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[Cassandra] 아파치 카산드라란? – 개발하는 농부
아파치 카산드라(Apache Cassandra)는 자유 오픈 소스 분산형 노에스큐엘(NoSQL) 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 하나로, 단일 장애 점 없이 …
Source: goyunji.tistory.com
Date Published: 8/4/2022
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아파치 카산드라 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
아파치 카산드라(Apache Cassandra)는 자유-오픈 소스 분산형 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템의 하나로, 단일 장애점 없이 고성능을 제공하면서 수많은 서버 간의 …
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 1/5/2022
View: 4563
아파치 카산드라 살펴보기, 설명, 기본 개념 – 데브원영
아파치 카산드라는 오픈소스이며 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 파티션 기반의 we column 저장소 모델을 활용하며 consistent semantics를 지원 …
Source: blog.voidmainvoid.net
Date Published: 7/27/2022
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Apache Cassandra – The Apache Software Foundation!
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Date Published: 7/23/2022
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카산드라 – 해시넷 위키
아파치 카산드라(Apache Cassandra)는 자유 오픈 소스 분산형 노에스큐엘(NoSQL) 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 하나로, 단일 장애 점 없이 …
Source: wiki.hash.kr
Date Published: 2/9/2021
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Apache Cassandra에 대해 알아보자 | 아웃풋 트레이닝
Apache Cassandra는 대규모로 확장 가능한 분산 NoSQL DB로 Facebook 내부에서 시작하여 오픈소스로 출시되었습니다. 아파치 카산드라는 다운 타임 …
Source: baek.dev
Date Published: 7/16/2021
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아파치 카산드라에서 고위험군 코드 실행 취약점 발견돼
아파치 카산드라(Apache Cassandra)에서 원격 코드 실행 취약점이 발견됐다. CVSS 기준 8.4점으로, 고위험군으로 분류됐으며 관리 번호는 …
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Date Published: 12/29/2022
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아파치 카산드라 란 무엇입니까 | 카산드라 소개
또한 시장을 선도하는 NoSQL DB인 Cassandra가 무엇인지, Cassandra 아키텍처, … HBase, 아파치 카산드라 열 지향 데이터베이스의 가장 좋은 예입니다. 컬럼 지향 DB …
Source: fashguide.net
Date Published: 11/3/2021
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2단계: 아파치 카산드라 스파크 커넥터 구성
Apache Spark는 다양한 방식으로 구성할 수 있는 범용 컴퓨팅 플랫폼입니다. Amazon Keyspaces와의 통합을 위해 Spark 및 Spark Cassandra 커넥터를 구성하려면 다음 …
Source: docs.aws.amazon.com
Date Published: 6/9/2022
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아파치 분산 데이타 베이스 Cassandra 소개 – 조대협
Introduction of Cassandra. 카산드라는 구글의 BigTable 컬럼 기반의 데이타 모델과 FaceBook에서 만든 Dynamo의 분산 모델을 기반으로 하여 제작 …
Source: bcho.tistory.com
Date Published: 1/25/2022
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- Author: 데브원영 DVWY
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- Date Published: 2022. 1. 2.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=birtUcZbfCY
[Cassandra] 아파치 카산드라란?
Contents
1. 카산드라 개요
2. 카산드라 특징
3. 카산드라 장점
4. 카산드라 단점
5. 카산드라 데이터 구조
이번에 신규로 프로젝트를 진행하게 됬는데, 해당 프로젝트에서 카산드라를 사용하고 있다.
프로젝트를 진행할 수 있을 정도로 카산드라가 무엇인지, 간단하게 알아보자.
1. 카산드라 개요
아파치 카산드라(Apache Cassandra)는 자유 오픈 소스 분산형 노에스큐엘(NoSQL) 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 하나로, 단일 장애 점 없이 고성능을 제공하면서 수많은 서버 간의 대용량의 데이터를 관리하기 위해 설계되었다.
카산드라는 여러 데이터센터에 걸쳐 클러스터를 지원하며 마스터리스(masterless) 비동기 레플리케이션을 통해 모든 클라이언트에 대한 낮은 레이턴시 운영을 허용하며, 성능 면에서 높은 가치를 보인다.
Amazon의 Dynamo 분산 스토리지 및 복제 기술과 Google의 Bigtable 데이터 및 스토리지 엔진 모델이 결합된 모델로 처음에 단계적 이벤트 기반 아키텍처 (SEDA)를 사용하여 Facebook에서 설계되었다.
2. 카산드라의 특징
여러개의 데이터 베이스가 복제된다. (마스터기준)
짧은 지연 시간
프로세스가 추가될 때마다 선형 처리량 증가
온라인 부하분산
분할된 키 지향 쿼리
유연한 스키마
카산드라는 SQL과 비슷한 Cassandra Query Language (CQL)을 이용한다.
Keyspace : 데이터세트를 어떻게 구성할 것인지에 대한 정의를 한다. 예를들어 데이터의 사본 수
Table: 데이터 스키마를 정의한다.
Partition : 모든 행에 있어야 하는 기본 키의 필수 부분을 정의한다.
Row : 파티션 키 및 선택적으로 추가 클러스터링 키로 구성된 고유한 기본 키로 식별되는 열 모음
Column: 해당 테이블에서 행에 속하는 열을 말한다.
3. 카산드라 장점
분산화와 집중화
카산드라는 분산형이므로 여러 머신에서 동작하지만, 사용자에게는 통합된 하나로 보인다. 카산드라는 단일노드로도 동작하지만, 카산드라 운영의 장점을 깨달으려면 다중머신에서 운영해야 한다. 그래서 물리적으로 떨어져 있는 데이터센터 간에도 단일 카산드라 클러스터를 운영할 수 있다. MySQL, 빅테이블과 같은 데이터 저장소를 확장하려면 일부 노드는 마스터로 설정해서 슬레이브로 설정한 다른 노드를 조직화해야한다. 그러나 카산드라는 “비집중화”이므로 모든 노드가 같다. 그러므로 조직화 연산을 수행하는 마스터가 없다. 대신 카산드라는 피투피(P2P) 프로토콜이며 활성 노드와 비활성 노드의 목록을 동기화하고 유지관리한다.
탄력적인 확장성
약간의 성능 저하를 동반하지만, 계속해서 더 많은 요청을 처리할 수 있는 시스템의 아키텍처 특징이다. 가장 쉬운 방법은 단순히 기존 머신에 더 많은 메모리와 하드웨어 용량을 추가해서 확장성을 얻는 수직 확장이다. 수평 확장은 데이터 전체나 일부를 갖는 머신을 추가해서 요청처리를 여러 머신이 나눠 갖는 방법이다. 그러나 이렇게 하려면 클러스터에 있는 다른 노드와 데이터를 동기화하고 유지하는 내부 매커니즘이 필요하다. 탄력적인 확장성(elastic scalability)은 수평 확장의 특별한 속성으로, 클러스터의 중단 없이 규모를 확대하거나 축소할 수 있다는 뜻이다. 단지 새로운 머신을 추가해라. 그러면 카산드라가 새로 추가된 머신을 찾아내고 작업을 할당한다. 규모축소(scaling down)는 클러스터에서 처리 용량의 일부를 제거하는 것을 말한다. 애플리케이션의 일부를 다른 플랫폼으로 이전하거나 애플리케이션의 사용자가 떠나고 하드웨어를 매각해야 한다면 이렇게 할 것이다. 규모축소를 하더라도 전체 구성을 건드릴 필요는 없다.
고가용성과 결함 허용
일반적인 아키텍처 용어로 시스템의 가용성은 요청을 수행하는 능력으로 측정한다. 고가용성 시스템을 구축하려면 일반적으로 다중네트워크로 구성된 컴퓨터, 클러스터에서 운용할 수 있는 소프트웨어, 노드 장애를 인식하고 시스템의 다른 파티션으로 요청을 대체 할 수 있는 기능을 갖춰야 한다. 카산드라는 고가용성을 지원한다. 클러스터에서 시스템을 중단하지 않고 장애가 발생한 노드를 교체 할 수 있고, 다중 데이터 센터에 데이터를 복제해 로컬 성능을 개선할 수 있으며, 한 데이터 센터가 화재나 홍수 같은 치명적인 재앙을 당하더라도 다중 데이터 센터에 데이터를 복제해서 서비스 중단을 예방할 수 있다.
4. 카산드라 단점
높은 진입장벽
칼럼형 데이터베이스로 로우형 데이터베이스인 관계형 데이터베이스와는 다른 생소한 개념이라 진입장벽이 높다.
복잡한 조건의 검색 불가
많은 사용자를 대상으로 대량 데이터를 다루는 서비스가 아닐 경우 쓸 필요는 없다. 그리고 복잡한 조건의 검색이 불가능하다. 로우 키와 칼럼 두가지에 대한 인덱스만 가능하기 때문에 데이터는 대량이지만 검색 조건은 단순한 서비스에 적합하다. 슈퍼 칼럼 구성(Super Column family)의 하위 칼럼에 대한 인덱싱은 불가능하다. 키 값을 통한 범위 검색은 데이터 분산 방식을 오더프레스파티셔너(OrderPresservingPartitioner)로 설정하여 키 값을 통해 데이터를 서버에 분배했을 경우에만 가능하다.
데이터 입력시 자동화 처리가 어려움
데이터를 입력 시에도 자동화한 처리가 어렵다. 데이터에 대한 락을 사용하려면 주키퍼(Zookeeper)와 같은 전체분산 서버를 관리하는 프로그램을 추가해서 별도로 설정해야 한다. 데이터에 대한 동시 갱신 요청이 발생할 가능성이 높거나 자동화한 트랜잭션이 필요한 서비스에서는 다른 데이터베이스를 고려해야 한다.
5. 카산드라 데이터 구조
카산드라의 데이터 구조
카산드라의 데이터 구조는 비교적 간단하다. 최상위에 논리적 데이터(Data) 저장소인 키 스페이스(Key space)가 있고, 키 스페이스 아래에는 테이블(Table)이 존재한다. Table은 다수의 로우들로 구성되어있으며 각 로우는 키 값(Key Value)으로 이루어진 칼럼들로 구성된다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 데이터베이스 테이블 로우 칼럼(DB-Table-Row-Column)의 형태와 유사한 구조를 하고 있다는 걸 알 수 있다.
카산드라는 기본적으로 링(Ring) 구조를 띠고 있다. 그리고 링을 구성하는 각 노드에 데이터(Data)를 분산하여 저장한다. 파티션 키라고 불리는 데이터의 해시(hash)값을 기준으로 데이터를 분산하게 된다. 처음 각 노드가 링에 참여하게 되면, 카산드라의 conf/cassandra.yaml에 정의된 각 설정을 통하여 각 노드마다 고유의 해시 값 범위를 부여받는다. 그런 뒤에, 외부에서 데이터의 요청이 오게 되면 해당 데이터의 파티션 키의 해시 값을 계산하여 해당 데이터가 어느 노드에 저장되어 있는지 알고 접근할 수 있는 것이다. 그리고, 카산드라는 이렇게 계산된 hash의 값을 토큰(token)이라고 부른다.카산드라 쿼리 언어의 사용을 권장하고 있지만 카산드라 쿼리 언어가 처음부터 제공되었던 것은 아니다.
NoSql 관련 성능 비교
www.datastax.com/products/compare/nosql-performance-benchmarks
위키백과, 우리 모두의 백과사전
헬레노스(Helenos)는 카산드라를 위한 그래픽 사용자 인터페이스이다.
아파치 카산드라(Apache Cassandra)는 자유-오픈 소스 분산형 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템의 하나로, 단일 장애점 없이 고성능을 제공하면서 수많은 서버 간의 대용량의 데이터를 관리하기 위해 설계되었다. 카산드라는 여러 데이터센터에 걸쳐 클러스터를 지원하며[2] 마스터리스(masterless) 비동기 레플리케이션을 통해 모든 클라이언트에 대한 낮은 레이턴시 운영을 허용한다.
카산드라는 또한 성능 면에서 높은 가치를 보인다. 2012년, NoSQL 시스템을 연구하는 토론토 대학교 연구원들은 “확장성 면에서 실험 가운데 분명한 승자가 있다. 카산드라는 모든 실험의 최대 노드 수에서 가장 높은 처리량을 성취한다.”고 결론을 내렸으며 그럼에도 불구하고 “높은 쓰기 및 읽기 레이턴시의 대가가 있다”고 이야기하였다.[3]
역사 [ 편집 ]
카산드라는 아마존의 다이나모DB(DynamoDB) 설계에 참여한 아비나쉬 락슈만(Avinash Lakshman)과 페이스북의 프라샨트 말릭(Prashant Malik)이 최초로 만들었다. 아마존 다이나모DB의 분산 디자인과 구글 빅테이블의 데이터 모델을 기반으로 설계되었다. 2008년 카산드라는 페이스북에서 떠나 아파치 인큐베이터 프로젝트로 출발했으며, 2010년에 이르러 탑 레벨 아파치 프로젝트로 인정받는다.
0.6부터 4.0까지의 업데이트 이후 내역
버전 원래 출시일 최신 버전 출시일 상태[4] 오래된 버전, 지원 중단: 0.6 2010-04-12 0.6.13 2011-04-18 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.7 2011-01-10 0.7.10 2011-10-31 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 0.8 2011-06-03 0.8.10 2012-02-13 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.0 2011-10-18 1.0.12 2012-10-04 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.1 2012-04-24 1.1.12 2013-05-27 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 1.2 2013-01-02 1.2.19 2014-09-18 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 2.0 2013-09-03 2.0.17 2015-09-21 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중단: 2.1 2014-09-16 2.1.22 2020-08-31 더 이상 지원하지 않음 오래된 버전, 지원 중: 2.2 2015-07-20 2.2.19 2020-11-04 현재 지원함, critical fixes only 오래된 버전, 지원 중: 3.0 2015-11-09 3.0.24 2021-02-28 현재 지원함 오래된 버전, 지원 중: 3.11 2017-06-23 3.11.10 2021-02-28 현재 지원함 현재 안정화 버전: 4.0 2021-07-26 4.0.1 2021-09-07 최신판 범례: 오래된 버전 오래된 버전, 지원 중 최신 버전 최신 미리보기 버전 배포 예정
같이 보기 [ 편집 ]
각주 [ 편집 ]
참고 문헌 [ 편집 ]
아파치 카산드라 살펴보기, 설명, 기본 개념
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아파치 카산드라는 오픈소스이며 분산 NoSQL 데이터베이스입니다. 파티션 기반의 wide column 저장소 모델을 활용하며 consistent semantics를 지원합니다.
아파치 카산드라는 페이스북에서 SEDA(Staged event-driven architecture)를 기반으로 설계되었고 아마존의 다이나모 분산 저장소와 구글의 빅테이블 저장소 엔진 모델을 기반으로 디자인되었습니다. 다이나모와 빅테이블 두개 다 스케일러블하고 안전하며 고 가용성의 데이터 저장소 특징을 가지도록 개발되었지만 일부는 완전히 지원되지 않습니다.
– 다이나모 : https://www.allthingsdistributed.com/2007/10/amazons_dynamo.html
– 빅테이블 : https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/bigtable-osdi06.pdf
카산드라는 다니아모와 빅테이블 2 시스템의 장점만 모아 만든 거대 규모의 베스트 프랙티스 저장소입니다. 글로벌 복제와 저지연 데이터 쓰기와 읽기, 고가용성 특징을 가지기 위해 카산드라는 다음과 같은 핵심 기술을 가지고 있습니다.
– 멀티 마스터 기반 데이터베이스 복제 수행
– 글로벌 저지연 데이터 접근
– 범용 하드웨어 스케일 아웃
– 프로세서를 추가할 때 마다 선형적인 처리량 증가
– 온라인 로드 밸런싱 및 클러스터 확장 가능
– 파티션 키 기반 쿼리
– 유연한 스키마
카산드라 기능들
카산드라는 CQL(Cassandra Query Language)를 지원합니다. SQL과 유사하게 생긴 언어로서 카산드라에 접근하여 데이터를 쓰거나 읽을 때 사용 됩니다. CQL은 데이터를 사용하기 위해 다음과 같은 개념을 사용합니다.
– 키스페이스 : 데이터셋이 데이터센터에 어떻게 복제될 것인지 지정할 수 있습니다. 복제 개수만큼 클러스터에 복제되어 저장됩니다. 키스페이스는 테이블을 포함하는 개념입니다.
– 테이블 : 파티션별 콜랙션에 대한 스키마를 지정합니다. 테이블은 파티션을 가지고 있으며 로우와 컬럼을 포함하고 있습니다. 카산드라 테이블은 새로운 컬럼을 다운타임없이 추가할 수 있습니다.
– 파티션 : 카산드라에 저장되는 로우의 노드를 식별하기 위한 키가 파티션입니다. 파티션 키를 어떻게 설정하느냐에 따라 성능이 달라집니다.
– 로우 : 파티션 키와 선택적으로 클러스터링 키를 구성하는 데이터입니다. 여러 컬럼을 포함하는 개념입니다.
– 컬럼 : 로우에 속한 단일 데이터 입니다.
CQL은 수많은 긴으들을 제공하는데 다음과 같은 핵심 기능이 있습니다.
– 단일 파티션 기준으로 atomic compare과 set semantic 트랜젝션을 지원합니다.
– 사용자 정의 타입과 함수, 집계를 지원합니다.
– 로컬 세컨더리 인덱스를 지원합니다.
– 구체화된 뷰를 지원합니다(실험적임)
카산드라는 속도가 느리고 가용성이 높은 글로벌 시멘틱을 지원하지 않습니다. 즉, 여러 파티션에 걸친 다음과 같은 작업들은 지원하지 않습니다.
– 파티션간 트랜잭션
– 분산 조인
– 외부 키 또는 참조 무결성
운영하는 방법
아파치 카산드라 기본 구성 설정은 cassandra.yaml 파일을 통해 진행하며 수동 또는 관련 도구를 사용하여 수정할 수 있습니다. 일부 설정은 다운타임없이 수행할 수 있지만 일부 옵션은 카산드라를 완전히 종료해야 합니다.
카산드라는 클러스터를 관리하기 위한 도구인 nodetool, fqltool과 같은 도구를 지원합니다. 또한 카산드라는 카산드라 데이터의 시점 스냅샷을 제공하는 아토믹 스냅샷을 지원하며 백업 도구와 쉽게 통합할 수 있스니다. 카산드라는 데이터가 기록되는 대로 백업할 수 있는 증분 백업(incremental backup)도 제공합니다.
추가적으로 아파치 카산드라 4.0부터는 자바 11지원, 가상 테이블, audit 로깅 등을 추가로 지원하게 되었습니다.
출처 : https://cassandra.apache.org/doc/latest/cassandra/architecture/overview.html
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Apache Cassandra Documentation
A new series that we’ve dubbed “Inside Cassandra” where we interview engineers and devs in the community either about their use of Apache Cassandra to power their businesses or how they contribute to the project. The first installation features an interview with Marcel Birkner, Site Reliability Engineer at Instana, and how they use Apache Cassandra to store and process metric data at scale and benefit from Cassandra’s fault tolerance, and have learned the importance of dog-fooding.
Apache Cassandra에 대해 알아보자
Apache Cassandra는 대규모로 확장 가능한 분산 NoSQL DB 로 Facebook 내부에서 시작하여 오픈소스로 출시되었습니다.
기존 환경에서 응용 프로그램의 확장은 대개 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 드는 프로세스이며 일반적으로 확장을 통해 수행됩니다. 반면 Cassandra를 사용하면 클러스터에 노드를 추가하기 만하면 용량을 선형으로 늘릴 수 있습니다. 예를 들어, 2 개의 노드가 초당 100,000 개의 트랜잭션을 처리 할 수있는 경우 8 개의 노드가 초당 400,000 개의 트랜잭션을 처리 할 수 있습니다.
모든 Cassandra 노드는 읽기 및 쓰기 작업을 수행 할 수 있으므로 데이터가 빠르게 복제 하이브리드 클라우드 환경 및 지역, 노드에 장애가 발생하면 사용자는 가장 가까운 정상 노드로 자동 라우팅됩니다. 심지어 장애가 발생하더라도 응용 프로그램이 설계된대로 작동하기 때문에 노드가 오프라인 상태가 된 것을 알지 못합니다.
결과적으로 응용 프로그램을 항상 사용할 수 있으며 데이터에 항상 액세스 할 수 있으며 손실되지 않는다. 또한 Cassandra는 수동 수리없이 문제가 발생한 직후 문제를 실제로 해결할 수있는 기본 제공 수리 서비스를 제공합니다. 노드가 고장 나더라도 생산성을 높이지 않아도 됩니다.
함께 찍은 카산드라의 마스터리스 아키텍처 기본적으로 분산 된 데이터 복제는 트랜잭션에 포함 된 데이터의 양에 관계없이 대규모로 고성능을 제공합니다. 직원은 위치에 상관없이 생산성을 유지할 수있을뿐만 아니라, 직원 수와 동시에 사용하는 사람들도 앱과 상호 작용하는 긍정적인 경험을 누릴 수 있습니다.
카산드라 데이터 모델은 스키마 선택적 열 지향 데이터 모델입니다.
즉, 관계형 데이터베이스와 달리 각 행에 동일한 열 집합이 없어도되므로 응용 프로그램에 필요한 모든 열을 미리 모델링할 필요가 없습니다.
카산드라 데이터 모델은 키 스페이스(데이터베이스와 유사), 열 패밀리(관계형 모델의 테이블과 유사), 키와 열로 구성됩니다.
각 열 계열에 대해 관계형 테이블을 생각하지 마세요. 대신 중첩 된 맵 데이터 구조를 생각하세요. 중첩 정렬 맵은 관계형 테이블보다 더 정확하며 카산드라 데이터 모델에 대한 올바른 결정을 내리는데 도움이 됩니다.
맵은 효율적인 키 조회를 제공하고 정렬 된 특성은 효율적인 스캔을 제공합니다. 카산드라에서는 행 키와 열 키를 사용하여 효율적인 조회 및 범위 검색을 수행 할 수 있습니다. 열 키의 수는 제한이 없습니다. 즉, 넓은 행을 가질 수 있습니다. 키 자체는 키 이름의 일부로 값을 보유 할 수 있습니다. 즉, 값이없는 열을 가질 수 있습니다.
카산드라는 SQL과 유사한 CQL (Cassandra Query Language)를 사용합니다. SQL과 마찬가지로 명령문은 데이터를 변경하거나, 데이터를 검색하거나, 데이터를 저장하거나, 데이터가 저장되는 방식을 변경합니다.
아파치 카산드라에서 고위험군 코드 실행 취약점 발견돼
[이미지 = utoimage]: 아파치 카산드라(Apache Cassandra)에서 원격 코드 실행 취약점이 발견됐다. CVSS 기준 8.4점으로, 고위험군으로 분류됐으며 관리 번호는 CVE-2021-44521이다. 익스플로잇 난이도가 낮은 편이라고 하며, 시스템 완전 장악으로 이어질 수 있다고도 한다. UDF를 생성할 정도의 권한을 가지고 있어야만 공격이 가능하다는 제한점이 있긴 하다.: 카산드라는 분산 NoSQL 데이터베이스로, 높은 확장성을 가지고 있어 넷플릭스, 레딧, 트위터, 시스코와 같은 유명 기업들에서 널리 활용한다. 따라서 파급력이 높을 수 있는 취약점이며, 시스템 관리자들은 자사 DB를 확인하여 취약한 카산드라를 최신 버전으로 패치하는 것이 중요하다.: “취약점이 해결된 카산드라 버전은 3.0.26, 3.11.12, 4.0.2입니다. 사용하고 있는 버전에 따라 이 세 가지로 업그레이드 하는 것을 권장합니다.” -제이프로그(JFrog)-[국제부 문가용 기자( [email protected] )]
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카산드라 소개 – FashGuide.net
이 기사에서는 NoSQL 제품군이 BigData 시장에서 중요한 역할을 하기 때문에 상위 수준에서 NoSQL 개념에 대해 알아볼 것입니다. 또한 시장을 선도하는 NoSQL DB인 Cassandra가 무엇인지, Cassandra 아키텍처, 주요 구성 요소 및 사용 사례에 대해 자세히 설명합니다.
1. NoSQL 데이터베이스 소개
용어 “NoSQL” 일반적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 다른 데이터베이스 방식을 말합니다. NoSQL을 이해하기 위해서는 먼저 관계형 데이터베이스에서 사용하는 쿼리 언어인 SQL을 이해해야 합니다.
테이블, 열, 행 및 스키마는 관계형 데이터베이스에서 데이터를 구성하고 검색하는 데 사용됩니다. 반면에 NoSQL 데이터베이스는 이러한 구조에 의존하지 않고 대신 더 유연한 데이터 모델을 사용합니다.
RDBMS가 차세대 데이터 집약적 애플리케이션의 성능, 확장성 및 유연성 요구 사항을 충족하지 못함에 따라 NoSQL 데이터베이스는 주류 조직에서 채택했습니다.
“SQL 아님” 또는 “SQL뿐만 아니라” NoSQL을 설명하는 데 사용할 수 있는 두 가지 용어입니다.
비정형 데이터는 정형 데이터보다 훨씬 빠른 속도로 증가하고 RDBMS 관계형 구조에 맞지 않으므로 NoSQL은 비정형 데이터를 저장하는 데 특히 유용합니다.
사용자 및 세션 데이터 채팅, 메시징 및 로그 데이터 IoT 및 장치 데이터와 같은 시계열 데이터; 비디오, 사진과 같은 거대한 항목은 모두 비정형 데이터의 예입니다.
2. NoSQL 데이터베이스의 종류
2.1. 키 값 저장소
이것은 종종 NoSQL 데이터베이스의 가장 기본적인 형태로 생각됩니다. 이 스키마 없는 데이터 모델은 각 항목에 대한 키와 값이 있는 키-값 쌍의 사전으로 배열됩니다.
장바구니와 같은 사용자 세션 데이터를 캐싱하고 저장하는 데 자주 사용됩니다. 그러나 한 번에 많은 레코드를 가져와야 하는 경우에는 최적이 아닙니다.
확장성과 가용성을 제공하기 위해 데이터는 클러스터 전체에 분할되고 복제됩니다. 결과적으로 키 값 저장소는 트랜잭션을 거의 지원하지 않습니다.
그들은 고속의 비트랜잭션 데이터를 처리하는 응용 프로그램을 확장하는 데 매우 능숙합니다. 아마존 다이나모DB, 레디스 그리고 리악 인기 있는 키-값 저장소 데이터베이스입니다.
2.2. 문서
문서 데이터베이스는 문서를 컬렉션으로 그룹화하여 키-값 데이터베이스 개념을 한 단계 더 발전시킵니다. 문서 내의 모든 속성에 대한 쿼리를 허용하고 중첩된 키-값 쌍을 지원합니다.
데이터는 개발자에게 효율적이고 직관적인 데이터 패러다임이기 때문에 주로 애플리케이션 코드에서 객체 또는 JSON과 유사한 문서로 표현됩니다.
몽고DB 그리고 아마존 문서DB 문서 데이터베이스의 예입니다.
2.3. 열 지향
열 지향 데이터베이스는 열에 초점을 맞추고 각 열은 개별적으로 처리됩니다. 데이터베이스의 특정 열에서 쿼리할 때 열 지향 데이터베이스는 데이터를 저장하고 희소 데이터 행을 쿼리하는 데 더 효율적입니다. 열에서 데이터를 쉽게 사용할 수 있기 때문에 SUM, COUNT, AVG, MIN과 같은 집계 쿼리에서 잘 수행됩니다.
HBase, 아파치 카산드라 열 지향 데이터베이스의 가장 좋은 예입니다.
2.4. 그래프 기반
그래프 데이터베이스는 엔터티와 해당 연결을 모두 추적합니다. 엔터티는 노드로 표시되고 연결/관계는 가장자리로 표시됩니다.
에지는 노드 간의 연결을 설정합니다. 각 노드와 에지에는 고유한 식별자가 할당됩니다. 그래프 데이터베이스는 본질적으로 다중 관계형입니다.
네오포제이, 무한 그래프, 오리엔트DB 인기있는 그래프 데이터베이스입니다.
3. 아파치 카산드라란?
Apache Cassandra는 여러 데이터 센터와 클라우드에서 대량의 데이터를 처리할 수 있는 오픈 소스, 열 지향 및 분산 데이터베이스 관리 시스템입니다.
대용량 관리 기능은 특히 대기업에 유용합니다. 그 결과 현재 애플, 인스타그램, 페이스북, 우버, 트위터, 시스코, 이베이, 넷플릭스 등 여러 거대 기업에서 사용하고 있다.
카산드라의 하이라이트:
오픈 소스
뛰어난 확장성
고가용성
단일 실패 지점 없음
고성능
내결함성
4. 카산드라 아키텍처
Apache Cassandra는 단일 장애 지점 없이 여러 노드에서 대규모 데이터 워크로드를 관리하도록 구축되었습니다. 시스템 및 하드웨어 오류가 불가피하다는 가정 하에 설계되었습니다.
Cassandra는 동종 노드 간에 P2P 분산 시스템을 배포하고 클러스터 전체에 데이터를 배포하여 장애 문제를 해결합니다.
Cassandra의 아키텍처는 링 기반이며 마스터 노드나 단일 실패 지점이 없습니다.
사용 피어 투 피어 가십 통신 프로토콜 , 각 노드는 종종 클러스터 전체에서 자신과 다른 노드에 대한 상태 정보를 전송합니다. 데이터 내구성을 보장하기 위해 각 노드에는 쓰기 활동을 기록하는 순차적으로 작성된 커밋 로그가 있습니다.
, 각 노드는 종종 클러스터 전체에서 자신과 다른 노드에 대한 상태 정보를 전송합니다. 데이터 내구성을 보장하기 위해 각 노드에는 쓰기 활동을 기록하는 순차적으로 작성된 커밋 로그가 있습니다. 데이터는 이후에 인덱싱되어 다음에 기록됩니다. 기억할 수 있는 , 후기입 캐시를 모방하는 인메모리 구조입니다. 데이터는 디스크에 기록됩니다. SS테이블 메모리 구조가 완료될 때마다 데이터 파일.
, 후기입 캐시를 모방하는 인메모리 구조입니다. 데이터는 디스크에 기록됩니다. 메모리 구조가 완료될 때마다 데이터 파일. 모든 쓰기는 클러스터 전체에서 자동으로 분할 및 복제/복제됩니다. Cassandra는 다음과 같은 프로세스를 사용합니다. 압축 SSTable을 정기적으로 결합하여 삭제하도록 표시된 오래된 데이터를 제거합니다. 묘비 . 클러스터의 모든 데이터가 일관되게 유지되도록 다양한 복구 절차가 사용됩니다.
SSTable을 정기적으로 결합하여 삭제하도록 표시된 오래된 데이터를 제거합니다. . 클러스터의 모든 데이터가 일관되게 유지되도록 다양한 복구 절차가 사용됩니다. Cassandra는 행이 테이블로 그룹화되고 기본 키가 필요한 분할된 행 저장소 데이터베이스입니다. CQL을 사용하면 권한이 있는 모든 사용자가 모든 데이터 센터의 모든 노드에 연결하고 데이터에 액세스할 수 있습니다. CQL은 SQL과 유사한 구문을 가지고 있으며 테이블 데이터와 함께 작동합니다.
클러스터의 모든 노드는 클라이언트 읽기 또는 쓰기 요청을 수신할 수 있습니다. 클라이언트가 노드에 요청을 보낼 때 해당 노드는 조정자 해당 특정 클라이언트 작업에 대해 클라이언트 애플리케이션과 요청 중인 데이터를 소유한 노드 사이에서 코디네이터는 프록시 역할을 합니다. 클러스터가 어떻게 설계되었는지에 따라 조정자는 요청을 수신해야 하는 링의 노드를 선택합니다.
카산드라 아키텍처
5. 카산드라의 핵심 구성요소
마디 : 데이터가 저장되는 서버이며, 이를 중심으로 Cassandra의 인프라가 구축됩니다.
: 데이터가 저장되는 서버이며, 이를 중심으로 Cassandra의 인프라가 구축됩니다. 데이터 센터 : 서버의 컬렉션입니다.
: 서버의 컬렉션입니다. 무리 : 하나 이상의 데이터 센터가 클러스터를 구성합니다.
: 하나 이상의 데이터 센터가 클러스터를 구성합니다. SS테이블 : 정렬된 문자열 테이블은 키로 정렬된 키/값 문자열 쌍을 포함하는 파일입니다. 각 Cassandra 테이블에 대해 SSTable은 단독으로 추가되어 디스크에 순차적으로 저장됩니다.
: 정렬된 문자열 테이블은 키로 정렬된 키/값 문자열 쌍을 포함하는 파일입니다. 각 Cassandra 테이블에 대해 SSTable은 단독으로 추가되어 디스크에 순차적으로 저장됩니다. 커밋 로그 : 내구성을 위해 모든 데이터는 초기에 커밋 로그에 기록됩니다. 모든 데이터가 SSTable로 배출되면 보관, 제거 또는 재활용할 수 있습니다.
: 내구성을 위해 모든 데이터는 초기에 커밋 로그에 기록됩니다. 모든 데이터가 SSTable로 배출되면 보관, 제거 또는 재활용할 수 있습니다. 메모리 테이블 : 메모리 상주 데이터 구조를 mem-table이라고 합니다. 데이터는 커밋 로그 후에 mem-table에 기록됩니다. 때때로 단일 열 패밀리에 대해 많은 mem-table이 있을 수 있습니다.
: 메모리 상주 데이터 구조를 mem-table이라고 합니다. 데이터는 커밋 로그 후에 mem-table에 기록됩니다. 때때로 단일 열 패밀리에 대해 많은 mem-table이 있을 수 있습니다. 블룸 필터: 블룸 필터는 Cassandra에서 SSTable이 내용을 읽지 않고도 원하는 파티션 키를 가질 가능성이 있는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다.
6. 카산드라는 어디에서 사용하나요?
Cassandra는 다양한 애플리케이션에서 매우 유용한 것으로 나타났습니다.
다음은 Cassandra에 피칭할 때 몇 가지 주요 고려 사항입니다.
응용 프로그램의 특성이 다음과 같을 때 Cassandra를 선호해야 합니다. ‘쓰다’ 에 비해 집중적인 ‘읽다’ . 노드 간 데이터 배포가 빠르고 쓰기 비용이 저렴합니다.
에 비해 집중적인 . 노드 간 데이터 배포가 빠르고 쓰기 비용이 저렴합니다. Cassandra는 다양한 데이터 센터 및 클라우드 가용 영역에 걸친 데이터 배포에도 적합합니다.
Cassandra는 Apache Spark 및 기타 도구와 함께 사용할 때 실시간 분석을 위한 강력한 ‘백본’이 될 수 있습니다. 또한 선형 방식으로 확장됩니다. 따라서 실시간 데이터가 증가할 것으로 예상되는 경우 Cassandra가 의심할 여지 없이 최상의 옵션입니다.
7. Cassandra의 이상적인 사용 사례
메시징 : Cassandra는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 메시징 서비스의 최상의 옵션입니다.
: Cassandra는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 메시징 서비스의 최상의 옵션입니다. 센서 애플리케이션 : Cassandra는 다양한 센서 장치에서 들어오는 데이터를 고속으로 처리하는 데 적합합니다.
: Cassandra는 다양한 센서 장치에서 들어오는 데이터를 고속으로 처리하는 데 적합합니다. Ecom 응용 프로그램 : 많은 소매업체가 안정적인 쇼핑 카트 안전성과 신속한 제품 카탈로그 입력 및 출력을 위해 Cassandra에 의존하고 있습니다.
: 많은 소매업체가 안정적인 쇼핑 카트 안전성과 신속한 제품 카탈로그 입력 및 출력을 위해 Cassandra에 의존하고 있습니다. 추천 엔진: Cassandra는 특히 소비자 분석 및 추천에 적합하여 온라인 비즈니스 및 소셜 네트워킹 플랫폼에서 인기 있는 선택입니다.
8. 요약
이 기사에서는 NoSQL 데이터베이스 개념과 Cassandra의 기본 아키텍처에 대한 개요를 살펴보았습니다. 다음 기사에서 Cassandra 설치에 대해 살펴보겠습니다.
2단계: 아파치 카산드라 스파크 커넥터 구성
예를 들어 다음 구성에서는 세션당 실행자당 두 개의 동시 작업을 처리할 수 있습니다.
spark.executor.instances = configurable -> number of executors for the session. spark.executor.cores = 2 -> Number of cores per executor. spark.task.cpus = 1 -> Number of cores per task. spark.task.maxFailures = -1
아파치 분산 데이타 베이스 Cassandra 소개
Introduction of Cassandra
카산드라는 구글의 BigTable 컬럼 기반의 데이타 모델과 FaceBook에서 만든 Dynamo의 분산 모델을 기반으로 하여 제작되어 Facebook에 의해 2008년에 아파치 오픈소스로 공개된 분산 데이타 베이스 입니다. 기존의 관계형 데이타 베이스와 다르게 SQL을 사용하지 않는 NoSQL의 제품중의 하나이며, 대용량의 데이타 트렌젝션에 대해서 고성능 처리가 가능한 시스템이다.(High-Scale). 노드를 추가함으로써 성능을 낮추지 않고 횡적으로 용량을 확장할 수 있다.
얼마전에 트위터도 MySQL에서 Cassandra로 데이타베이스를 전환하였다고 한다..
자바로 작성되었음에도 불구하고, 데이타베이스라는 명칭에 걸맞게 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. Ruby,Perl,Python,Scala,Java,PHP,C#
데이타간의 복잡한 관계 정의(Foreign Key)등이 필요없고, 대용량과 고성능 트렌젝션을 요구하는 SNS (Social Networking Service)에 많이 사용되고 있습니다. 성능이나 확장성과 안정성이 뛰어나지만 안타깝게도 Global Scale (여러 국가에 데이타 센터를 분리 배치하여 배포하고, 데이타 센타간 데이타를 동기화 하는 요구사항) 은 지원하지 않습니다. Global Scale이 필요하다면, MySQL기반의 geo replication과 Sharding이 아직까지는 가장 널리 쓰이는 아키텍쳐 같습니다.
Data Model
카산드라의 데이타 모델은 다음과 같다.
전통적인 관계형 데이타 베이스와 다른 구조를 가지고 있다.먼저 데이타 모델에 대한 개념을 잡아보면
Column
컬럼은 컬럼 이름과 , 값으로 이루어진 데이타 구조체이다 .
Column Family
컬럼 패밀리는 컬럼들의 집합이다. 관계형 데이타 베이스의 테이블을 생각하면 되는데, 약간 그 개념이 다르다. 차이점은 나중에 설명하기로 하고, 컬럼 패밀리는 하나의 ROW를 식별하기 위한 Key를 갖는다. 하나의 Key에 여러개의 컬럼이 달려 있는 형태가 컬럼 패밀리이다.
하나의 Row를 예를 들어보면
과 같은 형태이다. Cassandra가 해당 Row에 대한 Key가 되고, emailAddress와 age라는 이름의 두개의 컬럼을 가지고 있으며 각 컬럼의 값은 “[email protected]” 와 “20”이다.
여러개의 Row를 가지고 UserProfile이라는 이름의 컬럼 패밀리를 보면
과 같이 표현할 수 있다. 여기서 주목할만한 점이 각 Row의 데이타 스키마가 다르다는 것이다. Cassandra Row는 emaillAddress와 age라는 컬럼을 가지고 있고, Terry.Cho는 emaillAddress와 gender라는 컬럼을 가지고 있다. 이 처럼 카산드라는 각 Row마다 다른 형태의 데이타 스키마를 가질 수 있는데, 이러한 특징은 “Schemeless”라고 한다.(키에 바인딩되는 데이타 구조는 같은 컬럼 패밀리라도 각 키별로 다를 수 있다.)
KeySpace
KeySpace는 논리적으로 ColumnFamily를 묶어주는 개념입니다. 단지 묶어만 줄뿐 데이타 구조나 관계에서는 별다른 영향을 주지 않습니다.
Super Column & Supper Column Family
앞에서 설명드렸던 컬럼에서 컬럼의 Value는 String이나 Integer와 같은 Primitive형 뿐만 아니라 컬럼 자체가 다시 들어갈 수 있습니다. 예를 들어 이런 구조입니다.
{name:”username”
value: firstname{name:”firstname”,value=”Terry”}
value: lastname{name:”lastname”,value=”Cho”}
}
username이라는 컬럼 안에 firstname과 lastname이라는 두개의 컬럼이 들어가 있는 구조입니다.
마찬가지 형태로 Column Family 안에도 Column Family가 들어가는 Super 구조가 가능합니다.
UserList={
Cath:{
username:{firstname:”Cath”,lastname:”Yoon”}
address:{city:”Seoul”,postcode:”1234”}
}
Terry:{
username:{firstname:”Terry”,lastname:”Cho”}
account:{bank:”hana”,accounted:”1234”}
}
}
UserList라는 Column Family 안에, 각각 Cath Key는 username과 address라는 Column Family를 가지고 있고, Terry라는 Key는 username과 account라는 Column Family를 가지고 있습니다.
Data Model for Java Developer
간단하게 카산드라의 데이타 구조에 대해서 살펴보았는데, 자바 개발자분이시라면 HashTable이 떠오를겁니다. 데이타 모델을 HashTable과 비교해서 설명해보면 다음과 같은 형태가 됩니다.코드로 이야기 하면 대략 다음과 같은 형태가 되겠지요
앞서 들었던 Column Family의 데이타 구조를 자바 코드로 표현하면 다음과 같은 구조가 됩니다.
자바 코드
class Keyspace{
HashTable keyspaces = new HashTable(); createColumnFamily(String name){
keyspaces.put(name,new HashTable);
} putValue(String columnFamily,String key,Object value){
Hashtable cf = keyspaces.get(columnFamily);
cf.put(key,value);
}
}
class TerryVO{ // Terry is a Key
String emailAddress; // each column
String gender;
// setter & getter
} class CathVO{ // Cath is a Key String emailAddress;
String age;
String gender;
// setter & getter
}
KeySpace myspace;
myspace.createColumnFamily(“UserProfile”);
myspace.putValue(“UserProfile”,”TerryCho”,new TerryVO(“[email protected]”,”male”);
myspace.putValue(“UserProfile”,”Cath”,new CathVO(“[email protected]”,”20″,”female”)
자바 개발자분들이시라면 쉽게 이해하실 수 있을것 같고
구조를 분석하다보니 오라클의 데이타 그리드 솔루션은 Coherence와 데이타 구조가 매우 유사합니다. 요즘 이게 유행인가 보네요
Cassandra Test
개념을 이해했으면 실제 테스트를 한번 해보도록 하겠습니다.
먼저 아파치 카산드라 프로젝트(http://incubator.apache.org/cassandra/) 에서 카산드라를 다운 받습니다. 압축을 푼후에 bin/cassandra.bat를 실행시킵니다. (클러스터로 기동할 수 도 있으나 여기서는 단순하게 하나의 노드만 뛰어보도록 합니다.)
이제 카산드라 커맨드 라인 인터페이스(CLI)를 시키고(/bin/cassandra-cli.bat) 다음 카산드라 노드에 연결합니다. 포트는 디폴트로 9160 포트가 지정되어 있으며 /conf/storage-conf.xml에서 Listen Address와 Port를 변경할 수 있습니다.
/conf/storage-conf.xml 파일에는 default로 Keyspace1이라는 이름으로 Keyspace가 정의되어 있습니다. Keyspace1에 지정되어 있는 Column Family(CF) 형식은 다음과 같습니다.
Standard2 CF에 Terry이라는 Key로 Gender라는 Column에 Male이라는 값을 넣고 다시 조회해보겠습니다.
다음번에는 Java Code를 이용하여 카산드라에 접근하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
참고 할만한 자료
키워드에 대한 정보 아파치 카산드라
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