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하둡 완벽 가이드
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876쪽 | 규격外
ISBN-10 : 8968484597
ISBN-13 : 9788968484599
하둡 완벽 가이드 중고
저자 톰 화이트 | 역자 장형석 | 출판사 한빛미디어
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2017년 3월 1일 출간
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책 소개

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하둡 프로젝트의 커미터이자 핵심 설계자인 톰 화이트가 집필한 이 책은 하둡 창시자인 더그 커팅을 비롯한 프로젝트별 전문가의 강력한 조언이 충실하게 반영되어 오랫동안 하둡 개발자의 바이블로서 자리를 지켜왔다. 이번 4판에서는 하둡 2.0 기반 YARN, 파케이, 플룸, 크런치, 스파크 프로젝트 예제와 헬스케어 시스템과 유전체 분석 사례가 새로이 추가되었다. 최신 하둡 정보는 물론이고 하둡과 연동하는 아파치 하둡 프로젝트의 서브 프로젝트인 피그, 주키퍼, HBase, 하이브, 스쿱, 에이브 등에 대해서도 다루기 때문에 하둡에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있다. 이 책은 대규모 데이터셋을 분석하는 개발자와 하둡 클러스터를 구축하고 사용하는 시스템 관리자를 위한 최고의 지침서가 될 것이다.

저자소개

저자 : 톰 화이트
저자 톰 화이트는 2007년 2월부터 아파치 하둡 커미터가 되었고, 이후 아파치 소프트웨어 재단의 일원이 되었다. 현재 하둡에 대한 지원과 트레이닝을 제공하는 회사인 클라우데라에서 일하고 있다. 그전에는 독립적인 하둡 고문으로서 하둡을 설치, 사용, 확장하려는 회사와 일했다. 그는 oreilly.com, java.net, IBM developerWorks에 수많은 글을 썼으며 몇몇 컨퍼런스에서 하둡에 관해 연설했다. 톰은 케임브리지 대학교에서 수학 학사학위를 취득하고, 영국 리즈Leeds 대학교에서 과학 철학 석사학위를 취득하였다.

역자 : 장형석
역자 장형석은 1996년 공군사관학교에서 기상예보 장교로 실무를 시작했다. 전역 후 닷컴솔루션이란 회사를 창업하고 자연어처리, 검색엔진, 그룹웨어, ERP 솔루션을 개발했다. 2012년부터는 회사를 정리하고 국내 1호 빅데이터 대학원인 충북대학교 비즈니스데이터융합학과의 교수로 부임하여 분산병렬처리(하둡), 데이터 마이닝과 머신러닝(스파크), 시각화 과목을 맡고 있다. 현재 국민대학교 빅데이터경영MBA과정 겸임교수와 연세대학교 데이터사이언스 과정 외래교수를 맡고 있으며, 숙명여대, 한국생산성본부, 삼성SDS 등 다수의 대학교 및 기업에 출강하고 있다.

역자 : 장정호
역자 장정호는 네이버 검색 소프트웨어 엔지니어. 2006년에 티맥스에서 애플리케이션/시스템 간 데이터 전송 시스템 개발을 시작으로, 다음 커뮤니케이션에서 데이터 마이닝 업무, SAP에서 칼럼 기반의 인메모리 RDBMS인 HANA 개발에 동참했으며, 그 후 빅데이터 저장/분석 시스템 영역에 관한 연구를 통해 네이버에서 데이터 분석 시스템을 개발을 담당하고 있다.

역자 : 임상배
역자 임상배는 Principal Sales Consultant. 현재 한국오라클 Core Tech 본부 빅데이터팀에서 빅데이터 솔루션 컨설팅 업무를 하고 있으며 하둡, 스파크, R 기반의 오픈 소스 기술을 활용한 솔루션과 데이터 가상화 솔루션을 담당하고 있다. 빅데이터 처리 및 분석을 주제로 대학, 협회, 기업 등에서 강의를 하고 있다. 오라클에 입사하기 전에는 한국사이베이스에서 금융, 통신, 제조, 공공 등 다양한 분야에서 데이터 웨어하우스, 복합 이벤트 처리, 엔터프라이즈 아키텍처 모델링 솔루션 컨설팅 업무를 했고 현대정보기술에서는 정보계 시스템 구축 프로젝트 수행, 비트컴퓨터에서는 분석 플랫폼 개발을 했다.

목차

★★★ Part 1 하둡 기초 ★★★

CHAPTER 1 하둡과의 만남
1.1 데이터!
1.2 데이터 저장소와 분석
1.3 전체 데이터에 질의하기
1.4 일괄 처리를 넘어서
1.5 다른 시스템과의 비교
1.6 아파치 하둡의 간략한 역사
1.7 이 책의 내용

CHAPTER 2 맵리듀스
2.1 기상 데이터셋
2.2 유닉스 도구로 데이터 분석하기
2.3 하둡으로 데이터 분석하기
2.4 분산형으로 확장하기
2.5 하둡 스트리밍

CHAPTER 3 하둡 분산 파일시스템
3.1 HDFS 설계
3.2 HDFS 개념
3.3 명령행 인터페이스
3.4 하둡 파일시스템
3.5 자바 인터페이스
3.6 데이터 흐름
3.7 distcp로 병렬 복사하기

CHAPTER 4 YARN
4.1 YARN 애플리케이션 수행 해부해보기
4.2 YARN과 맵리듀스 1의 차이점
4.3 YARN 스케줄링
4.4 참고 도서

CHAPTER 5 하둡 I/O
5.1 데이터 무결성
5.2 압축
5.3 직렬화
5.4 파일 기반 데이터 구조

★★★ Part 2 맵리듀스 ★★★

CHAPTER 6 맵리듀스 프로그래밍
6.1 환경 설정 API
6.2 개발환경 설정하기
6.3 엠알유닛으로 단위 테스트 작성하기
6.4 로컬에서 실행하기
6.5 클러스터에서 실행하기
6.6 잡 튜닝하기
6.7 맵리듀스 작업 흐름

CHAPTER 7 맵리듀스 작동 방법
7.1 맵리듀스 잡 실행 상세분석
7.2 실패
7.3 셔플과 정렬
7.4 태스크 실행

CHAPTER 8 맵리듀스 타입과 포맷
8.1 맵리듀스 타입
8.2 입력 포맷
8.3 출력 포맷

CHAPTER 9 맵리듀스 기능
9.1 카운터
9.2 정렬
9.3 조인
9.4 사이드 데이터 분배
9.5 맵리듀스 라이브러리 클래스

★★★ Part 3 하둡 운영 ★★★

CHAPTER 10 하둡 클러스터 설정
10.1 클러스터 명세
10.2 클러스터 설치 및 설정
10.3 하둡 환경 설정
10.4 보안
10.5 하둡 클러스터 벤치마크

CHAPTER 11 하둡 관리
11.1 HDFS
11.2 모니터링
11.3 유지 보수

★★★ Part 4 관련 프로젝트 ★★★

CHAPTER 12 에이브로
12.1 에이브로 자료형과 스키마
12.2 인메모리 직렬화와 역직렬화
12.3 에이브로 데이터파일
12.4 상호운영성
12.5 스키마 해석
12.6 정렬 순서
12.7 에이브로 맵리듀스
12.8 에이브로 맵리듀스를 이용하여 정렬하기
12.9 다양한 언어에서 에이브로 사용하기

CHAPTER 13 파케이
13.1 데이터 모델
13.2 파케이 파일 포맷
13.3 파케이 설정
13.4 파케이 파일 쓰기와 읽기
13.5 파케이 맵리듀스

CHAPTER 14 플룸
14.1 플룸 설치
14.2 예제
14.3 트랜잭션과 신뢰성
14.4 HDFS 싱크
14.5 분기
14.6 분배: 에이전트 계층
14.7 싱크 그룹
14.8 애플리케이션과 플룸의 통합
14.9 컴포넌트 목록
14.10 참고 도서

CHAPTER 15 스쿱
15.1 스쿱 얻기
15.2 스쿱 커넥터
15.3 임포트 예제
15.4 생성된 코드
15.5 임포트 자세히 살펴보기
15.6 불러온 데이터로 작업하기
15.7 대용량 객체 임포트하기
15.8 익스포트 수행하기
15.9 익스포트 자세히 살펴보기
15.10 참고 도서

CHAPTER 16 피그
16.1 피그의 설치 및 실행
16.2 예제
16.3 데이터베이스와 비교
16.4 피그 라틴
16.5 사용자 정의 함수
16.6 데이터 처리 연산자
16.7 피그 실무
16.8 참고 도서

CHAPTER 17 하이브
17.1 하이브 설치하기
17.2 예제
17.3 하이브 실행하기
17.4 전통적인 데이터베이스와의 비교
17.5 HiveQL
17.6 테이블
17.7 데이터 질의하기
17.8 사용자 정의 함수
17.9 참고 도서

CHAPTER 18 크런치
18.1 예제
18.2 크런치 핵심 API
18.3 파이프라인 실행
18.4 크런치 라이브러리
18.5 참고 도서

CHAPTER 19 스파크
19.1 스파크 설치
19.2 예제
19.3 탄력적인 분산 데이터셋 RDD
19.4 공유변수
19.5 스파크 잡 수행 분석
19.6 익스큐터와 클러스터 매니저
19.7 참고 도서

CHAPTER 20 HBase
20.1 HBase 개요
20.2 개념
20.3 설치
20.4 클라이언트
20.5 온라인 쿼리 애플리케이션 구축
20.6 HBase와 RDBMS의 비교
20.7 활용
20.8 참고 도서

CHAPTER 21 주키퍼
21.1 주키퍼 설치와 실행
21.2 예제
21.3 주키퍼 서비스
21.4 주키퍼 애플리케이션 구현
21.5 주키퍼 실 서비스
21.6 참고 도서

★★★ Part 5 사례 연구 ★★★

CHAPTER 22 서너의 구조적 데이터
22.1 CPU에서 시맨틱 통합까지
22.2 아파치 크런치의 도입
22.3 완전한 설계도의 제작
22.4 헬스케어 데이터 통합
22.5 프레임워크를 뛰어넘는 결합성
22.6 발전 방향

CHAPTER 23 생물학의 데이터 과학: 소프트웨어로 생명 구하기
23.1 DNA 구조
23.2 유전 암호: DNA 글자의 단백질 전환
23.3 DNA를 소스 코드처럼 생각하기
23.4 인간 게놈 프로젝트와 표준 게놈
23.5 DNA 시퀀싱과 얼라이닝
23.6 대규모 게놈 분석 플랫폼 ADAM
23.7 개인맞춤광고에서 개인맞춤의학까지
23.8 참여하기

CHAPTER 24 캐스케이딩
24.1 필드, 튜플, 파이프
24.2 연산
24.3 탭, 스킴, 플로
24.4 예제
24.5 유연성
24.6 쉐어디스에서의 하둡과 캐스케이딩
24.7 요약

부록 A 아파치 하둡 설치하기
부록 B 클라우데라 아파치 하둡 배포판
부록 C NCDC 기상 데이터 준비
부록 D 예전과 새로운 자바 맵리듀스 API

책 속으로

출판사 서평

★ 곁에 두고 찾아보는 하둡 최고의 바이블 개정 4판 전격 출간! ★ 개정4판에서 새로워진 내용 4판은 하둡 2 버전만을 다룬다. 하둡 2 버전은 현재 가장 활발히 개선되고 있으며 가장 안정된 하둡 버전이다. YARN(4장), 파케이(13장)...

[출판사서평 더 보기]

★ 곁에 두고 찾아보는 하둡 최고의 바이블 개정 4판 전격 출간!

★ 개정4판에서 새로워진 내용

4판은 하둡 2 버전만을 다룬다. 하둡 2 버전은 현재 가장 활발히 개선되고 있으며 가장 안정된 하둡 버전이다. YARN(4장), 파케이(13장), 플룸(14장), 크런치(18장), 스파크(19장)를 다루는 새로운 장이 추가되었다. 이 책을 읽는 다양한 순서를 독자들에게 알려주는 절도 포함되었다. 또한 새로운 두 가지 사례 연구를 포함한다. 첫 번째는 헬스케어 시스템에서 하둡을 사용하기(22장), 두 번째는 하둡으로 유전체 데이터를 처리하기(23장)다. 하둡 최신 버전과 관련 프로젝트를 반영하고자 기존 내용에 많은 수정을 가해 개선했다.

★ 대상 독자
- 시스템 관리자
- 클라우드 컴퓨팅 분야의 학자, 개발자, 기술 기획자
- 데이터 마이닝 등 데이터 분석 및 알고리즘 학자, 개발자

★ 이 책에서 다루는 기술
- 맵리듀스, HDFS, YARN
- 애플리케이션 개발
- 피크, 하이브, 크런치, 스파크
- 분산 데이터베이스 HBase
- 분산 설정 서비스 주키퍼
- 하둡 클러스터 관리 및 설정
- 에이브로로 데이터 직렬화하기
- 파케이로 중첩 데이터 처리하기
- 플룸으로 데이터 수집하기
- 스쿱으로 데이터 일괄 전송하기

[추천사]
여러분은 진정한 고수에게서 하둡의 기술적인 측면뿐만 아니라 상식적이고 일반적인 개발 방법까지도 배울 기회를 얻었습니다.
- 더그 커팅, 하둡 창시자, 클라우데라

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책 속 한 문장

회원리뷰

  • 데이터 엔지니어라면 꼭 가지고 있을 책입니다! 엄청 자세한 내용을 담고 있습니다 하둡의 개념 설명 ( 역사, 맵...

    데이터 엔지니어라면 꼭 가지고 있을 책입니다!

    엄청 자세한 내용을 담고 있습니다

    하둡의 개념 설명 ( 역사, 맵리듀스, HDFS )부터 확장해서 YARN, 플룸, 스파크 등의 내용까지 담고 있습니다

    이 책의 장점은
    - 자세한 설명
    - 실제 사례 포함 ( 유전 데이터를 활용한 사례 ) 
    - 추가로 볼 자료 제공(스파크의 경우 참고 도서가 적혀있습니다)

    입니다-!

    단점은 책이 너무 두꺼운 점..? 
    가격이 생각보다 높다는 점 정도를 들 수 있겟네요

    저는 특히 아래의 부분들이 마음에 들었습니다

    CHAPTER 19 스파크 
    19.1 스파크 설치 
    19.2 예제 
    19.3 탄력적인 분산 데이터셋 RDD 
    19.4 공유변수 
    19.5 스파크 잡 수행 분석 
    19.6 익스큐터와 클러스터 매니저 
    19.7 참고 도서 

    ★★★ Part 5 사례 연구 ★★★ 

    CHAPTER 22 서너의 구조적 데이터 
    22.1 CPU에서 시맨틱 통합까지 
    22.2 아파치 크런치의 도입 
    22.3 완전한 설계도의 제작 
    22.4 헬스케어 데이터 통합 
    22.5 프레임워크를 뛰어넘는 결합성 
    22.6 발전 방향 

    CHAPTER 23 생물학의 데이터 과학: 소프트웨어로 생명 구하기 
    23.1 DNA 구조 
    23.2 유전 암호: DNA 글자의 단백질 전환 
    23.3 DNA를 소스 코드처럼 생각하기 
    23.4 인간 게놈 프로젝트와 표준 게놈 
    23.5 DNA 시퀀싱과 얼라이닝 
    23.6 대규모 게놈 분석 플랫폼 ADAM 
    23.7 개인맞춤광고에서 개인맞춤의학까지 
    23.8 참여하기 
  • #1

    책을 항상 깔끔하게 유지하고 싶은 마음에 책을 받자마자 비닐 포장으로 감싸고 읽어보기 시작했습니다. 1장을 읽어나가면서 느낀 것은 번역이 정말 잘 된 것 같다는 것이었습니다. 번역서를 읽다보면 문맥이 이상해서 이해가 잘 안되는 경우가 많았는데 이 책은 마치 한국분이 작성한 책 처럼 술술 잘 읽혔습니다. 물론 책의 두께처럼 심도있는 내용들을 다루기 때문에 쉽지는 않지만 자연스러운 문장 덕에 이해하는데 도움이 많이 되었습니다.


    #2

    하둡에 대해서는 이름만 알고 있는 상태였고 실제로 어떤 원리로, 어떠한 곳에 쓰이는 지는 잘 모르는 상태로 접했는데, 읽다보니 여러가지 아이디어와 현재 개발 중인 프로젝트에서 적용할 수 있을 법한 것들이 떠올랐습니다.

    진행 중인 프로젝트에서는 사용자들의 정보를 수집하고 통계를 내는 데 ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)를 사용하고 있는데, 유저 데이터가 쌓일 수록 Elasticsearch의 용량이 점점 커지게 되므로 나중에는 분명히 한계에 다다를 것을 예상할 수 있었습니다. 이 때 과연 어떻게 처리를 할것인가가 큰 고민중에 하나였는데, 책을 읽다보니 하둡이 좋은 해결책이 될 수 있을 것 같았습니다.

    #3

    처음에는 모든 개념을 숙지하고 싶은 마음에 모든 개념을 하나하나 파악하려고 노력을 했었습니다. 하지만 1~3장을 읽다보니 생소한 개념들과 어려운 용어들이 나와서 몇번을 반복해서 읽게 되었는데, 진도가 너무 나가지 않아서 우선은 어렴풋이 이해하고 넘어가고 나중에 실제 적용할 때 디테일하게 살펴보는 방향으로 목표를 재설정해야했습니다. 그래서 이론적인 부분은 빠르게 넘어가고 실제 사용 부분을 살펴보며 막히는 부분에 대한 이론적인 내용을 다시 찾아가서 살펴보았습니다.

    저의 경우 단순히 각 기능들을 사용하는 것보다는 이 기능들이 동작하는 원리에 대해 이해를 하고 조금 깊게 들여다보는 것을 좋아하는데 이 책은 그러한 부분들을 만족시켜주었습니다. 그리고 중간 중간 실제 코드를 예제로 보여주면서 거기에 대한 설명을 보충해주기 때문에 직접 따라해볼 수도 있고, 이해하는데도 큰 도움이 되었습니다. 


    #4

    책에서 언급하듯이 어떠한 기술이든 장점과 단점이 존재하기 때문에 자신의 프로젝트에 적합한 기술을 잘 선택하는 것이 중요합니다. 하둡은 그런면에서 실시간으로 원하는 데이터를 빠르게 가져오는 데에는 이에 적합한 다른 기술들에 비해 비효율적이지만 대량의 데이터 속에서 원하는 데이터를 검색해야 하는 경우, 거기에 더해서 속도 보다는 정확도를 중요시하는 곳에서는 적합할 수 있습니다. 이 대량의 데이터를 다루는 것이 참 어려운 부분인데 하둡에서 제공하는 기능들을 잘 활용하면 개발자가 구현해야할 번거로움을 많이 덜 수 있을 것입니다. 물론 이 책에서 이러한 기능들에 대한 설명을 디테일하게 잘 설명해주고 있습니다.


    #5

    그래서 결론적으로 현재 진행 중인 프로젝트에서는 한달 이상 된 데이터는 검색할 일이 거의 없다는 판단에 근 한달간의 사용자 데이터는 Elasticsearch에 보관하고, 이보다 오래된 데이터들은 하둡에 저장하여 실시간으로 통계 정보를 눈으로 확인해야 하는 Elasticsearch에 최소한의 데이터를 유지하는 전략으로 진행해볼 생각입니다.

    아직 우선순위가 높지 않아서, 실제 구현은 들어가지 않았지만 구현에 들어가면 그 과정을 블로그에 포스팅 해보려고 합니다. 



    출처: http://yongho1037.tistory.com/714 [용호의 블로그]

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