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데이터스트리밍

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대용량 데이터 처리: 대용량 데이터를 처리하는 방법과 도구. 대용량 데이터 처리는 빅 데이터 기술과 관련된 도전 과제 중 하나로, 막대한 양의 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석하는 것을 포함합니다. 이는 고급 데이터베이스 시스템, 분산 컴퓨팅, 병렬 처리 기술, 데이터 스트리밍, 메모리 내 계산 등 다양한 기술을 활용합니다. 다음은 대용량 데이터를 처리하는 방법과 도구에 대한 상세한 설명과 예제입니다. 1: Hadoop과 MapReduce 사용하기 Hadoop은 분산 저장 및 처리를 위한 프레임워크입니다. MapReduce는 Hadoop에서 사용되는 프로그래밍 모델로, 대규모 데이터 세트를 병렬로 처리합니다. // 간단한 MapReduce 작업 예시 public static class TokenizerMapper extends Mapper{ } public ..
JSP 실시간 대시보드: 실시간 대시보드 개발. JSP를 이용한 실시간 대시보드 개발은 데이터를 실시간으로 수집, 처리하고 이를 사용자에게 그래픽 형태로 시각적으로 표현하는 웹 애플리케이션입니다. 이 대시보드는 비즈니스 인텔리전스, 시장 동향, 시스템 모니터링, 리소스 관리 등 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 사용자는 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 실시간 대시보드 개발 상세 과정 요구사항 분석 및 계획: 대시보드의 목적, 필요한 데이터 소스, 사용자의 기능적 요구사항을 정의합니다. 데이터를 실시간으로 처리하고 표시하는 데 필요한 비기능적 요구사항(성능, 보안, 접근성)을 분석합니다. 데이터 처리 및 통합: 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 통합하기 위한 시스템을 설계합니다. 데이터 스트리밍, ETL(Extract, ..
JSP 실시간 데이터 처리: 실시간 데이터 처리 및 업데이트. 실시간 데이터 처리는 사용자에게 지연 없이 현재 발생하는 데이터를 제공하고, 사용자 상호작용에 즉각적으로 반응하는 애플리케이션을 만드는 데 중요합니다. JSP와 같은 서버 사이드 기술은 종종 이러한 유형의 애플리케이션에 사용되며, 웹 소켓, AJAX, 서버-센트 이벤트(Server-Sent Events)와 같은 기술을 통해 실시간 기능을 구현할 수 있습니다. 실시간 데이터 처리의 주요 요소 1. 웹 소켓 (WebSocket): 정의: 웹 소켓은 서버와 클라이언트 간의 양방향 통신 채널을 제공하는 프로토콜입니다. 이를 통해 클라이언트와 서버는 연결을 맺은 후 지속적으로 데이터를 교환할 수 있습니다. 2. AJAX (Asynchronous JavaScript and XML): 정의: AJAX는 비동기적인 웹..

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