[고급 프로그래밍] Week X: 분산 파일 시스템 (Distributed File System)

Day 1: 분산 파일 시스템 개요

• 강의 내용:
  • 분산 파일 시스템의 개념
    • 분산 파일 시스템이란 무엇인가?
    • 중앙 집중식 파일 시스템과의 차이점
  • 분산 파일 시스템의 구조
    • 파일 시스템의 계층적 구조
    • 네임노드 (Name Node)와 데이터노드 (Data Node)
  • 분산 파일 시스템의 응용 사례
    • HDFS (Hadoop Distributed File System)
    • Google File System (GFS)
• 실습:
  • 분산 파일 시스템의 기본 아키텍처 설계

### 분산 파일 시스템 기본 아키텍처
1. 네임노드 (Name Node)
   - 파일 시스템 메타데이터 관리
   - 파일 위치 정보 저장

2. 데이터노드 (Data Node)
   - 실제 데이터 블록 저장
   - 데이터 읽기 및 쓰기 요청 처리

 

Day 2: 파일 분산 및 저장

• 강의 내용:
  • 파일 분산의 필요성
    • 데이터 무결성 보장
    • 데이터 가용성 향상
  • 데이터 블록 (Data Blocks)
    • 데이터 블록의 개념과 크기
    • 파일을 블록으로 분할하여 저장
  • 데이터 복제 (Data Replication)
    • 데이터 복제의 필요성
    • 복제 전략 및 복제 계수 설정
• 실습:
  • 파일을 블록으로 분할하여 저장하는 예제

class DataNode:
    def __init__(self, node_id):
        self.node_id = node_id
        self.data_blocks = {}

    def store_block(self, block_id, data):
        self.data_blocks[block_id] = data

class NameNode:
    def __init__(self):
        self.file_table = {}
        self.data_nodes = [DataNode(i) for i in range(3)]

    def save_file(self, file_id, data):
        block_size = 4
        blocks = [data[i:i + block_size] for i in range(0, len(data), block_size)]
        self.file_table[file_id] = blocks
        for i, block in enumerate(blocks):
            data_node = self.data_nodes[i % len(self.data_nodes)]
            data_node.store_block(f"{file_id}_block_{i}", block)
            print(f"Stored {block} in DataNode {data_node.node_id}")

name_node = NameNode()
name_node.save_file("file1", "This is a sample file data.")

 

Day 3: 데이터 복제 및 무결성 보장

• 강의 내용:
  • 데이터 복제 전략
    • 주 복제 (Primary Replication)
    • 보조 복제 (Secondary Replication)
  • 데이터 무결성 검증
    • 체크섬 (Checksum)
    • 데이터 블록 검증 및 복구
  • 데이터 복제 관리
    • 복제 계수 설정 및 관리
• 실습:
  • 데이터 복제를 통한 무결성 보장 예제

class DataNode:
    def __init__(self, node_id):
        self.node_id = node_id
        self.data_blocks = {}

    def store_block(self, block_id, data):
        self.data_blocks[block_id] = data

    def get_block(self, block_id):
        return self.data_blocks.get(block_id)

class NameNode:
    def __init__(self):
        self.file_table = {}
        self.data_nodes = [DataNode(i) for i in range(3)]

    def save_file(self, file_id, data, replication_factor=2):
        block_size = 4
        blocks = [data[i:i + block_size] for i in range(0, len(data), block_size)]
        self.file_table[file_id] = blocks
        for i, block in enumerate(blocks):
            for j in range(replication_factor):
                data_node = self.data_nodes[(i + j) % len(self.data_nodes)]
                data_node.store_block(f"{file_id}_block_{i}", block)
                print(f"Stored {block} in DataNode {data_node.node_id}")

    def retrieve_file(self, file_id):
        blocks = self.file_table[file_id]
        file_data = ""
        for i, block in enumerate(blocks):
            data_node = self.data_nodes[i % len(self.data_nodes)]
            file_data += data_node.get_block(f"{file_id}_block_{i}")
        return file_data

name_node = NameNode()
name_node.save_file("file1", "This is a sample file data.")
retrieved_data = name_node.retrieve_file("file1")
print(f"Retrieved file data: {retrieved_data}")

 

Day 4: 파일 읽기 및 쓰기

• 강의 내용:
  • 파일 읽기 연산
    • 데이터 블록 위치 확인
    • 데이터 블록 병합 및 반환
  • 파일 쓰기 연산
    • 파일 분할 및 데이터 블록 생성
    • 데이터 블록 저장 및 복제
  • 성능 최적화
    • 읽기 및 쓰기 연산의 성능 최적화 기법
• 실습:
  • 파일 읽기 및 쓰기 예제 구현

class DataNode:
    def __init__(self, node_id):
        self.node_id = node_id
        self.data_blocks = {}

    def store_block(self, block_id, data):
        self.data_blocks[block_id] = data

    def get_block(self, block_id):
        return self.data_blocks.get(block_id)

class NameNode:
    def __init__(self):
        self.file_table = {}
        self.data_nodes = [DataNode(i) for i in range(3)]

    def save_file(self, file_id, data, replication_factor=2):
        block_size = 4
        blocks = [data[i:i + block_size] for i in range(0, len(data), block_size)]
        self.file_table[file_id] = blocks
        for i, block in enumerate(blocks):
            for j in range(replication_factor):
                data_node = self.data_nodes[(i + j) % len(self.data_nodes)]
                data_node.store_block(f"{file_id}_block_{i}", block)
                print(f"Stored {block} in DataNode {data_node.node_id}")

    def retrieve_file(self, file_id):
        blocks = self.file_table[file_id]
        file_data = ""
        for i, block in enumerate(blocks):
            data_node = self.data_nodes[i % len(self.data_nodes)]
            file_data += data_node.get_block(f"{file_id}_block_{i}")
        return file_data

name_node = NameNode()
name_node.save_file("file2", "Another example of file data.")
retrieved_data = name_node.retrieve_file("file2")
print(f"Retrieved file data: {retrieved_data}")

 

Day 5: 분산 파일 시스템의 확장성과 안정성

• 강의 내용:
  • 확장성 (Scalability)
    • 수평적 확장 (Horizontal Scaling)
    • 새로운 데이터 노드 추가 및 관리
  • 안정성 (Reliability)
    • 데이터 노드 장애 처리
    • 네임노드 이중화 및 백업
  • 부하 분산 (Load Balancing)
    • 부하 분산 기법
    • 데이터 노드 간 균형 유지
• 실습:
  • 분산 파일 시스템의 확장성 및 안정성 테스트

class NameNode:
    def __init__(self):
        self.file_table = {}
        self.data_nodes = [DataNode(i) for i in range(3)]

    def add_data_node(self):
        new_node_id = len(self.data_nodes)
        self.data_nodes.append(DataNode(new_node_id))
        print(f"Added new DataNode {new_node_id}")

    def save_file(self, file_id, data, replication_factor=2):
        block_size = 4
        blocks = [data[i:i + block_size] for i in range(0, len(data), block_size)]
        self.file_table[file_id] = blocks
        for i, block in enumerate(blocks):
            for j in range(replication_factor):
                data_node = self.data_nodes[(i + j) % len(self.data_nodes)]
                data_node.store_block(f"{file_id}_block_{i}", block)
                print(f"Stored {block} in DataNode {data_node.node_id}")

name_node = NameNode()
name_node.save_file("file3", "Testing scalability and reliability.")
name_node.add_data_node()
name_node.save_file("file4", "New file data with additional data node.")

 

Day 6: 분산 파일 시스템 종합 연습

• 강의 내용:
  • 종합 연습 문제 풀이
    • 분산 파일 시스템의 기본 원리와 기능을 구현하는 문제 해결
  • 분산 파일 시스템의 응용
    • 실생활 예제에서의 분산 파일 시스템 활용
• 실습:
  • 종합 연습 문제 해결 및 결과 분석

### 종합 연습 문제 예시
1. 분산 파일 시스템을 설계하고 파일을 블록으로 분할하여 저장하세요.
2. 데이터 복제를 통해 데이터 무결성을 보장하는 시스템을 구현하세요.
3. 파일 읽기 및 쓰기 연산을 구현하고 성능을 최적화하세요.
4. 분산 파일 시스템의 확장성과 안정성을 테스트하세요.
5. 장애 발생 시 데이터를 복구하는 시스템을 시뮬레이션하세요.

 

Day 7: 프로젝트 준비

• 강의 내용:
  • 프로젝트 주제 선정 및 요구사항 분석
    • 프로젝트 주제 및 요구사항 확정
    • 프로젝트 설계 및 계획 수립
  • 프로젝트 구현 준비
    • 데이터 구조 및 알고리즘 설계
    • 분산 파일 시스템 관리 및 최적화 계획
• 실습:
  • 프로젝트 주제 및 요구사항 분석
  • 프로젝트 설계 및 계획 수립

### 프로젝트 주제 예시
1. 분산 파일 시스템 기반 클라우드 스토리지 서비스 개발
2. 대규모 데이터 분석을 위한 분산 파일 시스템 구축

### 프로젝트 요구사항 예시
1. 분산 파일 시스템 기반 클라우드 스토리지 서비스:
   - 분산된 파일 저장 및 접근
   - 파일 일관성 유지 및 데이터 복구
   - 사용자 인증 및 데이터 보안

2. 대규모 데이터 분석을 위한 분산 파일 시스템:
   - 대규모 데이터를 블록으로 분할하여 저장
   - 데이터 복제 및 무결성 보장
   - 고성능 데이터 읽기 및 쓰기 연산

### 프로젝트 설계 및 계획 예시
1. 데이터 입력 모듈 구현
2. 분산 파일 시스템 알고리즘 구현
3. 데이터 출력 및 성능 분석 모듈 구현

 

이 강의는 분산 파일 시스템의 기본 개념, 원리 및 구현을 익히는 것을 목표로 하며, 각 강의는 이론과 실습을 포함합니다. 추가적인 주제나 다음 주차에 대한 상세 강의를 원하시면 말씀해 주세요!