인트

• 점진적 확장: 작은 규모부터 시작하여 단계적 확장
• 클라우드 우선: 관리형 서비스로 운영 복잡도 최소화
• 자동화: 파이프라인 자동화로 인적 오류 방지
• 모니터링: 실시간 성능 지표 추적 및 알림

주의사항

• 데이터 품질 관리 우선
• 보안과 거버넌스 초기 설계
• 비용 모니터링 필수
• 팀 역량 개발 병행

빅데이터 처리는 기술 선택보다 비즈니스 요구사항에 맞는 아키텍처 설계가 핵심입니다.