빅데이터 기술은 데이터 처리 속도가 빠르다는 면에서 주목을 받고 있다. 그리고 관계형 데이터베이스(Relational Database: RDB)에 저장되어있는 대용량 정형 데이터를 더 빠르게 처리하기 위해서 빅데이터 기술을 활용하는 연구도 진행되고 있다. 다양한 분산 처리 도구들을 사용하여 분석 성능을 측정하는 연구는 많지만 분석하기 전 단계인 정형 데이터 적재의 성능에 관한 연구는 미미하다. 때문에 본 연구에서는 RDB 안에 저장되어있는 정형 데이터를 아파치 스쿱(Apache Sqoop)을 사용하여 분산 처리 플랫폼 하둡(Hadoop)으로 적재하는 성능을 측정하였다. 그리고 적재에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 여러 가지 영향 요소를 변경해가면서 반복적으로 실험을 수행하였고RDB 기반으로 구성된 서버 간의 적재 성능과 비교하였다. 실험 환경에서 아파치 스쿱의 적재 속도가 낮았지만 실제 운영하고 있는 대규모하둡 클러스터 환경에서는 더 많은 하드웨어 자원이 확보되기 때문에 훨씬 더 좋은 성능을 기대할 수 있다. 이는 향후 진행할 적재 성능 개선 및 하둡 환경에서 정형 데이터를 분석하는 전체적인 단계의 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구의 기반이 될 것으로 예상한다.
빅데이터 기술은 데이터 처리 속도가 빠르다는 면에서 주목을 받았다. 관계형 데이터베이스에 저장되어 있는 대용량 정형 데이터를 더 빠르게 처리하기 위해서 빅데이터 기술을 활용하는 연구도 진행되었다. 분산 처리 도구들을 사용해 분석 성능을 측정하는 연구는 많지만 분석하기 전 단계인 정형 데이터 적재의 성능에 관한 연구는 미미했다.