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Apache Zeppelin은 데이터 분석과 시각화, 협업을 위한 웹 기반 노트북(Notebooks) 플랫폼입니다.
쉽게 말해, 코드를 실행하면서 결과를 바로 시각화할 수 있는 대화형 분석 도구예요.
데이터 사이언스, 빅데이터 분석, 머신러닝 실험 등에 자주 쓰이며, Jupyter Notebook의 빅데이터 버전이라고 보면 됩니다.
🔍 주요 특징
항목설명
| 🌐 웹 인터페이스 | 브라우저에서 사용 (별도 앱 설치 필요 없음) |
| 🧪 다중 언어 지원 | Scala, Python, SQL, Shell, R, Spark 등 |
| 📊 실시간 시각화 | 테이블, 그래프, 바 차트, 라인 차트 등 시각화 기능 |
| 🔗 다양한 백엔드 연동 | Apache Spark, Hadoop, Hive, JDBC, Elasticsearch, PostgreSQL 등 |
| 👥 협업 지원 | 여러 사용자가 동시에 접근 가능, 팀 기반 분석 환경 |
| 🧾 Paragraph 기반 실행 | 코드와 결과가 문서처럼 정리됨 (Markdown 포함 가능) |
🛠 예시 사용 시나리오
1. Spark + Zeppelin
val data = sc.textFile("hdfs:///logs/access.log")
val errors = data.filter(line => line.contains("ERROR"))
errors.count()➡ 결과 바로 확인, 차트로 시각화 가능
2. SQL 쿼리로 DB 조회
%jdbc(mysql)
SELECT * FROM users WHERE signup_date > '2024-01-01';⚙️ Zeppelin 아키텍처 간단 요약
- Zeppelin Server: 웹 UI 및 사용자 요청 처리
- Interpreter: 코드 실행 엔진 (Spark, Hive, JDBC 등 연결)
- Notebook: 사용자 작업 영역 (코드 + 결과 + 시각화)
📦 Zeppelin vs Jupyter 비교
항목ZeppelinJupyter
| 주요 언어 | Scala, Spark, SQL 등 (빅데이터 친화) | Python 중심 |
| 시각화 | 기본 제공 + SQL 연동 쉬움 | 다양한 플러그인 필요 |
| 협업 | 멀티유저 지원 | 기본은 싱글 유저 |
| 연동성 | Spark, Hive, HDFS에 최적화 | Pandas, NumPy 중심 |
✅ Zeppelin이 좋은 경우
- Apache Spark 기반의 데이터 분석을 할 때
- SQL과 시각화를 동시에 하고 싶을 때
- 여러 사용자가 동시에 분석해야 할 때 (협업 환경)
- Hadoop, Hive, JDBC 등 다양한 백엔드 연결이 필요할 때
📌 결론
Zeppelin은 빅데이터 환경에서 사용하는 웹 기반 데이터 분석 도구로,
SQL, Spark, Python 등을 사용해 데이터를 시각화하고,
문서처럼 정리하며 협업할 수 있는 대화형 노트북 플랫폼입니다.
필요에 따라 Jupyter보다 강력한 데이터 플랫폼 통합 도구로 활용할 수 있어요! 🚀
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