Hadoop 완벽 가이드
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- 한빛미디어
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- 지은이
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상품정보
1장 하둡과의 만남
1 데이터!
2 데이터 저장소와 분석
3 다른 시스템과의 비교
RDBMS
그리드 컴퓨팅
자발적 컴퓨팅
4 하둡의 역사
5 아파치 하둡과 하둡 생태계
2장 맵리듀스
1 기상 데이터셋
데이터 포맷
2 유닉스 도구로 데이터 분석하기
3 하둡으로 데이터 분석하기
맵과 리듀스
자바 맵리듀스
4 분산형으로 확장하기
데이터 흐름
컴바이너 함수
분산 맵리듀스 잡 실행하기
5 하둡 스트리밍
루비
파이썬
6 하둡 파이프
컴파일 및 실행
3장 하둡 분산 파일시스템
1 HDFS 설계
2 HDFS 개념
블록
네임노드와 데이터노드
3 명령행 인터페이스
기본적인 파일시스템 연산
4 하둡 파일시스템
인터페이스
5 자바 인터페이스
하둡 URL로부터 데이터 읽기
파일시스템 API를 사용하여 데이터 읽기
데이터 쓰기
디렉터리
파일시스템에 질의하기
데이터 삭제
6 데이터 흐름
파일 읽기 해부
파일 쓰기 상세
일관성 모델
7 distcp 병렬 복사
HDFS 클러스터 균형 유지
8 하둡 아카이브
하둡 아카이브 사용하기
제약 사항
4장 하둡 I/O
1 데이터 무결성
HDFS와 데이터 무결성
LocalFIleSystem
ChecksumFileSystem
2 압축
코덱
압축과 입력 분할
맵리듀스에서 압축 사용하기
3 직렬화
Writable 인터페이스
Writable 클래스
맞춤형 Writable을 구현하기
직렬화 프레임워크
에이브로
4 파일 기반 데이터 구조
SequenceFile
MapFile
5장 맵리듀스 프로그래밍
1 환경설정파일 API
리소스 결합하기
변수 확장
2 개발환경 설정하기
환경설정파일 관리하기
GenericOptionsParser, Tool, ToolRunner
3 유닛 테스트 작성하기
매퍼
리듀서
4 로컬에서 실행하기
로컬 잡 실행하기
드라이버 테스트하기
5 클러스터에서 실행하기
패키징
잡 배포하기
맵리듀스 웹 UI
결과 얻기
잡 디버깅
원격 디버거 사용하기
6 잡 튜닝하기
태스크 프로파일하기
7 맵리듀스 작업 흐름
맵리듀스 잡으로 문제를 분해하기
종속적인 잡 실행
6장 맵리듀스 작동 방법
1 맵리듀스 잡 실행 상세분석
잡 제출
잡 초기화
태스크 할당
태스크 실행
진행 상황과 상태 갱신
잡 완료
2 실패
태스크 실패
태스크트래커 실패
잡트래커 실패
3 잡 스케줄링
페어 스케줄러
커패시티 스케줄러
4 셔플과 정렬
맵 과정
리듀스 관점
환경설정 튜닝
5 태스크 실행
투기적 실행
태스크 JVM 재사용
비정상 레코드 생략하기
태스크 실행 환경
7장 맵리듀스 타입과 포맷
1 맵리듀스 타입
기본적인 맵리듀스 잡
2 입력 포맷
입력 스플릿과 레코드
텍스트 입력
바이너리 입력
다중 입력
데이터베이스 입력과 출력
3 출력 포맷
Text Output
바이너리 출력
Multiple Outputs
느린 출력
Database Output
8장 맵리듀스 기능
1 카운터
내장 카운터
사용자 정의 자바 카운터
사용자 정의 스트리밍 카운터
2 정렬
준비
부분 정렬
전체 정렬
보조 정렬
3 조인
맵-사이드 조인
리듀스-사이드 조인
4 사이드 데이터 분배
잡 환경설정파일 사용
분산 캐시
5 맵리듀스 라이브러리 클래스
9장 하둡 클러스터 설정
1 클러스터 명세
네트워크 위상
2 클러스터 설정 및 설치
자바 설치
하둡 사용자 생성
하둡 설치
설치 점검하기
3 SSH 설정
4 하둡 환경 설정
환경 설정 파일 관리
개발 환경 설정
중요한 하둡 데몬 속성
하둡 데몬 주소와 포트 번호
다른 하둡 속성들
사용자 계정 생성
5 보안
커버로스와 하둡
사용 예제
위임 토큰들
다른 보안 강화 사항
6 하둡 클러스터 벤치마킹
하둡 밴치마크
사용자 잡
7 하둡 클라우드
아마존 EC2의 하둡
10장 하둡 관리
1 HDFS
영속적인 데이터 구조
안전모드
감사 로깅
도구
2 모니터링
로깅
매트릭스
자바 관리 익스텐션
3 관리
일상적인 관리 절차
노드 위임과 해제
업그레이드
11장 피그
1 피그의 설치 및 실행
실행 유형
피그 프로그램 실행
그런트
피그 라틴 편집기
2 예제
예제 생성
3 데이터베이스와 비교
4 피그 라틴
구조
문장
표현
타입
스키마
함수
5 사용자 정의 함수
필터 UDF
평가 UDF
로드 UDF
6 데이터 처리 연산자
데이터 로드 및 저장
데이터 필터링
데이터 분류 및 조인
데이터 정렬
데이터 결합 및 분리
7 실전 피그 사용
병렬 처리
파라미터 대체
12장 하이브
1 하이브 설치하기
하이브 쉘
2 예제
3 하이브 실행하기
하이브 설정하기
하이브 서비스
메타스토어
4 전통적인 데이터베이스와의 비교
읽기 스키마와 쓰기 스키마
갱신, 트랜잭션, 색인
5 HiveQL
데이터 타입
연산자와 함수
6 테이블
관리 테이블과 외부 테이블
파티션과 버켓
저장 포맷
데이터 임포트하기
테이블 변경하기
테이블 삭제하기
7 데이터 쿼리하기
정렬과 집계
맵리듀스 스크립트
조인
서브쿼리
뷰
8 사용자 정의 함수
UDF 작성하기
UDAF 작성하기
13장 HBase
1 HBasics
배경
2 개념
짧은 데이터 모델 여행
구현
3 설치
테스트 드라이브
4 클라이언트
자바
에이브로, REST, 쓰리프트
5 예제
스키마
데이터 적재
웹 쿼리
6 HBase와 RDBMS
성공적인 서비스
HBase
사용 사례: streamy.com의 HBase
7 연습
버전
HDFS
사용자 인터페이스
매트릭스
스키마 설계
카운터
벌크로드
14장 주키퍼
1 주키퍼의 설치와 실행
2 예제
주키퍼를 이용한 그룹 멤버쉽
그룹 생성
그룹 가입
그룹 멤버 목록화
그룹 삭제
3 주키퍼 서비스
데이터 모델
연산
구현
일관성
세션
상태
4 주키퍼로 응용프로그램 구현하기
환경 설정 서비스
탄력적인 주키퍼 응용프로그램
락 서비스
더 많은 분산 데이터 구조와 프로토콜들
5 주키퍼 실 서비스
탄력성과 성능
환경 설정
15장 스쿱
1 스쿱 얻기
2 임포트 예제
3 생성된 코드
추가적인 직렬화 시스템
4 데이터베이스 임포트: 자세히 보기
임포트 제어하기
임포트와 일관성
직접 모드 임포트
5 불러온 데이터로 작업하기
임포트된 데이터와 하이브
6 대용량 객체 임포트하기
7 익스포트 수행하기
8 익스포트: 자세히 살펴보기
익스포트와 트랜잭션성
익스포트와 시퀀스파일
16장 사례 연구
1 Last.fm의 하둡 사용 사례
Last.fm: 소셜 음악 혁명
Last.fm과 하둡
하둡으로 차트 생성하기
트랙 통계 프로그램
요약
2 페이스북의 하둡과 하이브
소개
페이스북과 하둡
가상의 사용 사례 연구
하이브
문제점과 향후의 작업
3 너치 검색 엔진
배경
데이터 구조
너치의 하둡 데이터 처리에 관한 선택 예제
요약
4 랙스페이스에서의 로그 처리
요구 사항/ 문제
간략한 역사
하둡 선택
수집과 저장소
로그에 대한 맵리듀스
5 캐스케이딩
필드, 튜플, 파이프
연산
탭, 스킴, 플로우
캐스케이딩의 실제 예제
유연성
쉐어디스에서의 하둡과 캐스케이딩
요약
6 아파치 하둡의 테라바이트 정렬
7 피그와 우공으로 10억 개 간선 네트워크 그래프 탐색하기
커뮤니티 측정하기
모두 나에게 말을 건다: 트위터 응답 그래프
대칭 링크들
커뮤니티 추출
부록A 아파치 하둡 설치하기
1 준비사항
2 설치
3 환경 설정
부록B 클라우데라의 하둡 배포판
부록C NCDC 기상 데이터의 준비
구글의 알고리즘을 구현한 최고의 클라우드 컴퓨팅 기술을 만난다.
하둡 프로젝트의 커미터이자 핵심 설계자인 톰 화이트가 저술한 이 책은 하둡을 가장 완벽하게 다루고 있다. 저자는 하둡 창시자인 더그 커팅을 비롯한 각기 전문가의 강력한 조언을 받았고 이를 본서에 충실하게 반영했다. 이 책은 하둡은 물론이고 하둡과 연동해서 사용할 수 있는, 아파치 하둡 프로젝트의 서브 프로젝트인 피그, 주키퍼, HBase, 하이브, 스쿱, 에이브 등에 대해서도 다룬다. Last.fm, 페이스북, 랙페이스의 하둡 활용 사례를 통해 어떻게 하둡을 활용해야 하는지 배울 수 있다. 본 한글판은 역자주를 통해 하둡 최신 정보를 반영했다.
데이터에 대한 생각을 전환하라!
500기가바이트를 59초 만에, 100테라바이트를 단 173분 만에 정렬하는 하둡은 상상을 초월하는 데이터 분석 성능을 제공한다. 구글의 알고리즘을 구현한 하둡은 맵리듀스 기법으로 데이터에 대한 생각을 변화시키고, 이전에 보존해 두었던 그 어떤 데이터든지 활용할 수 있게 한다. 전에는 너무 오랜 시간이 걸려 결과를 얻을 수 없었던 문제도 이제는 하둡으로 빠르게 해답을 얻을 수 있게 되었고, 이를 통해 새로운 통찰력도 얻을 수 있게 되었다.
하둡, 클라우드 컴퓨팅의 역사를 바꾸다!
2008년 2월 - 뉴욕타임스는 1851년부터 1980년 12월까지 130년 분량의 신문기사 1,100만 매를 '아마존 S3'에 저장하고, 하둡을 이용하여 약 4테라바이트 크기의 데이터를 24시간 만에 변환했다. 이는, 일반 서버로 대략 14년이 걸리는 어마어마한 작업량이다.
2008년 4월 - 하둡은 '맵리듀스로 테라바이트 데이터 소트' 대회에서 전년도 우승자의 297초에 비해 2/3분 수준인 209초 만에 정렬하며 우승했다. 이어 2009년 5월, 야후는 하둡으로 62초 만에 1테라바이트를 정렬했다.
2009년 4월 - '1분 소트' 대회에서 500기가바이트를 59초에(1,400개 노드에서) 정렬하며 우승했다. 또한 100테라바이트를 173분에(3,400개 노드에서) 정렬했다.
개정판에서 새로워진 내용
2판은 하이브와 스쿱에 관한 두 개의 새로운 장(12장과 15장), 에이브로를 다루는 새로운 절(4장), 하둡의 새로운 보안 속성에 대한 소개(9장), 하둡을 사용한 대규모 네트워크 그래프 분석에 대한 새로운 사례분석이 추가되었다. 개정판에서도 아파치 하둡 0.20 배포판을 계속 사용하는데, 이 글을 쓰는 시점에서도 여전히 가장 안정적인 최신 버전이기 때문이다. 이후 배포판이 대한 새로운 특성은 가끔 참고용으로 언급된다. 이번 판에서도 아파치 하둡 0.20 배포판을 계속 사용하는데 이 글을 쓰는 시점에서도 여전히 가장 안정적인 최신 버전이기 때문이다. 이후 배포판이 대한 새로운 특성은 가끔 참고용으로 언급된다.
대용량 데이터에 관한 가장 완벽한 책(개정판)!
하둡 프로젝트의 커미터이자 핵심 설계자인 톰 화이트가 저술한 이 책은 하둡을 가장 완벽하게 다루고 있다. 하둡의 개념과 사용법은 물론 Last.fm, 페이스북, 랙페이스의 하둡 활용 사례를 통해 어떻게 하둡을 활용해야 하는지 배울 수 있다. 개정판에서는 최신 변경 내용을 반영하고 하이브, 스쿱, 에이브로 내용을 추가했다.
대규모 데이터셋 저장을 위한 하둡 분산파일시스템(HDFS)
맵리듀스를 통한 분산 연산 작업
데이터 압축, 데이터 정합성, 직렬화, 영속성을 위한 입/출력 빌딩 블록
맵리듀스 프로그램의 유의점
전용 하둡 클러스터의 설계, 구축, 운용 방법
클라우드 기반의 하둡 운용
대규모 데이터 처리를 위한 피그
구조화된 데이터와 반-구조화된 데이터를 처리하는 HBase
분산 시스템 구축을 위한 주키퍼
하이브 - 하둡 데이터웨어하우싱 시스템
보안 강화를 위한 커버로스
어떤 독자를 위한 책인가?
- 클라우드 컴퓨팅 분야의 학자, 개발자, 기술 기획자
- 데이터 마이닝 등 데이터 분석 및 알고리즘 학자, 개발자
결제정보
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