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품목정보
| 발행일 | 2013년 05월 21일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 388쪽 | 925g | 188*235*30mm |
| ISBN13 | 9788960774308 |
| ISBN10 | 8960774308 |
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저자 : 스리나스 페레라(Srinath Perera)
WSO2 사의 수석 소프트웨어 아키텍트이자 CTO로서, WSO2 플랫폼의 아키텍처 작업을 했다. 또한 스리랑카 소프트웨어 재단의 연구원으로 모라투와 대학의 컴퓨터공학과 객원 교수로 재직 중이다. 아파치 Axis2 오픈소스 프로젝트의 공동 설립자이며, 2002년부터 아파치 웹 서비스 프로젝트에 참여했다. 아파치 소프트웨어 재단과 아파치 웹 서비스 프로젝트 PMC의 멤버다. 또한 아파치의 오픈소스 프로젝트 Axis와 Axis2, Geronimo의 커미터다.
미국 인디애나 대학교 블루밍턴에서 컴퓨터과학으로 박사학위와 석사학위를 받았고, 스리랑카 모라투와 대학에서 컴퓨터과학과 공학학위를 취득했다.
많은 기술과 심사 연구 논문을 집필 중이며, 자세한 내용은 그의 웹사이트에서 찾을 수 있다. 또한 기술적인 장소에서 강연을 자주 한다.
오랫동안 대규모 분산 시스템 환경에서 일을 했다. 매일 하둡과 카산드라 같은 빅데이터 기술로 밀접하게 일을 한다. 또한 모라투와 대학에서 주로 하둡을 기반으로 하는 병렬 프로그래밍을 대학원 과목으로 가르치고 있다.
미국 인디애나 대학교 블루밍턴에서 컴퓨터과학으로 박사학위와 석사학위를 받았고, 스리랑카 모라투와 대학에서 컴퓨터과학과 공학학위를 취득했다.
많은 기술과 심사 연구 논문을 집필 중이며, 자세한 내용은 그의 웹사이트에서 찾을 수 있다. 또한 기술적인 장소에서 강연을 자주 한다.
오랫동안 대규모 분산 시스템 환경에서 일을 했다. 매일 하둡과 카산드라 같은 빅데이터 기술로 밀접하게 일을 한다. 또한 모라투와 대학에서 주로 하둡을 기반으로 하는 병렬 프로그래밍을 대학원 과목으로 가르치고 있다.
저자 : 실리나 기나라스네(Thilina Gunarathne)
인디애나 대학의 Informatics and Computing의 박사학위 예정자다. 대규모 데이터의 집약적인 연산 기술과 아파치 하둡 사용의 풍부한 경험이 있다. 현재 업무는 클라우드 환경에서 확장 가능하고 효율적인 대규모 데이터의 집약적인 연산을 하기 위한 기술 개발에 초점을 맞추고 있다.
클라우드 환경에서 효율적인 데이터 마이닝과 데이터 분석을 수행하기 위한 확장 가능한 맵리듀스 모델의 여러 가지 논문을 포함해 분산 병렬 컴퓨팅 분야에서 많은 논문과 심사 연구 논문을 발표하는데, 학계와 산업계의 단골 발표자다.
2005년부터 PMC 회원이고 커미터로 아파치 소프트웨어 재단에서 여러 오픈소스 프로젝트에 기여했다. 대학원 공부를 시작하기 전에 WSO2에서 WSO2에서 오픈소스 미들웨어 개발에 초점을 두고 수석 소프트웨어 엔지니어로 일했다. 2006년에 스리랑카 모라투와 대학에서 컴퓨터과학과 공학학위를 받았으며 2009년 인디애나 대학 블루밍턴에서 컴퓨터과학 석사학위를 취득했다. 2013년에는 분산 병렬 컴퓨팅 분야에서 박사학위를 취득할 것으로 기대된다.
클라우드 환경에서 효율적인 데이터 마이닝과 데이터 분석을 수행하기 위한 확장 가능한 맵리듀스 모델의 여러 가지 논문을 포함해 분산 병렬 컴퓨팅 분야에서 많은 논문과 심사 연구 논문을 발표하는데, 학계와 산업계의 단골 발표자다.
2005년부터 PMC 회원이고 커미터로 아파치 소프트웨어 재단에서 여러 오픈소스 프로젝트에 기여했다. 대학원 공부를 시작하기 전에 WSO2에서 WSO2에서 오픈소스 미들웨어 개발에 초점을 두고 수석 소프트웨어 엔지니어로 일했다. 2006년에 스리랑카 모라투와 대학에서 컴퓨터과학과 공학학위를 받았으며 2009년 인디애나 대학 블루밍턴에서 컴퓨터과학 석사학위를 취득했다. 2013년에는 분산 병렬 컴퓨팅 분야에서 박사학위를 취득할 것으로 기대된다.
역자 : 안건국
현재 텔코(Telco) 데이터 중심으로 SK C&C에서 빅데이터 프로젝트를 2년째 진행 중이다. 사내 강사로 하둡 강의를 진행했고, 빅데이터 처리 관련 기술 멘토다. 그동안 데이터웨어하우스 기반의 데이터 프레임워크, 워크플로우 엔진과 ETL툴을 개발했다. 주요 관심 분야는 데이터 분석과 관련한 머신 러닝(Machine Learning)과 통계 처리다.
역자 : 배경숙
영상 처리/패턴 인식을 전공하고 영상 인식 분야에서 대부분의 경력을 쌓았다. 2010년부터 현재까지 SK C&C에서 빅데이터 프로젝트를 수행하며 맵리듀스, 머하웃, 프리겔(pregel) 등을 사용했다. 영상에 빅데이터 기술을 결합한 동영상 검색, 분류 등에 특히 관심이 많다.
책 속으로 책속으로 보이기/감추기
『하둡 맵리듀스 프로그래밍』은 크고 복잡한 데이터셋을 처리하는 개발자를 위한 책이다. 이 책은 간단한 방법으로 시작하지만, 하둡에 대한 깊이 있는 지식을 제공한다. 하둡을 사용해 잡을 달성하는 방법에 대한 간략한 원스톱 가이드다. 이 책에는 단계별 절차와 실제 사례, 단순하고 이해하기 쉬운 방식으로 제시한 90가지의 예제가 있으며, 아파치 소프트웨어 재단(Apache Software Foundation, http://www.apache.org)에서 개발한 소프트웨어가 이 책에 포함된 예제에 사용됐다.
---「저자 서문」 중에서
하둡은 이제 특정 엔지니어의 기술이 아닌, IT에 관련된 대부분 사람들이 들어 봤을 정도로 보편화되었다. 내가 하둡을 처음 전한 건, 2008년 반도체 공정 간의 수많은 데이터를 다룰 때였다. 당시 반도체 제조에서 다뤄야 할 데이터는 테스트 데이터만 해도 5테라바이트가 넘었다. 게다가 실제 데이터는 ROI 측면에 모든 데이터를 RDBMS에 저장할 수 없었기에 이때 처음 하둡을 살펴보게 됐다. 당시에는 하둡의 가능성이 이렇게 커질지 전혀 알지 못했다. 이후 2010년 말에 이르자, 클라우드 컴퓨팅 기술 확산에 따른 데이터를 다루는 기술로 하둡이 다시 각광을 받기 시작했다. 그리고 지금은 ‘빅데이터’라는 패러다임에서 늘 빠지지 않는 기술로 등장한다.
하지만 하둡에는 많은 변화가 있었고, 변화 속에 하둡 버저닝은 일관성이 보장되지 않아 여전히 어려운 기술이기도 하다. 나는 하둡 소스를 열고 분석하기 시작했고 프로젝트를 진행하면서 하둡을 더 깊이 들여다보기 시작했다. 하지만 ‘아, 이제 좀 알겠다.’는 시점에 하둡은 또 다른 진화를 했고, 계속 발전 중이며 여전히 학습이 필요하다.
팩트 출판사에서 출간된 이 책의 컨셉은 ‘Cookbook’이라는 이름처럼 예제를 따라하며 하둡을 빠르게 습득하는 것을 목표로 한다. 따라서 책의 내용은 생각만큼 심오하지 않다. 그렇다고 책의 내용이 매우 친절한 것은 아니다. 그것은 하둡의 운용과 활용이 되는 배경 때문인데, 먼저 하둡을 설치하고 설정을 수정하려면 기본적으로 리눅스와 VI 같은 편집기를 조금은 알아야 한다. 물론 몰라도 배우고 사용할 수 있지만, 모르면 학습 속도가 느려져 지칠 가능성이 크다. 또한 맵리듀스 애플리케이션을 작성해야 하기 때문에 자바나 파이썬을 조금 알고 있어야 하는 학습 곡선(Learning Curve)이 존재한다. 그러나 그만큼 학습할 가치가 충분하다. 이 책은 데이터 처리의 관점에서 하둡의 주요 에코시스템을 빠르게 실행해보고 개념을 잡을 수 있도록 구성됐다. 따라서 데이터를 처리하는 다양한 기법을 확인할 수 있고, 관심 있는 에코시스템의 컴포넌트를 선택해 좀더 깊이 학습하고 기술 내재화를 할 수 있다면 빅데이터 처리 엔지니어로서 초석을 다질 수 있을 것이라고 확신한다.
- 2013년 5월 1일 노동절에
안건국
---「저자 서문」 중에서
하둡은 이제 특정 엔지니어의 기술이 아닌, IT에 관련된 대부분 사람들이 들어 봤을 정도로 보편화되었다. 내가 하둡을 처음 전한 건, 2008년 반도체 공정 간의 수많은 데이터를 다룰 때였다. 당시 반도체 제조에서 다뤄야 할 데이터는 테스트 데이터만 해도 5테라바이트가 넘었다. 게다가 실제 데이터는 ROI 측면에 모든 데이터를 RDBMS에 저장할 수 없었기에 이때 처음 하둡을 살펴보게 됐다. 당시에는 하둡의 가능성이 이렇게 커질지 전혀 알지 못했다. 이후 2010년 말에 이르자, 클라우드 컴퓨팅 기술 확산에 따른 데이터를 다루는 기술로 하둡이 다시 각광을 받기 시작했다. 그리고 지금은 ‘빅데이터’라는 패러다임에서 늘 빠지지 않는 기술로 등장한다.
하지만 하둡에는 많은 변화가 있었고, 변화 속에 하둡 버저닝은 일관성이 보장되지 않아 여전히 어려운 기술이기도 하다. 나는 하둡 소스를 열고 분석하기 시작했고 프로젝트를 진행하면서 하둡을 더 깊이 들여다보기 시작했다. 하지만 ‘아, 이제 좀 알겠다.’는 시점에 하둡은 또 다른 진화를 했고, 계속 발전 중이며 여전히 학습이 필요하다.
팩트 출판사에서 출간된 이 책의 컨셉은 ‘Cookbook’이라는 이름처럼 예제를 따라하며 하둡을 빠르게 습득하는 것을 목표로 한다. 따라서 책의 내용은 생각만큼 심오하지 않다. 그렇다고 책의 내용이 매우 친절한 것은 아니다. 그것은 하둡의 운용과 활용이 되는 배경 때문인데, 먼저 하둡을 설치하고 설정을 수정하려면 기본적으로 리눅스와 VI 같은 편집기를 조금은 알아야 한다. 물론 몰라도 배우고 사용할 수 있지만, 모르면 학습 속도가 느려져 지칠 가능성이 크다. 또한 맵리듀스 애플리케이션을 작성해야 하기 때문에 자바나 파이썬을 조금 알고 있어야 하는 학습 곡선(Learning Curve)이 존재한다. 그러나 그만큼 학습할 가치가 충분하다. 이 책은 데이터 처리의 관점에서 하둡의 주요 에코시스템을 빠르게 실행해보고 개념을 잡을 수 있도록 구성됐다. 따라서 데이터를 처리하는 다양한 기법을 확인할 수 있고, 관심 있는 에코시스템의 컴포넌트를 선택해 좀더 깊이 학습하고 기술 내재화를 할 수 있다면 빅데이터 처리 엔지니어로서 초석을 다질 수 있을 것이라고 확신한다.
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---「옮긴이의 말」 중에서
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