태그: #hive

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• 모던 Hadoop & 빅데이터 생태계 2026 완벽 가이드 - Hadoop 3.4 · Spark 4 · Hive 4 · Kafka 4 · Flink 2 · Iceberg · Trino 심층 분석

  2026년 Hadoop과 빅데이터 생태계는 '죽었다'가 아니라 '재배치되었다'. Hadoop 3.4의 Erasure Coding과 Ozone, Spark 4의 ANSI 모드와 Spark Connect, Hive 4의 Iceberg 통합, Kafka 4의 KRaft GA와 tiered storage, Flink 2의 disaggregated state, Iceberg 1.8과 REST 카탈로그

  2026-05-16 · 45 분 읽기 #hadoop#spark#hive#kafka#flink

• 하둡은 죽었는가 — 빅데이터 스택의 진화, Hadoop에서 Lakehouse까지 (Spark·Iceberg·Delta, 그리고 2026년의 현실)

  Hadoop은 죽었는가? 정확히 말하면 '기본값에서 내려왔다.' HDFS·YARN·MapReduce 3종 세트의 시대가 끝나고, Spark가 MR을 갈아치우고, 객체 스토리지가 HDFS를 갈아치우고, 열린 테이블 포맷(Iceberg·Delta·Hudi)이 Hive 메타스토어 시대를 끝냈다. 그 진화의 전 과정을 한 번에 정리한다 — 무엇이 무엇을 대체했고, 어디에 Hadoop이 아직 살아있고

  2026-05-14 · 37 분 읽기 #hadoop#big-data#spark#iceberg#delta-lake

• HBase와 Hive 연동 방법

  HBase와 Hive의 연동 방법을 알아본다.

  2022-11-27 · 4 분 읽기 #hadoop#hbase#hive

• Apache Hive Query example (MovieLens)

  Apache Hive 설치 방법을 알아본다

  2022-11-24 · 4 분 읽기 #hadoop#hive#sql

• Apache Hive Install

  Apache Hive 설치 방법을 알아본다

  2022-11-23 · 2 분 읽기 #hadoop#hive