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공간기반 아키텍처 - 데이터그리드 소프트웨어 아키텍처에서 '공간기반 아키텍처'라는 용어는 일반적으로 공간 데이터를 처리하고 관리하는 시스템의 설계를 가리킵니다. 이러한 아키텍처에서 '데이터 그리드'는 특히 중요한 역할을 하는데, 이는 공간 데이터의 분산 저장, 관리 및 처리를 가능하게 하는 구조나 시스템을 의미합니다. 공간기반 아키텍처에서의 데이터 그리드의 주요 특징과 역할은 다음과 같습니다: 분산 데이터 관리: 공간 데이터 그리드는 데이터를 여러 서버에 걸쳐 분산시켜 저장하고 관리합니다. 이는 공간 데이터의 대규모 처리와 저장 요구를 충족시키기 위해 필요합니다. 데이터 병렬 처리: 공간 데이터 그리드는 병렬 처리를 통해 대용량의 공간 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이는 GIS 시스템, 지리적 데이..
임의의 json body를 받아 로그로 표현해주는 golang 샘플코드 Go 언어(Golang)를 사용하여 임의의 JSON 본문을 받아서 로그로 출력하는 간단한 애플리케이션을 작성하는 것은 HTTP 서버를 설정하고, JSON 데이터를 처리하는 코드를 포함하는 것을 의미합니다. 다음은 이를 수행하는 기본적인 코드 예제입니다: HTTP 서버 설정: 표준 net/http 패키지를 사용하여 HTTP 서버를 설정합니다. JSON 처리: encoding/json 패키지를 사용하여 JSON 데이터를 처리합니다. 로그 출력: log 패키지를 사용하여 로그를 출력합니다. package main import ( "encoding/json" "log" "net/http" ) // RequestBody 구조체는 받을 JSON 데이터의 구조를 정의합니다. type RequestBody struct..
flink(플링크) vs Spark(스파크) Apache Flink와 Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 오픈 소스 분산 처리 시스템입니다. 두 시스템 모두 빅 데이터 애플리케이션을 위한 풍부한 기능과 라이브러리를 제공하지만, 아키텍처와 처리 모델에서 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 차이점: 처리 모델: Flink: Flink는 주로 스트리밍 데이터를 처리하기 위해 설계된 플랫폼입니다. Flink는 트루 스트리밍 (true streaming) 처리 모델을 사용하여 데이터를 실시간으로 처리합니다. 이는 데이터가 시스템에 도착하자마자 바로 처리되며, 미니 배치 형태가 아닌 순수한 스트리밍 방식으로 작동합니다. Spark: Spark는 미니 배치 모델을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리합니다. 이는 스트리밍 데이터를 작은 배치로 나누어..

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