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이 글은 HDFS의 Apache HBase에서 Amazon EMR의 Amazon S3의 Apache HBase로 마이그레이션하는 방법에 대한 지침과 모범 사례를 제공합니다.
Amazon EMR의 Amazon S3에 있는 Apache HBase
Amazon EMR 버전 5.2.0 이상을 사용하면 Amazon S3에서 Apache HBase를 실행할 수 있습니다. Amazon S3을 Apache HBase의 데이터 저장소로 사용하면 클러스터의 스토리지 및 컴퓨팅 노드를 분리할 수 있습니다. 따라서 클러스터 크기를 컴퓨팅 요구 사항에 맞게 조정할 수 있으므로 비용이 절감됩니다. 온클러스터 HDFS에 3배의 복제로 전체 데이터셋을 저장하는 것은 비용이 들지 않습니다.
많은 고객이 데이터 저장을 위해 Amazon S3에서 Apache HBase를 실행하는 이점을 활용하고 있습니다. 이러한 이점에는 더 낮은 비용, 데이터 내구성 및 더 효율적인 확장성이 포함됩니다. 금융산업규제기관(FINRA)과 같은 고객들은 Amazon S3 아키텍처의 Apache HBase로 이동하여 비용을 60% 절감했습니다. 또한 컴퓨팅에서 스토리지를 분리하고 Amazon S3을 스토리지 레이어로 사용하는 등 운영상의 이점도 경험했습니다.
Amazon EMR의 Amazon S3에서 Apache HBase로 마이그레이션하는 방법에 대한 백서
이 백서에서는 마이그레이션 단계를 안내합니다. 또한 Amazon EMR의 Amazon S3에서 Apache HBase를 선택해야 할 시기를 결정하고, 플랫폼 보안 계획을 수립하고, 애플리케이션 SLA를 지원하도록 Apache HBase 및 EMRFS를 조정하고, 데이터를 마이그레이션 및 복원하는 옵션을 식별하고, 프로덕션의 클러스터를 관리하는 데 도움이 됩니다.
자세한 내용은 Amazon EMR의 Amazon S3에서 Apache HBase로 마이그레이션을 참조하십시오.
추가 게시물
이 글이 유용하다고 생각되면, Amazon S3에서 HBase가 있는 읽기 복제 클러스터 설정과 HDFS에서 Amazon S3의 Apache HBase로 마이그레이션하기 위한 팁을 참조하십시오.
원문 URL: https://aws.amazon.com/ko/blogs/big-data/migrate-to-apache-hbase-on-amazon-s3-on-amazon-emr-guidelines-and-best-practices/
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