MapReduce, Twitter Storm, 그리고 Hama BSP

과거 MapReduce는 확실히 batch-oriented 된 processing engine 이었고, 한 동안 서비스개발에서 멀어져있던 나는 그 굴레에서 쉽게 벗어나지를 못하고 있었던것 같다. large-scale과 우아한 알고리듬 처리 .. 만 생각하고 있었다.

그런데 오늘날 서비스들을 잘 보면 트위터 트렌드나 네이버 실시간 급상승 인기 검색어, 등등 .. 실시간으로 변화하고 진화하는 분야의 문제를 위해 이제는 단순히 거대한 big data/large-scale processing 에서 data stream mining[1], online processing, continuous computation 형태로 진화함을 보고 있다.

확실히 기술은 필요에 의해서 발전의 기틀을 마련한다. 국내에 대형 포탈들은 조용한데 이상한 회사들이 big data를 논하고 있는 현상은 ... 그냥 trend 타고있음을 강조하기 위해 사용되는 서술자. ㅋ

어쨌건 그래서 Storm이나 Stream processing엔진들이 나오고 있고, Google의 Pregel도 100% 이런 형태로 사용되고 있음을 짐작한다. Storm은 내가 안봐서 확실히는 모르겠고, M/R과 달리 Hama BSP는 이 분야에 대해 확실한 강점을 갖는다. traffic anomaly detection 을 위한 시스템을 실험해본 결과 너무 훌륭했다랄까. YARN과 통합된 이후 어떻게 발전할지 기대된다. :D

1. http://en.wikipedia.org/wiki/Data_stream_mining