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HDInsight에서 Apache Hadoop 작업용 데이터 업로드

  • 아티클

HDInsight는 Azure Storage 및 Azure Data Lake Store를 통해 HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)를 제공합니다. 이 스토리지에는 Gen2가 포함되어 있습니다. Azure Storage와 Data Lake Storage Gen2는 HDFS 확장으로 설계되었습니다. 이를 통해 Hadoop 환경에서 구성 요소의 전체 집합이 관리하는 데이터에서 직접 작동하도록 할 수 있습니다. Azure Storage, Data Lake Storage Gen2는 서로 다른 파일 시스템입니다. 시스템은 해당 데이터에 대한 데이터 및 계산의 스토리지를 위해 최적화됩니다. Azure Storage 사용의 혜택에 대한 자세한 내용은 HDInsight에서 Azure Storage 사용을 참조하세요. HDInsight와 함께 Data Lake Storage Gen2 사용도 참조하세요.

필수 조건

시작하기 전에 다음 요구 사항을 확인하세요.

Azure Storage에 데이터 업로드

유틸리티

Microsoft는 Azure Storage에서 작업할 다음 유틸리티를 제공합니다.

도구 Linux OS X Windows
Azure Portal ✔ ✔ ✔
Azure CLI ✔ ✔ ✔
Azure PowerShell ✔
AZCopy ✔ ✔
Hadoop 명령 ✔ ✔ ✔

참고 항목

Hadoop 명령은 HDInsight 클러스터에서만 사용할 수 있습니다. 이 명령을 통해 로컬 파일 시스템의 데이터를 Azure Storage로 로드할 수만 있습니다.

Hadoop 명령줄

데이터가 클러스터 헤드 노드에 존재하는 경우 Hadoop 명령줄은 Azure Storage Blob에 데이터를 저장하는데만 유용합니다.

Hadoop 명령을 사용하려면 먼저 SSH 또는 PuTTY를 사용하는 헤드 노드에 연결해야 합니다.

연결된 후에 스토리지에 파일을 업로드하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

hadoop fs -copyFromLocal <localFilePath> <storageFilePath>

예를 들어 hadoop fs -copyFromLocal data.txt /example/data/data.txt

HDInsight의 기본 파일 시스템이 Azure Storage에 있으므로 /example/data/data.txt는 실제로 Azure Storage에 있습니다. 파일이 다음과 같을 수도 있습니다.

wasbs:///example/data/data.txt

또는

wasbs://<ContainerName>@<StorageAccountName>.blob.core.windows.net/example/data/davinci.txt

파일로 작업하는 다른 Hadoop 명령의 목록은 https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/FileSystemShell.html을 참조하세요.

Warning

Apache HBase 클러스터에서 데이터 쓰기 시 사용되는 기본 블록 크기는 256KB입니다. HBase API 또는 REST API를 사용할 때는 잘 작동하는 반면 hadoop 또는 hdfs dfs 명령을 사용하여 12GB를 초과하는 데이터를 기록하면 오류가 발생합니다. 자세한 내용은 Blob에서 쓰기를 위한 스토리지 예외를 참조하세요.

그래픽 클라이언트

Azure Storage를 사용하기 위한 그래픽 인터페이스를 제공하는 몇몇 애플리케이션이 있습니다. 다음 테이블은 이러한 애플리케이션 중 일부의 목록입니다.

클라이언트 Linux OS X Windows
HDInsight 용 Microsoft Visual Studio Tools ✔ ✔ ✔
Azure Storage Explorer ✔ ✔ ✔
Cerulea ✔
CloudXplorer ✔
Microsoft Azure용 CloudBerry Explorer ✔
Cyberduck ✔ ✔

Azure Storage를 로컬 드라이브로 탑재

Azure Storage를 로컬 드라이브로 탑재를 참조하세요.

서비스를 사용하여 업로드

Azure Data Factory

Azure Data Factory 서비스는 스토리지, 처리 및 유연하고, 조정 가능하며, 안정적인 데이터 제작 파이프라인으로의 서비스 이동 등의 데이터 구성에 대한 완전 관리형 서비스입니다.

저장소 유형 설명서
Azure Blob 스토리지 Azure Data Factory를 사용하여 Azure Blob Storage에(서) 데이터 복사
(../data-factory/connector-azure-data-lake-store.md)
Azure Data Lake Storage Gen2 Azure Data Factory를 사용하여 Azure Data Lake Storage Gen2에 데이터 로드

Apache Sqoop

Sqoop은 Hadoop과 관계형 데이터베이스 간 데이터 전송을 위해 설계된 도구입니다. SQL Server, MySQL 또는 Oracle과 같은 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)에서 데이터를 가져오기 위해 사용합니다. 그런 다음 HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)로 가져옵니다. MapReduce 또는 Hive를 사용하여 Hadoop의 데이터를 변환한 다음 데이터를 RDBMS로 다시 내보냅니다.

자세한 내용은 HDInsight에서 Sqoop 사용을 참조하세요.

개발 SDK

Azure Storage는 다음 프로그래밍 언어에서 Azure SDK를 사용하여 액세스할 수 있습니다.

  • .NET
  • Java
  • Node.js
  • PHP
  • Python
  • Ruby

Azure SDK 설치에 대한 자세한 내용은 Azure 다운로드

다음 단계

이제 HDInsight로 데이터를 가져오는 방법을 파악했으니 다음 문서를 읽고 분석에 대해 알아봅니다.