하둡을 설치해야 구조가 보입니다

HDFS, YARN, MapReduce는 이름만 보면 각각의 역할이 분리되어 보입니다. 하지만 실제로는 저장, 자원 관리, 처리 실행이 한 흐름 안에서 맞물립니다.

그래서 하둡 입문에서 가장 위험한 순간은 개념을 외웠다고 착각하는 때입니다. 설치하지 않으면 설정 파일, 데몬 실행, 파일 시스템 명령어, 처리 결과가 어떤 순서로 연결되는지 감이 잘 남지 않습니다.

이 강의는 하둡을 멋진 용어로 포장하기보다, 내 PC 위에 실습 환경을 만들고 직접 확인하는 방식으로 빅데이터 하둡의 구조를 잡습니다.

학습 흐름은 Big Data의 배경에서 시작합니다. 왜 하둡이 등장했는지, Hadoop Stack 안에서 HDFS와 YARN, MapReduce가 어떤 위치를 갖는지 먼저 잡습니다.

그 다음 설치로 내려갑니다. 가상머신, Ubuntu, Java, Hadoop 설치를 거쳐 실제 하둡 환경을 구성합니다. 이후 HDFS Shell Commands와 Hadoop Common Commands를 사용해 파일 시스템을 다룹니다.

마지막으로 MapReduce WordCount를 실행합니다. Python으로 Mapper와 Reducer를 구현해 보고, Java MapReduce 환경 세팅과 구현 흐름까지 확인하면서 처리 모델을 비교합니다.

MapReduce는 개념만 보면 단순해 보이지만, 실제로는 입력 분할, Map 단계, Shuffle, Sort, Reduce 단계가 순서대로 이어집니다. 이 흐름을 가장 작게 확인하기 좋은 예제가 WordCount입니다.

강의에서는 Python과 Java 예제를 통해 같은 처리 모델을 다른 구현 방식으로 바라봅니다. 덕분에 MapReduce 강의를 처음 접하는 학습자도 Mapper와 Reducer가 어떤 책임을 갖는지 비교하며 이해할 수 있습니다.

현재 공개 정보 기준 가격은 55,000원입니다. 다만 최신 가격, 수강 가능 여부, 실습 환경, 커리큘럼 구성은 인프런 강의 상세 페이지에서 확인하는 것이 가장 정확합니다.

이 강의는 하둡 전문가가 되는 것을 약속하는 과정이 아닙니다. 대신 빅데이터 하둡을 처음 배우는 사람이 분산 저장과 분산 처리 구조를 직접 설치하고 명령어와 코드로 확인하도록 돕는 입문 실습 과정입니다.

Hadoop 강의를 찾고 있다면, 먼저 미리보기와 환경 조건을 확인해 보세요. 내 PC에서 설치 실습을 따라갈 수 있다면 학습 효과가 훨씬 선명해집니다.