품목정보
발행일	2014년 07월 23일
쪽수, 무게, 크기	131쪽 \| 369g \| 18823511mm
ISBN13	9788960775848
ISBN10	8960775843

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1장 맵리듀스의 이해 ___맵리듀스 모델 ___하둡 맵리듀스 개요 ___하둡 맵리듀스 내부 구성 ___맵리듀스 성능에 영향을 주는 요인 ___정리 2장 하둡 설정 개요 ___하둡 설정 연구 ______mapred-site.xml 설정 파일 _________CPU 관련 설정 _________디스크 I/O 관련 설정 _________메모리 관련 설정 _________네트워크 관련 설정 ______hdfs-site.xml 설정 파일 ______core-site.xml 설정 파일 ___하둡 맵리듀스 지표 ___성능 모니터링 툴 ______척와의 하둡 모니터링 ______강글리아의 하둡 모니터링 ______나지오스의 하둡 모니터링 ______암바리의 하둡 모니터링 ___정리 3장 시스템 병목 검출 ___성능 튜닝 ___성능 기준치 작성 ___리소스 병목 검출 ______메모리 병목 검출 ______CPU 병목 검출 ______스토리지 병목 검출 ______네트워크 병목 검출 ___정리 4장 리소스 취약점 발견 ___클러스터 취약점 발견 ______하둡 클러스터 노드 상태 확인 ______입력 데이터 크기 확인 ______대규모 I/O와 네트워크 트래픽 발생 확인 ______병렬 태스크 부족 증상 확인 ______CPU 경합 발생 확인 ___하둡 클러스터 규모 산정 ___올바른 클러스터 구성 ___정리 5장 맵과 리듀스 태스크 성능향상 ___맵 태스크 성능향상 ______입력 데이터와 블록 크기의 영향 ______작고 분할이 안되는 파일 처리 ______맵 단계의 스필 빈도 줄이기 ______맵 태스크 처리율 계산 ___리듀스 태스크 성능향상 ______리듀스 태스크 처리율 계산 ______리듀스 실행 단계 성능향상 ___맵과 리듀스 설정 튜닝 ___정리 6장 맵리듀스 태스크 최적화 ___컴바이너 활용 ___압축 활용 ___적절한 Writable 자료형 사용 ___스마트한 자료형 재사용 ___맵퍼와 리듀서 코드 최적화 ___정리 7장 모범 사례와 권장 항목 ___하드웨어 튜닝과 운영체제 권장 설정 ______하둡 클러스터 체크리스트 ______바이오스 튜닝 체크리스트 ______운영체제권장설정 ___하둡모범사례와권장사항 ______하둡설치 ______권장하둡튜닝 ______맵리듀스 클래스 템플 ___정리

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저자 : 칼레드 타니어

1980년부터 컴퓨터 관련 지식을 쌓기 시작했다. 전설적인 싱클레어(Sinclair) Zx81 기종과 코모도어(Commodore) 개인용 제품(Vic20, Commodore 64, Commodore 128D, Amiga 500)을 이용해 프로그래밍에 입문했다.

전자공학 학사학위를 마치고 시스템 정보설계학 석사학위를 졸업 논문과 함께 이수했다. 마지막으로 연구석사학위를 끝으로 교육인생의 종지부를 찍었다. 칼레드는 마이크로소프트 인증솔루션개발자(MCSD, Microsoft Certified Solution Developer)이며 20년 이상 소프트웨어 솔루션의 개발/구현과 기술 발표를 선도해왔다.

지금까지 프랑스와 캐나다의 다양한 회사에서 인프라 엔지니어와 시니어 개발자, 엔터프라이즈 솔루션 아키텍트로 경험을 쌓아왔고 현재는 개인 IT 컨설턴트로 일하고 있다.
마이크로소프트 닷넷(.NET)과 서버시스템, 오라클 자바 기술에 뛰어나며, 온라인/오프라인(인터넷/데스크탑) 애플리케이션 설계와 시스템 전환, 다국어 애플리케이션에 경험이 많다.

항상 새로운 주제로 연구를 진행해왔으며, 새로운 것을 배우고, 프랑스와 북아메리카, 중동 국가에서의 새로운 모험을 찾는다. 많은 서버와 모니터, 아두이노(Arduino), 넷두이노(Netduino), 라즈베리 파이(RaspBerry Pi), 닷넷 개지티어(.Net Gadgeteer) 같은 각종 오픈소스 전자기판, 윈도우폰, 안드로이드폰, iOS폰을 구비한 IT & 전자 연구실을 보유하고 있다.

EGC 2012(세계 데이터마이닝 포럼, 프랑스 보르도 대학)에 참여하여 ’클라우드 컴퓨팅 환경에서의 데이터 분산 최적화 기술’을 주제로 워크샵 세션과 발표를 진행한 바 있다. 이 발표의 목적은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 k-means와 Apriori 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한 최적화 방법을 정의하기 위함이었다.

『RavenDB 2.x Beginner’s Guide』(Packt 출판)의 저자이기도 하다. 현재 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 박사학위를 목표로 두고 있으며, 해당 기술을 배우는 데 열정이 넘친다.

야경과 풍경 촬영, 여행, 비디오 게임, 아두이노/닷넷 개지티어를 응용한 재미있는 도구 만들기를 즐긴다. 가족과 아내와 지내는 시간은 그 무엇보다 소중한 시간이다.

이메일 주소 contact@khaledtannir.net로 연락할 수 있다.

역자 : 김현준

텍사스 오스틴 주립대학교 컴퓨터과학 학사학위를 이수했으며, 오스틴의 브랜딩 및 마케팅 업체에서 SEO와 웹 분석가로 활동했다. Rackspace의 클라우드 서비스를 처음 접하면서 클라우드와 분산 시스템에 관심을 가지게 됐다. 이후 한국 SK C&C 클라우드 컴퓨팅 팀에서 3년간 클라우드와 빅데이터 기술을 경험했으며, 현재는 쿠팡에서 빅데이터 기반 웹 분석, 고객 및 소비자 분석 업무를 맡고 있다. 주요 관심분야는 고객관리 및 분석과 빅데이터 기술의 접목이다.

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★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 하둡 클러스터 노드 규모 산정 ■ 자원 병목을 찾아내기 위한 하둡 맵리듀스 성능관련 카운터 활용법 ■ 최적의 맵퍼와 리듀서 구성 ■ 압축과 컴바이너 활용을 통한 맵과 리듀서 태스크 처리율 최적화 ■ 다양한 최적화 기법 이해와 클러스터 최적화의 모범사례 ■ 사용자의 하둡 클러스터 취약점 발견 ■ 맵리듀스 성능에 영향을 주는 요인 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 하둡 관리자 혹은 개발자, 맵리듀스 사용자, 하둡 입문자가 클러스터와 애플리케이션을 최적화하는 데 매우 유용한 도서다. 맵리듀스 애플리케이션 개발 경험이 있다면, 마지막 장의 맵리듀스 클래스 템플릿 코드를 이해하는 데 도움이 된다. ★ 이 책의 구성 ★ 1 장, 맵리듀스의 이해: 맵리듀스 내부 동작 방식과 성능에 영향을 주는 요인을 찾아본다. 2 장, 하둡 설정 개요: 하둡 설정 파일과 맵리듀스 성능 관련 설정을 연구하고. 추가로 하둡 맵리듀스 활동 내역을 모니터링하는 데 사용하는 하둡 지표와 다양한 성능 모니터링 툴을 살펴본다. 3 장, 시스템 병목 검출: 하둡 맵리듀스 성능 튜닝 절차와 성능 기준치 작성 요령을 배운다. 그리고 하둡 카운터를 이용해 리소스 병목과 취약점을 찾는 방법을 배운다. 4 장, 리소스 취약점 발견: 하둡 클러스터 상태와 CPU와 메모리 사용량, 대규모 I/O 스토리지와 네트워크 전송량을 확인한다. 하둡 클러스터를 구축할 때 필요한 정확한 리소스 산정 방법을 배운다. 5 장, 맵과 리듀스 태스크 성능 향상: 맵과 리듀스 태스크 실행 성능을 향상시키는 기술을 배운다. 블록 크기의 중요성을 배우고 스필 레코드 수 절감 방법, 맵과 리듀스 처리율 측정, 맵리듀스 설정 튜닝 방법을 학습한다. 6 장, 맵리듀스 최적화: 맵과 리듀스 태스크 최적화를 위한 컴바이너와 압축 기술의 적절한 적용 예시를 살펴보고 다양한 애플리케이션 코드 최적화 기술을 학습한다. 7 장, 모범 사례와 권장 사항: 하둡 클러스터를 최대한 활용하기 위한 각종 장비와 소프트웨어의 체크리스트, 권장 사항, 튜닝 기법을 소개한다.

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