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자바와 파이썬으로 만드는 빅데이터 시스템

: 하둡, 카프카, 아파치 스파크로 연결하는 나만의 빅데이터 전처리 파이프라인 구현

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품목정보

품목정보
발행일 2023년 05월 08일
쪽수, 무게, 크기 436쪽 | 188*245*30mm
ISBN13 9791192987057
ISBN10 1192987055

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이 책은 작은 규모나마 직접 빅데이터 서비스를 구현함으로써 독자들이 서비스 아키텍처에 대한 이해와 통찰력을 얻는 데 목표를 두고 있습니다. 클라우드 서비스에서 각각의 서비스 모듈을 구입하여 사용하더라도 그 모듈의 기능과 내재된 아키텍처를 이해한다면 더욱 클라우드 서비스를 효율적으로 구축하고 사용할 수 있을 것입니다.
--- p.ix

인공지능은 데이터를 생성하는 것이 아니라 데이터를 학습하여 가중치와 편차를 정하고 최적의 프로그램을 생성하는 패러다임입니다. 양질의 데이터가 많을수록 더 정확한 가중치와 편차를 생성하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 이 인공지능 프로그램의 학습용 데이터를 빅데이터 기술로 제공할 수 있습니다. 이렇듯 현재에는 양질의 데이터가 꼭 필요하고 누가 데이터를 많이 보유하고 있냐에 따라 원하는 결과의 차이가 극명해집니다. 구글, 페이스북, 아마존, 알리바바, 네이버 같은 세계적인 인터넷 공급업체는 자신이 보유한 엄청난 빅데이터를 활용하여 가치 있는 정보를 만들어내고 있습니다. 데이터의 중요성이 증가하고 있는 현재에는 “데이터가 세상을 집어삼키고 있다(Data is eating the world)”는 표현이 회자하고 있습니다.
--- p.7

사용하는 운영체제로는 윈도우의 경우는 윈도우 11을 사용하고 리눅스로는 우분투 22.04를 사용하였습니다. 현재 우분투의 최신 LTE 버전은 22.04입니다. 그리고 ETL 실습 프로젝트는 윈도우의 경우는 자바로 구현하였으며 리눅스의 경우는 파이썬으로 구축되었습니다. 물론 약간의 소스를 수정하면 자바 프로젝트를 리눅스에서 실행할 수도 있고 파이썬 프로젝트를 윈도우에서 처리할 수도 있습니다.
--- p.29

아파치 스파크에서 버전 2.0까지 중심이 되는 데이터 타입은 RDD(Resilient Distributed Datasets)입니다. 직역하면 복원성이 있는 분산 데이터 모음으로 번역될 수 있습니다. 아파치 스파크는 메모리 기반의 처리와 수정이 불가능한 데이터 구조를 생성하는 리니지(lineage) 방식, action이 이루어지기 전까지 실행을 유보하는 게으른 실행(lazy-execution)을 이용하여 빠르고 편리하게 빅데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 분석 대상이 되는 데이터 요소는 RDD 데이터 타입으로 변환하여 스파크 클러스터에 저장됩니다. 수정이 불가능한 리니지 방식의 RDD 데이터는 만들어진 과정을 기억하고 있습니다.
--- p.237

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