Hadoop

아파치 하둡(Apache Hadoop, High-Availability Distributed Object-Oriented Platform)은 대량의 자료를 처리할 수 있는 큰 컴퓨터 클러스터에서 동작하는 분산 응용 프로그램을 지원하는 프리웨어 자바 소프트웨어 프레임워크입니다. 원래 너치의 분산 처리를 지원하기 위해 개발된 것으로, 아파치 루씬의 하부 프로젝트입니다. 분산처리 시스템인 구글 파일 시스템을 대체할 수 있는 하둡 분산 파일 시스템(HDFS: Hadoop Distributed File System)과 맵리듀스를 구현한 것입니다.
Hadoop의 기능을 간단하게 설명하면 분산 파일 시스템 형태로 용량을 확장할 수 있는 파일 시스템인 HDFS에 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 데이터를 바탕으로 MapReduce 연산을 실행해 원하는 데이터를 얻어내는 것입니다.

MapReduce

Hadoop의 기본 개념은 HDFS와 MapReduce인데 Glue Framework와 관련이 있는 부분은 저장된 데이터를 가져오는 MapReduce 개념입니다.
MapReduce는 일종의 함수형 프로그래밍입니다. map, reduce라는 합쳐진 용어로, 두 함수의 조합을 통해서 분산/병렬 시스템을 운용을 지원합니다.
맵 함수의 입력으로 키(k1), 값(v1)이 전달 되면, 맵 함수는 전달된 키-값을 이용해 사용자의 로직을 처리(이미 구현된 map이 있지만, 사용자가 구현도 가능하다)한다.
대용량 데이터의 대한 분산 처리를 하기 위해서는 사용자가 자기 입맛에 맞게 구현을 해야 한다. 구현한 후 출력으로 새로운 키(k2)와 값(v2)의 목록을 출력 한다.
이 때 키-값이 그대로 출력될 수 있으며, 출력 데이터의 갯수는 0 또는 1개 이상 일 수 있다.
맵 함수가 반복 적으로 수행 되면 여러 개의 출력 데이터가 생성 되고, 이 출력 데이터를 키로 정렬하면 각 키에 여러 개의 데이터가 존재 한다.
이 키(k2)와 값 목록(list(v2))이 리듀스 함수로 입력 된다. 리듀스 함수는 키-값 목록을 파라미터로 받아 사용자의 로직을 처리한 후 여러 개의 값을 출력 한다.

그림 : MapReduce

• WordCount 예제

  MapReduce 예제로 가장 많이 사용되는 단어 개수를 세는 예제를 이용해서 MapReduce의 대해 알아 보자.

  1. 맵리듀스 프레임워크는 입력 파일의 값을 라인 단위로 맵 함수에 전달한다. 키는 해당 라인의 번호이고, 값은 해당 라인의 내용이다.
  2. 맵 함수는 공백을 기준으로 문자를 분리 한 후, 단어의 개수인 1을 출력한다.
  3. 맵 함수를 거치면 임시 결과가 출력 된다.
  4. 출력결과를 키로 정렬 한 후, 각 값을 나열해 목록을 생성한다.
  5. 이렇게 정렬/병합 된 값이 리듀스 함수로 전달 된다.
  6. 리듀스 함수에서는 키에 단어가 전달되고, 값에 글자수 목록이 전달 된다.
  7. 리듀스 함수는 값으로 글자수 목록에 반복을 수행 하면서, 합을 계산해 단어와 합을 출력 한다.

  맵리듀스가 분산/병렬 처리하기 좋은 이유는 입력 데이터에 대한 맵 함수는 동시에 독립적으로 병렬 처리할 수 있는 구조 이기 때문이다.
  위의 예제를 Line 1, 2 를 각각의 서버에서 실행되면 단순 계산상으로 2배의 성능효과를 볼 수 있다.

Hive

하이브는 하둡 기반의 데이터 웨어하우징 프레임워크다.
페이스북의 급증하는 소셜네트워킹에서 매일 생성되는 대량의 데이터를 관리 하고, 학습 하기 위해 개발되었다.
페이스북에서는 대량의 데이터를 HDFS에 저장한 후, HiveQL (하이브가 제공하는 SQL)을 이용해서 데이터를 분석한다.
HiveQL과 같이 SQL을 사용하는 방식이 모든 빅데이터 문제에 이상적인 해결책은 아지만, 대다수의 경우에는 데이터 분석에 상당히 효과적이다.
일반적으로 하이브는 로컬 머신에서 사용하는데, 사용자는 HiveQL을 작성한 후 실행하면, 하이브는 해당 질의문을 맵리듀스 Job으로 변환하여 하둡 클러스터에서 구동시킨다.
하이브는 데이터를 테이블 형태로 표현한다.
HDFS에 저장된 데이터와 테이블 스키마 사이에서, 하이브가 매개체 역할을 한다.
테이블 스키마와 같은 메타데이터는 메타스토어(metastore) 에 저장된다.

• Spring HIVE 예제

  그림 : HIVE

  

  1. Hive Server의 기동
     Bean 설정은 아래와 같다. 실제 Spring 제공 예제에서는 로컬에 설치된 Hadoop과의 연동이 불안정해서 별동로 설치된 Hive 서버를 기동시켜서 테스트 하였다.

     <hive-server port="${hive.port}" auto-startup="true"
                  properties-location="hive-server.properties"/>
     

  2. Thrift Client 를 이용한 Hive Script의 수행
     Bean 설정은 아래와 같다.

     <hdp:hive-client-factory host="some-other-host" port="10001" />
     <hdp:hive-runner id=”hiveRunner”hive-client-ref=”hiveClientFactory” run-at-startup=”false” pre-action=”hdfsScript”>
       <script location=”password-analysis.hal”/>
     </hdp:/hiverunner>
     

     HiveRunner 사용하는 Java 소스는 아래를 참고한다.

     AbstractApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("/META-INF/spring/hive-apache-log-context.xml", HiveAppWithApacheLogs.class);
     log.info("Hive Application Running");
     context.registerShutdownHook();    
     HiveRunner runner = context.getBean(HiveRunner.class);                
     runner.call();
     

  3. HiveClient이용

     HiveClient hiveClient = hiveClientFactory.getHiveClient();
     hiveClient.execute("select count(*) from passwords");
     

  4. HiveOperations 이용(구현체로 HiveTemplate 제공)

     hiveOperations.queryForLong("select count(*) from " + tableName);
     Map parameters = new HashMap();
     parameters.put("inputFile", inputFile);
     hiveOperations.query("classpath:password-analysis.hql", parameters);
     

  5. JDBC 드라이버 이용

     <bean id="hive-driver" class="org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver"/>
     <bean id="hive-ds" class="org.springframework.jdbc.datasource.SimpleDriverDataSource"
         c:driver-ref="hive-driver"
         c:url="url...."/>
     <bean id=" jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate"
         c:data-source-ref="hive-ds"/>
     

     JdbcTemplate 을 사용하는 Java 소스는 아래를 참고한다.

     JdbcTemplate jdbcTemplate = (JdbcTemplate) context.getBean("jdbcTemplate");
     jdbcTemplate.queryForInt("select count(*) from passwords");
     

  6. Spring Batch와 연동

     <hdp:hive-tasklet id="hive-script">
         <hdp:script>
             DROP TABLE IF EXITS testHiveBatchTable; 
             CREATE TABLE testHiveBatchTable (key int, value string);
         </hdp:script>
         <hdp:script location="classpath:org/company/hive/script.q" />
     </hdp:hive-tasklet>
     

<bean id="hiveDriver" class="org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver"/>
<bean id="test-dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.SimpleDriverDataSource">
    <constructor-arg name="driver" ref="hiveDriver"/>
    <constructor-arg name="url" value="jdbc:hive://localhost:10000"/>
</bean>
<bean id="test-tx" class="com.poscoict.glueframework.transaction.GlueDataSourceTransactionManager">
    <property name="dataSource" ref="test-dataSource"/>
</bean>
<bean id="test-dao" class="com.poscoict.glueframework.dao.jdbc.GlueJdbcDao">
    <property name="dataSource" ref="test-dataSource"/>
    <property name="queryManager" ref="queryManager"/>
    <property name="batchUpdateLimit" value="30000"/>
</bean>

GlueGenericDao dao = (GlueGenericDao)GlueStaticContext.getBeanFactory().getBeanObject("test-dao");
List list = dao.find("sample.pass.select");

HBase

아파치 HBase(Apache HBase)는 하둡 플랫폼을 위한 공개 비관계형 분산 데이터 베이스이다. 구글의 빅테이블(BigTable)을 본보기로 삼았으며 자바로 쓰여졌다. 아파치 소프트웨어 재단의 아파치 하둡 프로젝트 일부로서 개발되었으며 하둡의 분산 파일 시스템인 HDFS위에서 동작을 한다. 대량의 흩어져 있는 데이터 저장을 위한 무정지 방법을 제공하는 구글의 빅테이블과 비슷한 기능을 한다.
HBase는 압축, 인메모리 처리, 초기 빅테이블에 제시되어 있는 Bloom 필터 기능을 제공한다. HBase에 있는 테이블들은 하둡에서 동작하는 맵리듀스 잡들을 위한 입력, 출력을 제공하며 자바 API나 REST, Avro 또는 Thrift 게이트웨이를 통하여 접근할 수 있다.
HBase는 기존의 SQL 데이터 베이스를 직접적으로 대체하지는 않지만 페이스북의 메시징 플랫폼과 같은 데이터를 많이 사용하는 웹사이트에서 사용된다.

HBase 데이터 모델의 주요 특징은 아래와 같다.

1. 테이블은 n개의 컬럼 패밀리를 가진다.
2. 1개의 행 = rowkey + 컬럼패밀리들 (rowkey 기준 정렬)
3. 컬럼 패밀리 : 임의의 (column qualifer, 값) 쌍들로 구성
4. column qualifer의 값은 n개의 버전을 가진다.
5. Rowkey, column qualifer, 셀 값의 타입은 byte 배열

• Hbase & Java 연동

  Java 기반에서 Hbase에 연동하기 위해서 Hbase에서는 Client API를 제공하고 있다.
  데이터를 입력하기 위해서는 Put, 삭제하기 위해서는 Delete 클래스를 사용하며 데이터 조회를 위해서는 Scan 클래스를 사용한다.
  조건을 가지고 조회하기 위해서는 Filter 클래스가 필요한데 사용하는 방법은 아래와 같다.

  Configuration config = (Configuration) context.getBean("hbaseConfiguration");
  HTable table = new HTable(config, "users");
  
  Scan scan = new Scan();
  scan.addFamily(CF_INFO);
  
  Filter filter1 = new SingleColumnValueFilter(CF_INFO,Bytes.toBytes("user"),CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes("user02"));
  Filter filter2 = new SingleColumnValueFilter(CF_INFO,Bytes.toBytes("email"),CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes("email@01"));
  Filter filter = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE,Arrays.asList(filter1,filter2));
  
  scan.setFilter(filter);
  
  ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
  for (Result result = scanner.next(); result != null; result = scanner.next())
      System.out.println("row : " + result);
  
  scanner.close();
  

• Spring 기반 HBASE 연동

  Spring에서는 Spring data hadoop hbase프로젝트를 통해서 Hbase 연동 기능을 제공하고 있다.
  Spring 기반에서 Hbase와 연동하기 위해서는 HbaseTemplate이 필요한데 HbaseTemplate은 hbase-configuration이 필요하므로 Xml기반에서 Bean으로 등록할 경우 아래와 같은 설정이 필요하다

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
         xmlns:hdp="http://www.springframework.org/schema/hadoop"
         xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
         xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                             http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
                             http://www.springframework.org/schema/hadoop http://www.springframework.org/schema/hadoop/spring-hadoop.xsd">
      . . .
      <hdp:configuration id="hadoopConfiguration">
      </hdp:configuration>
      <hdp:hbase-configuration delete-connection="false" configuration-ref="hadoopConfiguration" zk-quorum="0.0.0.0" zk-port="2181"/>
      <bean id="hbaseTemplate" class="org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate">
          <property name="configuration" ref="hbaseConfiguration"/>
      </bean>
  </beans>
  

  1. Table 생성 : Hbase에 Table을 생성하거나 컬럼을 추가할 경우에는 HBaseAdmin 클래스가 필요하다.
     HBaseAdmin 클래스의 생성과 사용 방법은 아래 예제를 참고하도록 한다

     byte[] cfInfo = Bytes.toBytes("cfInfo");
     Configuration config = (Configuration) context.getBean("hbaseConfiguration");
     HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
     HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor("users");
     HColumnDescriptor columnDescriptor = new HColumnDescriptor(cfInfo);
     tableDescriptor.addFamily(columnDescriptor);
     admin.createTable(tableDescriptor);
     

  2. HbaseTemplate 기반 Data Put : HbaseTemplate을 이용해서 Hbase에 Data를 Put할 경우에는 HbaseTemplate의 execute 메서드를 이용하면 된다.

     template.execute("users", new TableCallback<User>() {
             public User doInTable(HTableInterface table) throws Throwable {
                 User user = new User("test", "email", "password");
                 Put p = new Put(Bytes.toBytes(user.getName()));
                 p.add(CF_INFO, qUser, Bytes.toBytes(user.getName()));
                 p.add(CF_INFO, qEmail, Bytes.toBytes(user.getEmail()));
                 p.add(CF_INFO, qPassword, Bytes.toBytes(user.getPassword()));
                 table.put(p);
                 return user;
             }
         });
     

  3. HbaseTemplate 기반 Data 조회 : HbaseTemplate을 이용해서 Hbase에 Data를 조회 할 경우에는 HbaseTemplate의 find 메서드를 이용하면 된다.

     List result = template.find("users", "cfInfo", new RowMapper<User>() {
             @Override
             public User mapRow(Result result, int rowNum) throws Exception {
                 return new User(Bytes.toString(result.getValue(CF_INFO, qUser)), 
                 Bytes.toString(result.getValue(CF_INFO, qEmail)),
                 Bytes.toString(result.getValue(CF_INFO, qPassword)));
             }
         });
     

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:hdp="http://www.springframework.org/schema/hadoop"
       xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                           http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
                           http://www.springframework.org/schema/hadoop http://www.springframework.org/schema/hadoop/spring-hadoop.xsd">
    <hdp:configuration id="hadoopConfiguration" />
    <hdp:hbase-configuration delete-connection="false" zk-quorum="0.0.0.0" zk-port="2181"/>
    <bean id="hbaseTemplate" class="org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate">
        <property name="configuration" ref="hbaseConfiguration"/>
    </bean>
    <bean id="hbaseDao" class="com.poscoict.glueframework.dao.hbase.GlueHbaseDao">
        <property name="hbaseTemplate" ref="hbaseTemplate"/>
    </bean>
...

Phoenix

흔히 HBase용 SQL 스킨(SQL skin for HBase)'라고 일컫는다.
높은 성능과 읽기/쓰기 작업을 위해, 내장된 JDBC 드라이버를 통해 SQL 같은 명령어로 HBase 쿼리를 처리하는 방법이다.
HBase를 이용하는 사람들이라면 쉽게 도입해 활용할 수 있다. 오픈소스이고, 벌크 데이터 불러오기 등 유용한 기능을 갖추고 있기 때문이다.
Hbase가 적용되면서 가장 크게 이슈가 되고 있는 부분은 Read Performance를 높이는 것이다.
그리고 Client에서 java로 Hbase에 접근할 경우 전체 데이터를 가져오는 경우에는 간단하지만 Scan 조건이 복잡할 경우 Client 프로그램도 매우 복잡해서 개발 리소스가 많이 필요한 경우가 대부분이다.
Phoenix는 기존에 쓰던 JDBC, SQL을 그대로 HBase에서 사용 할 수 있도록 지원한다.
예를들어 ‘김씨가 2002년에 발생한 책을 찾아라’는 명령을 수행하기 위해서 아래와 같이 간단한 SQL로 해결 가능하다

SELECT * FROM book WHERE author="kim" AND year = 2002

여기에서 추가로 성능 향상을 위해서 아래와 같은 다양한 최적화 기능을 지원하고 있다.

1. 복합키 : 여러 컬럼을 조합해서 하나의 일련번호로 사용
2. 솔팅 : 한꺼번에 많이 쓸 때 컴퓨터에 쏠리는 현상 완화하여 성능을 최적으로 유지
3. 스킵 스캔
4. 이차 색인 : 한 문서에 여러 종류의 일련번호 부여
5. 시퀀스 : 기존 데이터베이스처럼 임의의 일련번호 부여

Hbase에서 Phoenix를 사용하기 위한 기본 설정은 아래와 같다.

1. hbase-site.xml에 아래 property를 추가한다.

   <property>
       <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
       <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
   </property>
   

2. Hbase의 lib 폴더에 phoenix라이브러리를 추가한다. http://phoenix.apache.org/download.html 을 참고하여 phoenix을 다운 받은 후 phoenix 라이브러리를 Hbase의 lib 폴더에 추가한다.
3. Hbase에 접근할 Client측에 phoenix 라이브러리(예 : phoenix-4.3.0-client.jar, phoenix-core-4.3.0.jar)를 추가한다.
4. Java기반에서 아래와 같은 테스트 프로그램을 실행해 본다.

   Connection conn;
   Properties prop = new Properties();
   Class.forName("org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver");
   System.out.println("##################################################");
   conn =  DriverManager.getConnection("jdbc:phoenix:0.0.0.0:2181");
   System.out.println("###################################################");
   conn.createStatement().executeUpdate("UPSERT into us_population values('30','bubu',5000)");
   conn.commit();
   ResultSet rst = conn.createStatement().executeQuery("select * from us_population");
   while (rst.next()) {
       System.out.println("#######"+rst.getString(1) +":"+rst.getString(2) + ":" +rst.getString(3));
   }
   

Glue기반 Phoenix & GlueJdbcDao

Pheonix에서 Hbase와 연동할 수 있는 jdbc Driver Class를 제공하고 있기 때문에 Pheonix를 이용하면 GlueJdbcDao Class를 이용하여 Hbase와 연동이 가능하다.

그림 : Phoenix & GlueJdbcDao

<bean id="test-dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
    <property name="driverClassName" value="org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver"/>
    <property name="url" value="jdbc:phoenix:0.0.0.0:2181"/>  
</bean>
<bean id="test-tx" class="com.poscoict.glueframework.transaction.GlueDataSourceTransactionManager">
    <property name="dataSource" ref="test-dataSource"/>
</bean>
<bean id="test-dao" class="com.poscoict.glueframework.dao.jdbc.GlueJdbcDao">
    <property name="dataSource" ref="test-dataSource"/>
    <property name="queryManager" ref="queryManager"/>
    <property name="batchUpdateLimit" value="30000"/>
</bean>

GlueJdbcDao Class의 find메서드를 이용하여 데이터의 Search가 가능하다. Named 쿼리와 결과 값으로 VO 객체의 맵핑 모두 가능하다.

List<Object> list = new ArrayList<Object>();
list.add( 30 );
GlueParameter<List<Object>> listParam = new GlueParameter<List<Object>>();
listParam.setParameter( list );

//일반 쿼리에서 Serch, 결과값 Map
List<Map> uslist = dao.find("sample.emp.select",listParam);
//일반 쿼리에서 Serch , 결과값 VO객체
List<EmpVO> uslist2 = dao.find("sample.emp.select.vo",listParam);

Map<String,Object> map = new HashMap<String,Object>();
map.put("deptno", 30 );
GlueParameter<Map<String,Object>> mapParam = new GlueParameter<Map<String,Object>>();
mapParam.setParameter( map );

//Named 쿼리에서 Serch, 결과값 Map
uslist = dao.find("sample.emp.select.named",mapParam);
// Named 쿼리에서 Serch , 결과값 VO객체
uslist2 = dao.find("sample.emp.select.named.vo",mapParam);

GlueJdbcDao Class의 insert메서드를 이용하여 데이터의 Save가 가능하다.

GlueGenericDao dao = (GlueGenericDao)GlueStaticContext.getBeanFactory().getBeanObject("test-dao");
List<Object> insertlist = new ArrayList<Object>();
insertlist.add( 3 );
insertlist.add( "test3" );
insertlist.add( 9000 );
insertlist.add( 30 );
GlueParameter<List<Object>> insertParam = new GlueParameter<List<Object>>();
insertParam.setParameter( insertlist );
dao.insert("sample.emp.upsert", insertParam);

phoenix에서는 update, insert 구문이 없고 UPSERT만 존재하므로 쿼리 작성에 유의 하여야 한다.

UPSERT into emp(empno, ename, sal, deptno) values (?, ?, ?, ?)

GlueJdbcDao Class의 delete메서드를 이용하여 데이터의 Delete가 가능하다.

List<Object> dellist = new ArrayList<Object>();
dellist.add( 3 );
GlueParameter<List<Object>> deleteParam = new GlueParameter<List<Object>>();
deleteParam.setParameter( dellist );
dao.delete("sample.emp.delete", deleteParam);

다른 JDBC 드라이버를 사용 할때와 다른 점으로는 바인딩되는 값의 자동 형변환이 되지 않는다. 예를 들어 아래와 같이 Integer 타입에 String 값을 바인딩 해도 ojdbc의 경우에는 자동 형변환되어 에러가 발행하지 않지만 PhoenixDriver에서는 에러가 발생한다.

List<Object> list = new ArrayList<Object>();
list.add( "30" ); //실행 바인딩해야 할 값은 Integer이므로 Integer 변환하여야 에러가 발생하지 않는다.
GlueParameter<List<Object>> listParam = new GlueParameter<List<Object>>();
listParam.setParameter( list );

List<Map> uslist = dao.find("sample.emp.select",listParam);

또한 ojdbc의 경우에는 동일 트랜잭션에서 Insert 했을 경우 Commit 전에 조회를 하면 Insert 한 결과가 포함되어 조회되지만 Phoenix에서는 동일 트랜잭션이라도 Commit전에 조회를 하면 해당 결과가 반영되지 않는다.
그 외에도 기본적인 문법에서도 다른 부분이 있으므로 자세한 내용은 http://phoenix.apache.org 을 참고하도록 한다.

Glue 기반의 Impala의 JDBC 연동

클라우드데라(Cloudera) 에서 Impala 와 연동할 수 있는 JDBC Driver Class를 제공하고 있기 때문에 클라우드데라(Cloudera) Impala 를 이용하면 GlueJdbcDao Class를 이용하여 Impala와 연동이 가능하다.

1. applicationContext.xml 의 dataSource 설정

   <bean id="test-dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close">
      <property name="driverClassName" value="com.cloudera.impala.jdbc41.Driver"/>
      <property name="url" value="jdbc:impala://XXX.XXX.XXX.XXX:XXXX;AuthMech=0"/>
      <property name="username" value="XXXXX"/>
      <property name="password" value="XXXXXX"/>
   </bean>
   <bean id="test-dao" class="com.poscoict.glueframework.dao.jdbc.GlueJdbcDao">
       <property name="dataSource" ref="test-dataSource"/>
       <property name="queryManager" ref="queryManager"/>
   </bean>
   <bean id="test-tx" class="com.poscoict.glueframework.transaction.GlueDataSourceTransactionManager">
       <property name="dataSource" ref="test-dataSource"/>
   </bean>
   

2. 라이브러리 설정

   • Maven 기반인 경우 pom.xml 에 dependency를 추가한다.
     <exclusions>부분은 해당 라이브러리 사용에 따라 변경 될수도 있습니다.

     <dependencies>
         ... 중략 ...
         <dependency>
             <groupId>com.apache</groupId>
             <artifactId>impala</artifactId>
             <version>1.0</version>
             <scope>system</scope>
             <systemPath>C:/eclipse/users/GlueSDK/repo/ext/ImpalaJDBC41.jar</systemPath>
         </dependency>
         <dependency>
             <groupId>org.apache.hive</groupId>
             <artifactId>hive-jdbc</artifactId>
             <version>0.13.1-cdh5.2.1</version>
             <exclusions>
                 <exclusion>
                     <artifactId>log4j</artifactId>
                     <groupId>log4j</groupId>
                 </exclusion>
                 <exclusion>
                     <groupId>org.slf4j</groupId>
                     <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
                 </exclusion>
             </exclusions> 
         </dependency>
         <dependency>
             <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
             <artifactId>hadoop-common</artifactId>
             <version>2.5.0-cdh5.2.1</version>
             <exclusions>
                 <exclusion>
                     <groupId>org.slf4j</groupId>
                     <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
                 </exclusion>
                 <exclusion>
                     <artifactId>log4j</artifactId>
                     <groupId>log4j</groupId>
                 </exclusion>
             </exclusions>
         </dependency>
         ... 중략 ...
     </dependencies>
     

   • Java 기반 라이브러리

     ImpalaJDBC41.jar
     hive-common-X.XX.X-cdhX.X.X.jar
     hive-jdbc-X.XX.X-cdhX.X.X.jar
     hive-metastore-X.XX.X-cdhX.X.X.jar
     hive-service-X.XX.X-cdhX.X.X.jar
     httpclient-X.X.X.jar
     httpcore-X.X.X.jar
     libfb303-X.X.X.jar
     libthrift-X.X.X.jar