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하둡 인 프랙티스 (컴퓨터/IT)
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하둡 인 프랙티스 (컴퓨터/IT)

  • 알렉스 홈즈 지음 | 유윤선 옮김
  • |
  • 위키북스
  • |
  • 2013-09-16 출간
  • |
  • 652페이지
  • |
  • 188 X 240 X 30 mm
  • |
  • ISBN 9788998139339
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

[1부] 배경과 기초

▣ 01장: 하둡 살펴보기

1.1 하둡이란?
1.2 하둡 실행
1.3 정리

[2부] 데이터 로지스틱스

▣ 02장: 하둡 데이터 이동

2.1 주요 인그레스 및 이그레스 고려 요소
2.2 하둡으로 데이터 옮기기
- 기법 1. 플룸을 활용한 HDFS로의 시스템 로그 발행
- 기법 2. HDFS로의 파일 자동 복사 메커니즘
- 기법 3. 우지를 활용한 정기적인 인그레스 활동 예약
- 기법 4 맵리듀스를 활용한 데이터베이스 인그레스
- 기법 5. 스쿱을 활용해 MySQL 데이터 불러오기
- 기법 6. HDFS로의 HBase 인그레스
- 기법 7. HBase를 데이터 소스로 활용하는 맵리듀
2.3 하둡 밖으로 데이터 옮기기
- 기법 8. HDFS 외부로의 파일 복사 자동화
- 기법 9. 스쿱을 활용한 MySQL로의 데이터 내보내기
- 기법 10. HBase로의 HDFS 이그레스
- 기법 11. 맵리듀스에서의 HBase 데이터 싱크 활용
2.4 장 정리

▣ 03장: 데이터 직렬화 텍스트 및 고급 데이터 형식

3.1 맵리듀스에서의 입출력 이해
3.2 자주 사용하는 직렬화 형식의 처리
- 기법 12. 맵리듀스와 XML
- 기법 13. 맵리듀스와 JSON
3.3 빅 데이터 직렬화 형식
- 기법 14. 시퀀스 파일의 활용
- 기법 15. 맵리듀스에서의 프로토콜 버퍼 연동
- 기법 16. 쓰리프트 활용
- 기법 17. 맵리듀스의 차세대 데이터 직렬화 방식
3.4 커스텀 파일 형식
기법 18. CSV용 입력 및 출력 형식 쓰기
3.5 장 정리

[3부] 빅 데이터 패턴

▣ 04장: 빅 데이터에 맵리듀스 패턴 적용하기

4.1 조인
- 기법 19. 리파티션 조인 최적화
- 기법 20. 세미조인의 구현
4.2 정렬
- 기법 21. 2차 정렬의 구현
- 기법 22. 여러 리듀서를 이용한 키 정렬
4.3 샘플링
- 기법 23. 저장소 샘플링
4.4 장 정리

▣ 05장: 빅 데이터를 위한 HDFS 스트리밍

5.1 작은 파일의 처리
- 기법 24. 애브로를 활용한 여러 개의 작은 파일 저장
5.2 압축을 활용한 효과적인 저장
- 기법 25. 데이터에 적합한 압축 코덱의 선택
- 기법 26. HDFS, 맵리듀스, 피그, 하이브에서의 압축 활용
- 기법 27. 맵리듀스, 하이브, 피그에서의 분할 가능한 LZOP 활용
5.3 장 정리

▣ 06장: 성능 문제 진단 및 튜닝

6.1 맵리듀스 및 환경의 측정
6.2 성능을 저해하는 원인의 파악
- 기법 28. 입력값의 갑작스러운 증가 여부 조사
- 기법 29. 맵사이드 데이터 불균형 문제 진단
- 기법 30. 맵 태스크 쓰루풋이 전반적으로 낮은지 여부 판단
- 기법 31. 작은 파일
- 기법 32. 분할 불가능한 파일
- 기법 33. 지나치게 적거나 많은 리듀서 개수
- 기법 35. 리듀스사이드 데이터 불균형 문제 판단
- 기법 35. 리듀스 태스크의 낮은 쓰루풋 여부 판단
- 기법 36. 느린 셔플 및 정렬
- 기법 37. 경쟁 잡과 스케줄러 병목
- 기법 38. 스택 덤프를 활용한 최적화되지 않은 사용자 코드 진단
- 기법 39. 하드웨어 장애 감지
- 기법 40. CPU 경쟁
- 기법 41. 메모리 스와핑
- 기법 42. 디스크 건강
- 기법 43. 네트워킹
6.3 시각화
- 기법 44. 태스크 실행 시간의 추출 및 시각화
6.4 튜닝
- 기법 45. 맵 및 리듀스 태스크의 프로파일링
- 기법 46. 리듀서 제거
- 기법 47. 필터 및 투영
- 기법 48. 컴바이너의 활용
- 기법 49. 비교기를 활용한 고속 정렬
- 기법 50. 불균형적 데이터 수집
- 기법 51. 리듀스 데이터 불균형 문제 최소화
6.5 장 정리

[4부] 데이터 사이언스

▣ 07장: 데이터 구조 및 알고리즘의 활용

7.1 그래프를 활용한 데이터 모델링 및 문제 해결
- 기법 52. 두 사용자 사이의 최단 거리 찾기
- 기법 53. 친구의 친구 계산
- 기법 54. 웹 그래프에서의 페이지랭크 계산
7.2 블룸필터
- 기법 55. 맵리듀스에서의 병렬적 블룸필터 생성
- 기법 56. 블룸필터를 활용한 맵리듀스 세미조인
7.3 장 정리

▣ 08장: 통계 및 그 이상을 위한 R과 하둡의 연동

8.1 R과 맵리듀스 연동 기술의 비교
8.2 R 기본
8.3 R과 스트리밍
- 기법 57. 주가의 일 평균 가격 계산
- 기법 58. 주식의 누적 이동 평균 주가 계산
8.4 Rhipe?클라이언트사이드 R 및 하둡 연동 툴
- 기법 59. Rhipe를 활용한 이동 평균 주가 계산
8.5 RHadoop?R과 하둡의 경량 클라이언트사이드 연동 툴
- 기법 60. RHadoop을 활용한 이동 평균 주가 계산
8.6 장 정리

▣ 09장: 머하웃을 활용한 예측적 분석

9.1 추천인을 활용한 제품 추천
- 기법 61. 영화 평점을 활용한 항목 기반 추천인
9.2 분류기
- 기법 62. 머하웃을 활용한 스팸 분류기 훈련 및 테스트
9.3 K-평균을 활용한 클러스터링
- 기법 63. 합성 2D 데이터셋의 K ?평균
9.4 장 정리

[5부] 코끼리 길들이기

▣ 10장: 하이브 공략하기

10.1 하이브의 기본
10.2 하이브를 활용한 데이터 분석
- 기법 64. 로그 파일 로딩
- 기법 65. UDF 및 압축 파티션 테이블 쓰기
- 기법 66. 하이브 조인 튜닝
10.3 장 정리

▣ 11장: 피그 프로그래밍 파이프라인

11.1 피그의 기본
11.2 피그를 활용한 로그 데이터 분석 및 악의적인 사용자 찾기
- 기법 67. 풍부한 스키마를 갖춘 아파치 로그 로딩
- 기법 68. 필터 및 투영을 활용한 데이터 줄이기
- 기법 69. IP 주소 그루핑 및 개수 계산
- 기법 70. 분산 캐시를 활용한 IP 위치 판단
- 기법 71. 피그와 스크립트의 결합
- 기법 72. 피그에서의 데이터 결합
- 기법 73. 튜플 정렬
- 기법 74. 시퀀스파일로의 데이터 저장
11.3 피그에서의 사용자 작업 흐름 최적화
- 기법 75. 빠르게 빅 데이터를 처리하기 위한 4단계 프로세스
11.4 성능
- 기법 76. 피그 최적화
11.5 장 정리

▣ 12장: 크런치 및 그 외 기술

12.1 크런치란?
12.2 로그에서 가장 인기 있는 URL 찾기
- 기법 77. 크런치 로그 파싱 및 기본적인 분석
12.3 조인
- 기법 78. 크런치의 리파티션 조인
12.4 캐스케이딩
12.5 장 정리

▣ 13장: 테스트 및 디버깅

13.1 테스트
- 기법 79. 맵리듀스 함수, 잡, 파이프라인의 단위 테스트
- 기법 80. LocalJobRunner를 활용한 잡 테스트
13.2 사용자 공간 문제 디버깅
- 기법 81. 태스크 로그 살펴보기
- 기법 81. 입력 값 분할에서의 문제 진단
- 기법 83. 태스크의 JVM 시작 인자 판단
- 기법 84. 디버깅 및 에러 처리
13.3 맵리듀스 주의 사항
- 기법 85. 맵리듀스 안티패턴
13.4 장 정리

▣ 부록 A: 관련 기술

A.1 하둡 1.0.x 및 0.20.x
A.2 플룸
A.3 우지
A.4 스쿱
A.5 HBase
A.6 애브로
A.7 프로토콜 버퍼
A.8 아파치 쓰리프트
A.9 스내피
A.10 LZOP
A.11 엘리펀트 버드
A.12 후프
A.13 MySQL
A.14 하이브
A.15 피그
A.16 크런치
A.17 R
A.18 RHIPE
A.19 RHadoop
A.20 머하웃

▣ 부록 B: 하둡 내장 인그레스 및 이그레스 툴

B.1 명령행
B.2 자바 API
B.3 파이썬/펄/루비에서의 쓰리프트 활용
B.4 하둡 퓨즈
B.5 네임노드 임베디드 HTTP
B.6 HDFS 프록시
B.7 후프
B.8 WebHDFS
B.9 분산 복사
B.10 WebDAV
B.11 맵리듀스

▣ 부록 C: HDFS 해부

C.1 HDFS란?
C.2 HDFS가 파일을 쓰는 방식
C.3 HDFS가 파일을 읽는 방식

▣ 부록 D: 최적화된 맵리듀스 조인 프레임워크

D.1 최적화된 리파티션 조인 프레임워크
D.2 복제 조인 프레임워크

도서소개

『하둡 인 프랙티스』은 하둡에 대한 기본적인 소개부터 데이터 이동 및 직렬화를 다루는 데이터 로지스틱스, 효과적인 데이터 처리 패턴, 데이터 사이언스, 고수준 추상화 언어를 통한 맵리듀스 활용까지 하둡과 관련된 답을 85개의 기법을 통해 찾는다. 문제/해결책 접근법을 통해 누구든 원하는 궁금증을 빠르게 찾을 수 있는 형태로 돼 있으며, 각 주제에 들어가기에 앞서 다양한 그림과 설명으로 독자가 충분히 관련 주제를 익힐 수 있게 구성돼 있다.

85가지 고급 예제로 배우는 하둡 실전 해법서!

《하둡 인 프랙티스》는 현존하는 책 중 하둡과 관련해 가장 방대한 주제를 다루는 책이다. 이 책에서는 하둡에 대한 기본적인 소개부터 데이터 이동 및 직렬화를 다루는 데이터 로지스틱스, 효과적인 데이터 처리 패턴, 데이터 사이언스, 고수준 추상화 언어를 통한 맵리듀스 활용까지 하둡과 관련한 다양한 궁금증에 대한 답을 85개의 기법을 통해 찾는다. 이 책은 문제/해결책 접근법을 통해 누구든 원하는 궁금증을 빠르게 찾을 수 있는 형태로 돼 있으며, 각 주제에 들어가기에 앞서 다양한 그림과 설명으로 독자가 충분히 관련 주제를 익힐 수 있게 구성돼 있다.

이 책에서 소개하는 85개의 기법은 모두 실전 기법을 다루며, 현업에서 저자를 비롯한 수많은 개발자가 부딪힌 다양한 문제를 토대로 한다. 일례로 이 책에서는 데이터 불균형(data skew)을 효과적으로 해결하는 실전 기법, 캐싱을 활용한 최적화된 조인 방법, LZOP을 활용한 압축 방법, 샘플링을 활용한 효과적인 맵리듀스 파이프라인 최적화 등 실전에서 꼭 필요한 주제이지만 기존 책에서는 다루지 않는 주제를 엄선해 최고의 모범 기법과 해결책을 제시한다.

이 책을 통해 독자들은 하둡을 가장 효과적으로 활용하는 최고의 모범 기법은 물론, 다양한 상황에서 적합한 데이터 입출력 형식 및 압축 형식, 효과적인 코드 최적화 기법 및 디버깅 방법을 익힐 수 있고, 머하웃, 하이브, 피그, 크런치처럼 하둡 생태계를 구성하는 다른 프로젝트와의 연동 기법도 익힐 수 있다. 또 부록에서는 HDFS 내부에서 데이터 읽기/쓰기가 어떻게 진행되는지도 볼 수 있고, 데이터 사이언스 측면에서 빅 데이터를 분석하는 접근법에 대한 혜안도 얻을 수 있다.

하둡은 대규모 클러스터로 분산된 데이터를 조회하고 분석할 수 있게 설계된 오픈소스 맵리듀스 플랫폼이다. 특히 빅 데이터 시스템에 효과적인 하둡은 애플, 이베이, 링크드인, 야후, 페이스북 같은 기업에서 핵심적인 소프트웨어를 처리하고 있다. 하둡을 통해 개발자는 데이터를 편리하게 저장, 관리, 분석할 수 있다.

《하둡 인 프랙티스》에서는 85개의 실전 예제를 수집해 이를 문제/해결책 형태로 보여준다. 이 책에서는 데이터 인그레스/이그레스, 직렬화, LZO 압축 같은 중요한 문제에 대한 개념적 토대를 쌓을 수 있게 하는 동시에 현실적인 레시피를 제공한다. 이 책에서는 각 기법을 단계별로 살펴보고, 이를 통해 구체적인 해결책과 더불어 이 해결책에 적용된 사고 방법을 배운다. 아울러 책에서 제공하는 예제는 이해하기 쉽고, 잘 구조화돼 있는 만큼 조금만 수정해 얼마든지 필요한 곳에 바로 활용할 수도 있다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 하둡 및 맵리듀스에 대한 개념적 설명
◎ 85개의 검증된 실전 기법
◎ 현실적인 문제와 현실적인 해결책
◎ 맵리듀스와 R의 연동 방법

이 책에서는 독자들이 하둡에 대해 기본적으로 알고 있다고 가정한다
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