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HBase Meetup - 비트윈에서 HBase를 사용하는 방법

타다 favicon타다·Data·
MySQLHadoopHBaseHaeinsaMapReduce
2013년 11월 21일0

AI 요약

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핵심 요약

타다의 비트윈 사례는 채팅과 로그 분석에 HBase를 활용해 높은 쓰기 성능과 확장성을 달성하고, 다중행 트랜잭션을 위한 Haeinsa 도입으로 운영 효율을 높인 경험입니다.

주요 경험

  • 채팅은 간단한 스키마로 높은 쓰기 성능과 확장성을 확보했다.
  • 로그 분석은 Hadoop MapReduce와 HBase를 결합해 로그를 저장하고 결과를 MySQL에 저장해 대시보드를 운영했다.
  • Region Split과 Major Compaction의 수동 최적화로 초기 대비 성능이 크게 개선됐다.
  • Haeinsa는 오픈소스로 도입되어 비트윈에 적용되었고 대규모 트랜잭션을 처리하는 데 기여했다.

얻은 인사이트

  • 대규모 로그 분석에는 분산 파이프라인 설계가 필수임을 확인했다.
  • 트랜잭션 도입은 데이터 일관성과 시스템 가용성에 긍정적 영향을 주었다.
  • 필요한 최적화 포인트를 실무에 바로 적용할 수 있게 되었다.

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