Jin's IT Story

CSV의 기본 개념과 특징CSV(Comma-Separated Values)는 이름 그대로 쉼표(,)로 구분된 값들의 집합을 의미합니다. 엑셀, 데이터베이스, 프로그래밍 언어 등 다양한 환경에서 가장 널리 사용되는 데이터 저장 형식 중 하나입니다. 즉, 여러 개의 데이터를 텍스트 형태로 간단히 구조화한 파일 포맷으로, 일반적으로 .csv 확장자를 사용합니다. CSV 파일의 구조는 매우 단순합니다. 각 줄은 한 개의 데이터 행(row)을 나타내고, 행 안의 각 항목은 쉼표로 구분되어 있습니다. 예를 들어 아래와 같습니다.이름,나이,직업김민수,30,개발자박지은,28,디자이너이처럼 CSV는 사람이 읽기 쉽고, 컴퓨터가 처리하기 쉬운 형태로 데이터를 저장할 수 있습니다. 복잡한 포맷이나 메타데이터 없이 값만 담고..

스큐(skew)는 하드웨어 회로나 동기식 시스템에서 동일한 클록 신호가 여러 지점에 도달할 때 발생하는 시간 차이를 의미하며, 타이밍 오류를 유발할 수 있다. 또한, 데이터베이스나 분산 처리 맥락에서는 데이터가 고르게 분배되지 않고 일부 노드에 집중되는 현상을 스큐라고 부른다. 본문에서는 스큐의 정의, 원인, 영향, 대응 기법을 단계별로 쉽고 전문적으로 정리한다.1. 스큐(skew)란 무엇인가? – 개념 정리스큐(skew, 또는 클록 스큐 / 타이밍 스큐)는 IT 및 하드웨어 설계에서 자주 등장하는 개념이다. 가장 일반적인 의미로, 스큐는 “같은 신호가 여러 경로로 전달될 때, 도달 시간에 차이가 생기는 현상”을 뜻한다. 예를 들어, 하나의 클록(clock) 신호가 여러 플립플롭(flip-flop)이나 ..

기업 데이터 흐름의 핵심, ETL이란 무엇인가현대의 기업 환경에서 데이터는 가장 중요한 자산 중 하나입니다. 경영진의 전략적 의사결정, 마케팅 분석, 고객 행동 예측, 생산 효율성 향상 등 모든 비즈니스 활동은 데이터 분석을 기반으로 이루어지며, 이러한 데이터 활용의 중심에는 ETL(Extract, Transform, Load)이라는 개념이 존재합니다.ETL은 ‘추출(Extract) - 변환(Transform) - 적재(Load)’의 약자로, 기간계(Operational System)에서 생성되는 대량의 데이터를 분석과 의사결정을 위한 정보계(Analytical System)로 옮기기 위한 일련의 과정입니다. 다시 말해, 운영 시스템에서 발생하는 원천 데이터를 가공하여 기업의 데이터 웨어하우스(DWH, ..

데이터 구조의 기본 단위, 튜플이란 무엇인가데이터베이스와 프로그래밍에서 자주 등장하는 용어 중 하나인 튜플(Tuple)은 정보 기술 분야에서 매우 중요한 개념입니다. 특히 데이터베이스 설계나 질의어(SQL)를 다룰 때, 튜플은 데이터를 구성하는 핵심 단위로 활용되며, 테이블에서 하나의 행(row)을 의미하기도 합니다. 또한 프로그래밍 언어에서는 순서가 있는 불변(immutable) 데이터 구조로 사용되며, 리스트(list)와 유사하지만 사용 목적과 특징에서 큰 차이를 보입니다. 이러한 이유로 튜플은 IT 전문가뿐만 아니라 데이터 분석가, 백엔드 개발자, 데이터베이스 관리자(DBA) 등 다양한 직군에서 반드시 이해하고 있어야 할 필수 개념이라 할 수 있습니다. 튜플을 올바르게 이해하면 데이터베이스 구조를 ..

디스크 입출력(Disk I/O)은 컴퓨터 시스템 성능에 매우 중요한 요소로, 저장장치와 메모리 간 데이터를 주고받는 과정을 의미합니다. 현대의 컴퓨터 환경에서는 CPU 속도가 매우 빨라진 반면 디스크 속도는 상대적으로 제한적이기 때문에, 많은 경우 시스템 병목현상의 주요 원인이 되곤 합니다. 따라서 Disk I/O를 올바르게 이해하고 최적화하는 것은 서버 운영, 데이터베이스 관리, 애플리케이션 개발 등 다양한 IT 분야에서 필수적인 지식입니다.Disk I/O의 기본 개념Disk I/O란 Input/Output의 약자로, 저장장치에 데이터를 읽고 쓰는 모든 작업을 포괄하는 개념입니다. 디스크에서 데이터를 읽는 작업(Read)과 쓰는 작업(Write)이 이루어질 때마다 I/O가 발생합니다. 일반적으로 하드디..

맵리듀스(MapReduce)는 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 구글이 개발한 프로그래밍 모델이자 처리 방식입니다. 방대한 데이터를 여러 서버에 나누어 동시에 작업하고, 그 결과를 다시 합치는 방식으로 동작하기 때문에 오늘날 빅데이터 분석의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 본 글에서는 맵리듀스의 정의, 동작 원리, 주요 구성 요소, 활용 사례, 그리고 장단점까지 체계적으로 살펴보겠습니다.맵리듀스의 정의와 필요성맵리듀스는 이름 그대로 두 가지 단계로 구성됩니다. 맵(Map) 단계는 데이터를 여러 조각으로 나누어 병렬 처리하는 과정이고, 리듀스(Reduce) 단계는 그 결과를 모아 정리하는 과정입니다. 대량의 데이터를 단일 서버에서 처리하면 시간이 오래 걸리거나 불가능할 수 있습니다. 그러나 ..