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품목정보
| 발행일 | 2018년 05월 24일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 608쪽 | 183*235*25mm |
| ISBN13 | 9791160504798 |
스파크를 다루는 기술 Spark in Action
: 스파크와 빅데이터를 위한 현장 밀착 입문서!
페타 제체비치,마르코 보나치 저 / 이춘오 역
|
길벗
|
2018년 05월 24일
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- OS/데이터베이스 top20 1주
![[대학생X취준생] 우리의 영광의 시대는 1학기입니다](https://image.yes24.com/sysimage/renew/loadSpace.png)
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책소개 책소개 보이기/감추기
목차 목차 보이기/감추기
| 1부 첫걸음 1장 아파치 스파크 소개 __1.1 스파크란 ____1.1.1 스파크가 가져온 혁명 ____1.1.2 맵리듀스의 한계 ____1.1.3 스파크가 가져다준 선물 __1.2 스파크를 구성하는 컴포넌트 ____1.2.1 스파크 코어 ____1.2.2 스파크 SQL ____1.2.3 스파크 스트리밍 ____1.2.4 스파크 MLlib ____1.2.5 스파크 GraphX __1.3 스파크 프로그램의 실행 과정 __1.4 스파크 생태계 __1.5 가상 머신 설정 ____1.5.1 가상 머신 시작 ____1.5.2 가상 머신 종료 __1.6 요약 2장 스파크의 기초 __2.1 가상 머신 사용 ____2.1.1 깃허브 저장소 복제 ____2.1.2 자바 찾기 ____2.1.3 가상 머신에 설치된 하둡 사용 ____2.1.4 가상 머신에 설치된 스파크 살펴보기 __2.2 스파크 셸로 첫 스파크 프로그램 작성 ____2.2.1 스파크 셸 시작 ____2.2.2 첫 스파크 코드 예제 ____2.2.3 RDD의 개념 __2.3 RDD의 기본 행동 연산자 및 변환 연산자 ____2.3.1 map 변환 연산자 ____2.3.2 distinct와 flatMap 변환 연산자 ____2.3.3 sample, take, takeSample 연산으로 RDD의 일부 요소 가져오기 __2.4 Double RDD 전용 함수 ____2.4.1 double RDD 함수로 기초 통계량 계산 ____2.4.2 히스토그램으로 데이터 분포 시각화 ____2.4.3 근사 합계 및 평균 계산 __2.5 요약 3장 스파크 애플리케이션 작성하기 __3.1 이클립스로 스파크 프로젝트 생성 __3.2 스파크 애플리케이션 개발 ____3.2.1 깃허브 아카이브 데이터셋 준비 ____3.2.2 JSON 로드 ____3.2.3 이클립스에서 애플리케이션 실행 ____3.2.4 데이터 집계 ____3.2.5 분석 대상 제외 ____3.2.6 공유 변수 ____3.2.7 전체 데이터셋 사용 __3.3 애플리케이션 제출 ____3.3.1 uberjar 빌드 ____3.3.2 애플리케이션의 적응력 올리기 ____3.3.3 spark-submit 사용 __3.4 요약 4장 스파크 API 깊이 파헤치기 __4.1 Pair RDD 다루기 ____4.1.1 Pair RDD 생성 ____4.1.2 기본 Pair RDD 함수 __4.2 데이터 파티셔닝을 이해하고 데이터 셔플링 최소화 ____4.2.1 스파크의 데이터 Partitioner ____4.2.2 불필요한 셔플링 줄이기 ____4.2.3 RDD 파티션 변경 ____4.2.4 파티션 단위로 데이터 매핑 __4.3 데이터 조인, 정렬, 그루핑 ____4.3.1 데이터 조인 ____4.3.2 데이터 정렬 ____4.3.3 데이터 그루핑 __4.4 RDD 의존 관계 ____4.4.1 RDD 의존 관계와 스파크 동작 메커니즘 ____4.4.2 스파크의 스테이지와 태스크 ____4.4.3 체크포인트로 RDD 계보 저장 __4.5 누적 변수와 공유 변수 ____4.5.1 누적 변수로 실행자에서 데이터 가져오기 ____4.5.2 공유 변수로 실행자에 데이터 전송 __4.6 요약 2부 스파크 패밀리와 만남 5장 스파크 SQL로 멋진 쿼리를 실행하자 __5.1 DataFrame 다루기 ____5.1.1 RDD에서 DataFrame 생성 ____5.1.2 기본 DataFrame API ____5.1.3 SQL 함수로 데이터에 연산 수행 ____5.1.4 결측 값 다루기 ____5.1.5 DataFrame을 RDD로 변환 ____5.1.6 데이터 그루핑 ____5.1.7 데이터 조인 __5.2 DataFrame을 넘어 Dataset으로 __5.3 SQL 명령 ____5.3.1 테이블 카탈로그와 하이브 메타스토어 ____5.3.2 SQL 쿼리 실행 ____5.3.3 쓰리프트 서버로 스파크 SQL 접속 __5.4 DataFrame을 저장하고 불러오기 ____5.4.1 기본 데이터 소스 ____5.4.2 데이터 저장 ____5.4.3 데이터 불러오기 __5.5 카탈리스트 최적화 엔진 __5.6 텅스텐 프로젝트의 스파크 성능 향상 __5.7 요약 6장 스파크 스트리밍으로 데이터를 흐르게 하자 __6.1 스파크 스트리밍 애플리케이션 작성 ____6.1.1 예제 애플리케이션 ____6.1.2 스트리밍 컨텍스트 생성 ____6.1.3 이산 스트림 생성 ____6.1.4 이산 스트림 사용 ____6.1.5 결과를 파일로 저장 ____6.1.6 스트리밍 계산 작업의 시작과 종료 ____6.1.7 시간에 따라 변화하는 계산 상태 저장 ____6.1.8 윈도 연산으로 일정 시간 동안 유입된 데이터만 계산 ____6.1.9 그 외 내장 입력 스트림 __6.2 외부 데이터 소스 사용 ____6.2.1 카프카 시작 ____6.2.2 카프카를 사용해 스트리밍 애플리케이션 개발 __6.3 스파크 스트리밍의 잡 성능 ____6.3.1 성능 개선 ____6.3.2 장애 내성 __6.4 정형 스트리밍 ____6.4.1 스트리밍 DataFrame 생성 ____6.4.2 스트리밍 데이터 출력 ____6.4.3 스트리밍 실행 관리 ____6.4.4 정형 스트리밍의 미래 __6.5 요약 7장 MLlib로 더 똑똑해지자 __7.1 머신 러닝의 개요 ____7.1.1 머신 러닝의 정의 ____7.1.2 머신 러닝 알고리즘의 유형 ____7.1.3 스파크를 활용한 머신 러닝 __7.2 스파크에서 선형 대수 연산 수행 ____7.2.1 로컬 벡터와 로컬 행렬 ____7.2.2 분산 행렬 __7.3 선형 회귀 ____7.3.1 선형 회귀 소개 ____7.3.2 단순 선형 회귀 ____7.3.3 다중 선형 회귀로 모델 확장 __7.4 데이터 분석 및 준비 ____7.4.1 데이터 분포 분석 ____7.4.2 열 코사인 유사도 분석 ____7.4.3 공분산 행렬 계산 ____7.4.4 레이블 포인트로 변환 ____7.4.5 데이터 분할 ____7.4.6 특징 변수 스케일링 및 평균 정규화 __7.5 선형 회귀 모델 학습 및 활용 ____7.5.1 목표 변수 값 예측 ____7.5.2 모델 성능 평가 ____7.5.3 모델 매개변수 해석 ____7.5.4 모델의 저장 및 불러오기 __7.6 알고리즘 정확도 극대화 ____7.6.1 적절한 이동 거리와 반복 횟수를 찾는 방법 ____7.6.2 고차 다항식 추가 ____7.6.3 편향-분산 상충 관계와 모델의 복잡도 ____7.6.4 잔차 차트 그리기 ____7.6.5 일반화를 사용해 과적합 방지 ____7.6.6 k-겹 교차 검증 __7.7 알고리즘 성능 최적화 ____7.7.1 미니배치 기반 확률적 경사 하강법 ____7.7.2 LBFGS 최적화 __7.8 요약 8장 스파크 ML로 만드는 분류와 군집화 __8.1 스파크 ML 라이브러리 ____8.1.1 변환자, 추정자, 평가자 ____8.1.2 ML 매개변수 ____8.1.3 ML 파이프라인 __8.2 로지스틱 회귀 ____8.2.1 이진 로지스틱 회귀 모델 ____8.2.2 로지스틱 회귀에 필요한 데이터 준비 ____8.2.3 로지스틱 회귀 모델 훈련 ____8.2.4 분류 모델의 평가 ____8.2.5 k-겹 교차 검증 수행 ____8.2.6 다중 클래스 로지스틱 회귀 __8.3 의사 결정 트리와 랜덤 포레스트 ____8.3.1 의사 결정 트리 ____8.3.2 랜덤 포레스트 __8.4 군집화 ____8.4.1 k-평균 군집화 __8.5 요약 9장 점을 연결하는 GraphX __9.1 스파크의 그래프 연산 ____9.1.1 GraphX API를 사용해 그래프 만들기 ____9.1.2 그래프 변환 __9.2 그래프 알고리즘 ____9.2.1 예제 데이터셋 ____9.2.2 최단 경로 알고리즘 ____9.2.3 페이지랭크 ____9.2.4 연결요소 ____9.2.5 강연결요소 __9.3 A* 검색 알고리즘 구현 ____9.3.1 A* 알고리즘 이해 ____9.3.2 A* 알고리즘 구현 ____9.3.3 구현된 알고리즘 테스트 __9.4 요약 3부 스파크 옵스 10장 스파크 클러스터 구동 __10.1 스파크 런타임 아키텍처의 개요 ____10.1.1 스파크 런타임 컴포넌트 ____10.1.2 스파크 클러스터 유형 __10.2 잡 스케줄링과 리소스 스케줄링 ____10.2.1 클러스터 리소스 스케줄링 ____10.2.2 스파크 잡 스케줄링 ____10.2.3 데이터 지역성 ____10.2.4 스파크의 메모리 스케줄링 __10.3 스파크 설정 ____10.3.1 스파크 환경 설정 파일 ____10.3.2 명령줄 매개변수 ____10.3.3 시스템 환경 변수 ____10.3.4 프로그램 코드로 환경 설정 ____10.3.5 master 매개변수 ____10.3.6 설정된 매개변수 조회 __10.4 스파크 웹 UI ____10.4.1 Jobs 페이지 ____10.4.2 Stages 페이지 ____10.4.3 Storage 페이지 ____10.4.4 Environment 페이지 ____10.4.5 Executors 페이지 __10.5 로컬 머신에서 스파크 실행 ____10.5.1 로컬 모드 ____10.5.2 로컬 클러스터 모드 __10.6 요약 11장 스파크 자체 클러스터 __11.1 스파크 자체 클러스터의 컴포넌트 __11.2 스파크 자체 클러스터 시작 ____11.2.1 셸 스크립트로 클러스터 시작 ____11.2.2 수동으로 클러스터 시작 ____11.2.3 스파크 프로세스 조회 ____11.2.4 마스터 고가용성 및 복구 기능 __11.3 스파크 자체 클러스터의 웹 UI __11.4 스파크 자체 클러스터에서 애플리케이션 실행 ____11.4.1 드라이버의 위치 ____11.4.2 실행자 개수 지정 ____11.4.3 추가 클래스패스 항목 및 파일 지정 ____11.4.4 애플리케이션 강제 종료 ____11.4.5 애플리케이션 자동 재시작 __11.5 스파크 히스토리 서버와 이벤트 로깅 __11.6 아마존 EC2에서 스파크 실행 ____11.6.1 사전 준비 ____11.6.2 EC2 기반 스파크 자체 클러스터 생성 ____11.6.3 EC2 클러스터 사용 ____11.6.4 클러스터 제거 __11.7 요약 12장 YARN 클러스터와 메소스 클러스터 __12.1 YARN에서 스파크 실행 ____12.1.1 YARN 아키텍처 ____12.1.2 YARN 설치, 구성 및 시작 ____12.1.3 YARN의 리소스 스케줄링 ____12.1.4 YARN에 스파크 애플리케이션 제출 ____12.1.5 YARN에서 스파크 설정 ____12.1.6 스파크 잡에 할당할 리소스 설정 ____12.1.7 YARN UI ____12.1.8 YARN에서 로그 조회 ____12.1.9 보안 관련 사항 ____12.1.10 동적 리소스 할당 __12.2 메소스에서 스파크 실행 ____12.2.1 메소스 아키텍처 ____12.2.2 메소스 설치 및 설정 ____12.2.3 메소스 웹 UI ____12.2.4 메소스의 리소스 스케줄링 ____12.2.5 메소스에 스파크 애플리케이션 제출 ____12.2.6 도커로 스파크 실행 __12.3 요약 4부 스파크의 활용 13장 실용 예제: 실시간 대시보드를 구현하자 __13.1 예제 애플리케이션 소개 ____13.1.1 예제 시나리오 ____13.1.2 예제 애플리케이션의 컴포넌트 __13.2 애플리케이션 실행 ____13.2.1 가상 머신에서 애플리케이션 시작 ____13.2.2 애플리케이션을 수동으로 시작 __13.3 소스 코드 이해 ____13.3.1 KafkaLogsSimulator 프로젝트 ____13.3.2 StreamingLogAnalyzer 프로젝트 ____13.3.3 WebStatsDashboard 프로젝트 ____13.3.4 프로젝트 빌드 __13.4 요약 14장 스파크와 H2O를 활용한 딥러닝 __14.1 딥러닝의 개요 __14.2 스파크에서 H2O 사용 ____14.2.1 H2O의 개요 ____14.2.2 스파크에서 스파클링 워터 시작 ____14.2.3 H2O 클러스터 시작 ____14.2.4 플로 UI에 접속 __14.3 H2O의 딥러닝을 사용한 회귀 예측 ____14.3.1 데이터를 H2O 프레임으로 로드 ____14.3.2 플로 UI로 딥러닝 모델 구축 및 평가 ____14.3.3 스파클링 워터 API로 딥러닝 모델 구축 및 평가 __14.4 H2O의 딥러닝을 사용한 분류 예측 ____14.4.1 데이터 로드 및 분할 ____14.4.2 플로 UI로 모델 구축 ____14.4.3 스파클링 워터 API로 모델 구축 ____14.4.4 H2O 클러스터 중지 __14.5 요약 부록 A 아파치 스파크 설치 __A.1 사전 준비: JDK 설치 __A.2 JAVA_HOME 환경 변수 설정 __A.3 스파크 내려받기, 설치, 설정 __A.4 스파크 셸 부록 B 맵리듀스 부록 C 선형 대수학 입문 __C.1 행렬과 벡터 __C.2 행렬 덧셈 __C.3 스칼라배 __C.4 행렬 곱셈 __C.5 단위행렬 __C.6 역행렬 찾아보기 |
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저자 소개 (3명)
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스파크, 현장 밀착 입문서는 따로 있다!
스파크를 사용하고 활용하는 데 필요한 중요 주제를 두루 다룬다.
이 책이 다루는 주제는 스파크의 런타임 옵션을 설정하는 방법부터 독립형 작업이나 대화형 작업을 실행하는 방법, 일괄 처리, 스트리밍, 머신 러닝 애플리케이션의 구현 방법에 이른다. 또한, 스파크를 설치, 설정, 실행하는 방법 등 운영적인 측면까지 모두 담았다.
스파크의 개념을 잘 보여주고 이해하기 쉬운 예제와 데이터셋!
예제 데이터셋은 개인용 컴퓨터에서 실행할 수 있을 정도로 가볍다. 예제를 통해 스파크를 사용하고 실행하는 방법을 이해하여, 자신의 운영 환경에 적용할 스파크 애플리케이션을 작성해보자.
가상 머신으로 스파크의 실습 환경을 손쉽게 구축하고, 예제를 실행하자!
가상 머신을 사용해 책의 모든 예제를 실행할 수 있다. 각기 다른 버전의 자바, 스파크 및 운영 체제로 고민할 필요 없이, 가상 머신으로 예제를 손쉽게 실행해보자.
[이 책에서 배우는 것들]
1부 스파크와 스파크의 풍부한 API 소개
스파크의 주요 기능과 가상 머신 소개 | 스파크 셸, RDD, 스파크 클러스터, 스파크 코어 API | 데이터 파티셔닝, 셔플링, 누적변수, 공유변수
2부 스파크를 구성하는 스파크 SQL, 스파크 스트리밍, 스파크 MLlib, 스파크 GraphX 컴포넌트 학습
DataFrame을 생성하고 사용하는 방법 | SQL을 사용해 DataFrame에 질의하는 방법 | 외부 소스에서 데이터를 로드하고 저장하는 방법 | 스파크 스트리밍과 카프카를 연결하는 방법 | 스트리밍 잡의 성능을 개선하는 방법 | 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, k-평균 군집화 소개 | 그래프 변환, 조인 연산과 그래프 알고리즘을 사용하는 방법, A* 검색 | 알고리즘 구현 방법
3부 스파크 자체 클러스터, 하둡의 YARN 클러스터 및 메소스 클러스터에서 애플리케이션 실행
스파크를 설정하고, 스파크 웹 UI를 사용하는 방법 | 아마존 EC2에서 스파크 자체 클러스터를 구성하는 방법 | YARN 클러스터 및 메소스 클러스터를 구축, 설정, 사용하는 방법
4부 상위 레벨에서 스파크 활용
접속 로그 분석 결과를 실시간 대시보드에 표시하는 스파크 스트리밍 애플리케이션 구현 방법 | H2O와 스파클링 워터 소개
[지은이 서문]
아파치 스파크는 범용 데이터 처리 프레임워크다. 다시 말해 모든 종류의 연산 작업에 스파크를 사용할 수 있다. 누구든 아파치 스파크를 소개한 책을 집필하려면 매우 다양한 주제를 다룰 수밖에 없다. 우리는 스파크 활용을 모든 측면에서 설명하려고 노력했다. 책과 예제로 스파크를 사용하고 실행하는 방법을 이해하고, 운영 환경에 적용할 스파크 애플리케이션을 작성하는 데 도움을 얻길 바란다.
- 지은이 서문 중에서
[옮긴이 서문]
스파크는 대량의 데이터에서 거시적 통찰을 찾는 데이터 분석가, 대규모 데이터로 예측 모델을 훈련시키는 데이터 과학자, 대규모 실시간 데이터에 직면한 데이터 엔지니어, 모든 이미지와 텍스트로 인공 지능을 창조하려는 AI 개발자 모두를 만족시킬 수 있다.
책은 스파크와 빅데이터를 처음 접하는 사람도 쉽게 시작할 수 있을 만큼 친절하며, 스파크의 방대한 내용을 깊게 다룬다. 책을 완독하면 스파크라는 고속열차의 끝에서 중간쯤은 다다른 것이다.
- 옮긴이 서문 중에서
스파크를 사용하고 활용하는 데 필요한 중요 주제를 두루 다룬다.
이 책이 다루는 주제는 스파크의 런타임 옵션을 설정하는 방법부터 독립형 작업이나 대화형 작업을 실행하는 방법, 일괄 처리, 스트리밍, 머신 러닝 애플리케이션의 구현 방법에 이른다. 또한, 스파크를 설치, 설정, 실행하는 방법 등 운영적인 측면까지 모두 담았다.
스파크의 개념을 잘 보여주고 이해하기 쉬운 예제와 데이터셋!
예제 데이터셋은 개인용 컴퓨터에서 실행할 수 있을 정도로 가볍다. 예제를 통해 스파크를 사용하고 실행하는 방법을 이해하여, 자신의 운영 환경에 적용할 스파크 애플리케이션을 작성해보자.
가상 머신으로 스파크의 실습 환경을 손쉽게 구축하고, 예제를 실행하자!
가상 머신을 사용해 책의 모든 예제를 실행할 수 있다. 각기 다른 버전의 자바, 스파크 및 운영 체제로 고민할 필요 없이, 가상 머신으로 예제를 손쉽게 실행해보자.
[이 책에서 배우는 것들]
1부 스파크와 스파크의 풍부한 API 소개
스파크의 주요 기능과 가상 머신 소개 | 스파크 셸, RDD, 스파크 클러스터, 스파크 코어 API | 데이터 파티셔닝, 셔플링, 누적변수, 공유변수
2부 스파크를 구성하는 스파크 SQL, 스파크 스트리밍, 스파크 MLlib, 스파크 GraphX 컴포넌트 학습
DataFrame을 생성하고 사용하는 방법 | SQL을 사용해 DataFrame에 질의하는 방법 | 외부 소스에서 데이터를 로드하고 저장하는 방법 | 스파크 스트리밍과 카프카를 연결하는 방법 | 스트리밍 잡의 성능을 개선하는 방법 | 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, k-평균 군집화 소개 | 그래프 변환, 조인 연산과 그래프 알고리즘을 사용하는 방법, A* 검색 | 알고리즘 구현 방법
3부 스파크 자체 클러스터, 하둡의 YARN 클러스터 및 메소스 클러스터에서 애플리케이션 실행
스파크를 설정하고, 스파크 웹 UI를 사용하는 방법 | 아마존 EC2에서 스파크 자체 클러스터를 구성하는 방법 | YARN 클러스터 및 메소스 클러스터를 구축, 설정, 사용하는 방법
4부 상위 레벨에서 스파크 활용
접속 로그 분석 결과를 실시간 대시보드에 표시하는 스파크 스트리밍 애플리케이션 구현 방법 | H2O와 스파클링 워터 소개
[지은이 서문]
아파치 스파크는 범용 데이터 처리 프레임워크다. 다시 말해 모든 종류의 연산 작업에 스파크를 사용할 수 있다. 누구든 아파치 스파크를 소개한 책을 집필하려면 매우 다양한 주제를 다룰 수밖에 없다. 우리는 스파크 활용을 모든 측면에서 설명하려고 노력했다. 책과 예제로 스파크를 사용하고 실행하는 방법을 이해하고, 운영 환경에 적용할 스파크 애플리케이션을 작성하는 데 도움을 얻길 바란다.
- 지은이 서문 중에서
[옮긴이 서문]
스파크는 대량의 데이터에서 거시적 통찰을 찾는 데이터 분석가, 대규모 데이터로 예측 모델을 훈련시키는 데이터 과학자, 대규모 실시간 데이터에 직면한 데이터 엔지니어, 모든 이미지와 텍스트로 인공 지능을 창조하려는 AI 개발자 모두를 만족시킬 수 있다.
책은 스파크와 빅데이터를 처음 접하는 사람도 쉽게 시작할 수 있을 만큼 친절하며, 스파크의 방대한 내용을 깊게 다룬다. 책을 완독하면 스파크라는 고속열차의 끝에서 중간쯤은 다다른 것이다.
- 옮긴이 서문 중에서
한줄평 (1건)
혜택 및 유의사항
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DataFrame에 대해 다루고 있는 부분이 도움 많이 되었습니다. 추천합니다.
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공감
1
세*맨
|
2018.06.05
- 절판 상태입니다.
