품목정보
발행일	2014년 11월 28일
쪽수, 무게, 크기	424쪽 \| 995g \| 18823525mm
ISBN13	9788960776388
ISBN10	8960776386

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1장 아파치 하둡 YARN: 간략한 역사와 배경 소개 아파치 하둡 0단계: 애드혹 클러스터 시대 1단계: 하둡 온디맨드 __HOD상에서 HDFS __HOD의 특징과 장점 __하둡 온디맨드의 단점 2단계: 공유 컴퓨팅 클러스터의 기원 __공유 클러스터의 진화 __공유 맵리듀스 클러스터 문제 3단계: YARN의 출현 정리 2장 아파치 하둡 YARN의 빠른 설치 시작 단일 노드의 YARN 클러스터 설정 단계 __1단계: 아파치 하둡 다운로드 __2단계: JAVA_HOME의 설정 __3단계: 사용자와 그룹 생성 __4단계: 데이터와 로그 디렉터리 생성 __5단계: core-site.xml 설정 __6단계: hdfs-site.xml 설정 __7단계: mapred-site.xml 설정 __8단계: yarn-site.xml 설정 __9단계: 자바 힙 크기 수정 __10단계: HDFS 포맷 __11단계: HDFS 서비스 시작 __12단계: YARN 서비스 시작 __13단계: 웹을 이용해 실행 중인 서비스 확인 간략한 맵리듀스 예제 실행 정리 3장 아파치 하둡 YARN의 핵심 개념 맵리듀스의 한계를 넘어 __맵리듀스 패러다임 아파치 하둡 맵리듀스 __비맵리듀스 워크로드의 필요성 __확장성 해결 __개선된 이용률 __사용자 민첩성 아파치 하둡 YARN YARN 컴포넌트 __리소스매니저 __애플리케이션마스터 __자원 모델 __리소스리퀘스트와 컨테이너 __컨테이너 명세 정리 4장 YARN 컴포넌트의 기능 개요 아키텍처 개요 리소스매니저 YARN 스케줄링 컴포넌트 __FIFO 스케줄러 __커패시티 스케줄러 __페어 스케줄러 컨테이너 노드매니저 애플리케이션마스터 YARN의 자원 모델 __클라이언트 자원 요청 __애플리케이션마스터 컨테이너 할당 __애플리케이션마스터-컨테이너 관리자 통신 애플리케이션 의존성 관리 __로컬리소스 정의 __로컬리소스 타임스탬프 __로컬리소스 유형 __로컬리소스 가시성 __로컬리소스 라이프사이클 정리 5장 아파치 하둡 YARN 설치 시작 시스템 준비 __1단계: EPEL과 pdsn 설치 __2단계: ssh 키 생성과 배포 하둡 버전 2의 스크립트 기반 설치 __JDK 옵션 __1단계: 스크립트 다운로드와 해제 __2단계: 스크립트 변수 설정 __3단계: 노드 이름 설정 __4단계: 스크립트 실행 __5단계: 설치 확인 스크립트 기반 설치 제거 파일 처리 설정 환경설정 파일 설정 __core-site.xml __hdfs-site.xml __mapred-site.xml __yarn-site.xml 시작 스크립트 아파치 암바리로 하둡 설치 __암바리 기반 하둡 설치 실행 __1단계: 필요조건 확인 __2단계: 암바리 서버 설치 __3단계: 암바리 에이전트 설치와 시작 __4단계: 암바리 서버 시작 __5단계: HDP2.X 클러스터 설치 정리 6장 아파치 하둡 YARN 관리 스크립트 기반 환경설정 클러스터 상태 모니터링: 나기오스 __기본적인 하둡 서비스 모니터링 __JVM 모니터링 실시간 모니터링: 강글리아 암바리로 관리 JVM 분석 기본 YARN 관리 __YARN 관리 도구 __YARN 노드 추가 및 해제 __커패시티 스케줄러 설정 __YARN 웹 프록시 __JobHistoryServer 사용 __사용자와 사용자 그룹 매핑 갱신 __슈퍼유저 프록시 그룹 매핑의 갱신 __리소스매니저 관리를 위한 ACL 갱신 __서비스 레벨 권한 리로드 __YARN의 잡 관리 __컨테이너 메모리 설정 __컨테이너 주요 설정 __맵리듀스 프로퍼티 설정 __사용자 로그 관리 정리 7장 아파치 하둡 YARN 아키텍처 가이드 개요 리소스매니저 __리소스매니저 컴포넌트의 개요 __클라이언트와 리소스매니저의 상호 작용 __애플리케이션과 리소스매니저의 상호 작용 __노드와 리소스매니저의 상호 작용 __핵심 리소스매니저 컴포넌트 __리소스매니저의 보안 관련 컴포넌트 노드매니저 __노드매니저 컴포넌트의 개요 __노드매니저 컴포넌트 __노드매니저 보안 컴포넌트 __노드매니저의 중요 기능 애플리케이션마스터 __개요 __무결점 동작 상태 __자원의 요건 __스케줄링 __스케줄링 프로토콜과 로컬리티 __컨테이너 시작 __종료 컨테이너 __애플리케이션마스터 실패와 복구 __조정과 출력 결과 커밋 __클라이언트를 위한 정보 __보안 __애플리케이션마스터 종료의 마무리 YARN 컨테이너 __컨테이너 환경 __애플리케이션마스터와 통신 애플리케이션 작성을 위한 정리 정리 8장 YARN의 커패시티 스케줄러 커패시티 스케줄러의 소개 __멀티테넌시의 탄력성 __보안 __자원 인식 __세부적인 스케줄링 __로컬리티 __스케줄링 정책 커패시티 스케줄러 설정 큐 계층형 큐 __주요 특징 __큐 사이의 스케줄링 __계층형 큐의 정의 큐 접근 제어 큐의 커패시티 관리 사용자 제한 예약 큐의 상태 애플리케이션의 한계 사용자 인터페이스 정리 9장 아파치 하둡 YARN의 맵리듀스 하둡 YARN 맵리듀스 예제 실행 __사용 가능한 예제 목록 __Pi 예제 실행 __웹을 사용하는 모니터 예제 __Terasort 테스트 실행 __TestDFSIO 벤치마크 실행 맵리듀스 호환성 맵리듀스 애플리케이션마스터 __애플리케이션마스터의 재시작 설정 __완료된 태스크의 복구 설정 __잡히스토리 서버 노드 커패시티 계산 셔플 서비스로 변경 기존 하둡 버전 1의 애플리케이션 실행 __org.apache.hadoop.mapred API의 바이너리 호환성 __org.apache.hadoop.mapreduce API의 소스 호환성 __커맨드라인 스크립트의 호환성 __MRv1과 초기 MRv2(0.23.x) 애플리케이션 간의 호환성 맵리듀스 버전 1의 기존 코드 실행 __YARN 기반 아파치 피그 스크립트 실행 __YARN 기반 아파치 하이브 쿼리 실행 __YARN 기반 아파치 우지 워크플로우 실행 고급 기능 __우버 잡 __플러그인이 가능한 셔플과 정렬 정리 10장 아파치 하둡 YARN 애플리케이션 예제 YARN 클라이언트 애플리케이션마스터 정리 11 장 아파치 하둡 YARN 분산 셸 YARN 분산 셸 사용 __간단한 예제 __추가적인 컨테이너 사용 __셸 인수 활용 분산 셸 예제 분산 셸 내부 구조 __애플리케이션 상수 __클라이언트 __애플리케이션마스터 __최종 컨테이너 정리 12장 아파치 하둡 YARN 프레임워크 분산 셸 하둡 맵리듀스 아파치 테즈 아파치 지라프 호야: YARN의 HBase YARN의 드라이어드 아파치 스파크 아파치 스톰 REEF: 보존 가능한 평가기 실행 프레임워크 햄스터: 동일 클러스터에서 하둡과 MPI 정리 부록 A 추가적인 내용과 코드 다운로드 부록 B YARN 설치 스크립트 부록 C YARN 관리 스크립트 부록 D 나기오스 모듈 부록 E 자원과 추가적인 정보 부록 F HDFS 빠른 참조

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저 자 소 개

아룬 머시 (Arun C. Murthy)
2006년 초에 프로젝트 초기 이후부터 아파치 하둡 풀타임으로 기여했다. 오랫동안 하둡 커미터이자, 아파치 하둡 PMC(Project Management Committee) 멤버다. 이전에는 야후 하둡 맵리듀스 개발 팀의 리더이자 아키텍트였으며, 야후의 (현재 5만 대에 가까운 머신에서 실행하는) 모든 것을 위한 서비스로 하둡 맵리듀스를 제공하기 위한 기술적 수준에서 최종 담당자였다. 아파치 하둡의 개발과 채택을 신속하게 지원하는 소프트웨어 회사 호튼웍스(Hottonworks)의 설립자이자 아키텍트다. 호튼웍스는 2011년 6월에 야후의 하둡 소프트웨어 엔지니어링 팀의 핵심 아키텍트와 핵심 하둡 커미터로 구성된 회사다. 뛰어난 기술 투자자 중 하나인 야후 앤 벤치마크 캐피탈(Yahoo! and Benchmark Capital)의 투자를 받은 호튼웍스는 아파치 하둡이 빅데이터 저장과 처리, 관리, 분석에 있어 표준 플랫폼이 되기를 목표로 추구하는 회사다. 아룬은 실리콘밸리에서 살고 있다.

비나드 쿠마 바빌라팔리 (Vinod Kumar Vavilapalli)
2007년 중반부터 아파치 하둡 프로젝트에 풀타임으로 기여하고 있다. 아파치 소프트웨어 재단에서 오랫동안 하둡 기여자와 하둡 커미터, 아파치 PMC 멤버, 재단 멤버다. 호튼웍스에서 맵리듀스와 YARN에 관련된 사람이다. 5년 이상 하둡에 관련해 여전히 즐겁게 일하고 있다. 하둡 온디맨드와 하둡 0.20, 커패시티 스케줄러, 하둡 보안, 맵리듀스에 관여했으며, 아파치 하둡 YARN의 리드 개발자이면서 프로젝트 리더다. 호튼웍스에 입사하기 전에 야후에 있었으며, 수만 노드의 대규모에서 동작하는 오늘날의 하둡을 만든 그리드(Grid) 팀에서 일했다. 독서광이며, 비트(bit)를 통해 좀 더 나은 세상으로 바꾸기 위해 컴퓨터를 사용하는 데 열정적이다. 인도 Roorkee 공대에서 컴퓨터과학과 공학의 학사학위를 받았다. 실리콘밸리에서 살고 있으며, @tshooter 트위티 계정으로 만날 수 있다.

더그 이들린 (Doug Eadline, PhD)
리눅스 HPC 클러스터 혁명의 연대 저작과 개업으로 경력을 쌓기 시작했고, 현재 문서 빅데이터 분석 경력을 갖고 있다. 첫 번째 베오울프(Beowulf) 설명문을 필두로, HPC의 사실상 모든 면을 다루는 백서와 지침서 수백 가지를 쓰고 있다. 2005년, 인기 있는 ClusterMonkey.net 웹사이트를 개설하고 편집 일을 시작하기 전에는, ?클러스터월드(ClusterWorld)? 잡지의 편집장으로 헌신했으며, ?리눅스 매거진(Linux Magazine)?의 수석 HPC 편집자였다. 하드웨어나 소프트웨어 설계와 벤치마킹, 스토리지, GPU, 클라우드 컴퓨팅, 병렬 컴퓨팅을 포함한 HPC의 여러 측면에 실무 경험이 있다. 현재 HPC 산업의 저자이자 컨설턴트이며, Limulus Personal Cluster Project의 리더다. 또한 애디슨웨슬리 출판사에서 펴낸 ?하둡 기초?와 ?아파치 하둡 YARN 기초? 라이브레슨(LiveLessons) 비디오 강사다.

조셉 니미크 (Joseph Niemiec)
포춘 1000대 기업의 하둡 솔루션 설계에 중심을 둔 빅데이터 솔루션 엔지니어다. 조셉은 여러 YARN 애플리케이션을 만드는 데 고객과 일을 했으며, 배치 처리를 넘어 독특한 관점을 제공함으로써 고객이 YARN으로 이동할 수 있게 제공하고, 직접 YARN 개발에 일을 해왔다. 열정적인 기술자로 2001년 이후 기술 혁신에 집중하고 있다. 10대 때부터 게임 점수 최적화의 데이터 분석에 관심을 두기 시작했지만, 하둡 같은 최신 기술이나 YARN을 사용해 새로운 데이터 애플리케이션을 만드는 것 같은 새로운 기술 혁신을 고객이 흡수할 수 있게 지원하는 것으로 바뀌었다.

제프 마컴 (Jeff Markham)
오픈소스 하둡을 장려하는 회사 호튼웍스의 솔루션 엔지니어다. 이전에는 분산 데이터의 분산 애플리케이션을 구축하는 회사를 지원하는 VMWare와 레드햇, IBM과 일을 했다. 자바 애플리케이션 개발 기사를 작성했었고, 여러 컨퍼런스와 하둡 사용자 그룹에서 발표했다. 아파치 피그(Pig)와 아파치 HDFS의 기여자다.

역자 : 안건국

데이터 관련 모든 것에 관심이 있지만, 최근에는 메모리 기반에서 데이터 처리와 데이터 샘플링 같은 데이터 엔지니어링에 관심이 많다. 또한 시각화가 없는 데이터 분석은 아무런 의미가 없다는 것을 깨닫고 뒤늦게 시각화에 대한 공부에 집중하고 있다. 에이콘출판사에서 펴낸 『하둡과 빅데이터 분석 실무』(2013), 『하둡 맵리듀스 프로그래밍』(2013)을 번역했다.

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★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 아파치 하둡 에코시스템을 확장하는 방법인 YARN의 목표와 설계, 아키텍처, 구성 요소 ■ 단일 노드에서 YARN의 탐색 ■ YARN 클러스터와 커패시티 스케줄러의 관리 ■ 기존 맵리듀스 애플리케이션을 실행하는 방법 ■ 대규모 클러스터 YARN 애플리케이션을 개발하는 방법 ■ YARN에서 실행하는 새로운 오픈소스 프레임워크 ★ 추천의 글 ★ 작가 윌리엄 깁슨이 한 유명한 말이 있다. “미래는 이미 와 있다. 단지 널리 퍼져있지 않을 뿐이다.” 웹 검색 산업이 전혀 알려지지 않았을 때 우리에게는 빅데이터의 미래에서의 삶에 대한 특권이 있었다(한편, 저주도 있었다). 무엇을 배웠을까? 우리는 모든 것을 측정할 수 있게 학습했다. 그리고 우리는 실험하는 방법도 배웠다. 우리는 비정형 데이터를 발굴해야 하는 신호를 습득했고, 데이터 과학을 통해 비즈니스 가치를 발굴해야 하는 것을 배웠다. 그리고 그 시기에 개발되고 있는 비즈니스 인텔리전스 시스템과는 근본적으로 다른 새로운 데이터 처리 플랫폼이 필요하고, 이 일을 위해 학습했다. 빅데이터의 미래는 빠르게, 거의 모든 산업에 도달하고 있다. 빅데이터의 미래는 자동차와 빌딩, 심지어 사이버 공간에서 우리가 알고 있는 웹로그뿐만 아니라 사람들이 만들어내는 로그 스트림 등 물리적 세계의 광범위한 계측을 통해 부분적으로 구동되고 있다. 아주 분명하게 디지털화된 정부의 기록과 보험 정책, 디지털 의료 기록 등과 같은 디지털 기록은 검색 엔진이 웹페이지를 크롤링하고 해석하는 것과 비슷한 정보의 수집물을 만들고 있다. 점점 더 산업에서 웹 검색 세상의 첫 번째로 개척된 도구와 기술이 통용되는 것은 놀라운 일은 아니다. 그리고 아파치 하둡(Apache Hadoop)도 당연히 그와 같은 도구다. 하지만 하둡은 발표된 지 10년 가까이 됐다. 컴퓨팅 인프라는 십 년 동안 크게 발전했다. 만약 하둡이 현대 빅데이터 세상과 밀접한 관련이 있다면, 하둡 역시 발전이 필요했다. 따라서 YARN은 하둡과 관련한 발전의 결과다. 이 책의 하둡 역사 개관에서도 설명했지만, 하둡 실재의 대부분은 단일 컴퓨팅 패러다임인 맵리듀스(MapReduce) 지원이다. 컴퓨팅 서버에서 문제가 되는 것에 더 많은 노드를 추가하는 수평적 확장은 웹 검색 산업의 웹 성장 속도를 유지하기 위한 유일한 방법이었다. 맵리듀스 패러다임은 수평적 확장에 대해 특별히 적합해, 투자 유치는 자연스러웠다. 좀 더 빠른 네트워크와 더 많은 코어, SSD 스토리지, 그리고 (특히) 더 많은 메모리, 병렬 컴퓨팅의 새로운 패러다임은 대규모 확장에 실용적으로 되고 있다. YARN은 하둡 사용자가 맵리듀스를 넘어 이동함으로써 새로운 패러다임을 채택할 수 있게 해준다. 맵리듀스를 버리는 것은 아니다. 많은 문제에 아주 적합하고 여전히 현재 발전되고 있는 다른 어떤 것보다 훌륭하게 확장되기 때문이다. 그러나 점점 맵리듀스는 YARN의 많은 도구 중 하나가 될 뿐이다. 즉, 빅데이터 시대는 이제 막 시작되고 있으며, YARN 덕분에 하둡은 모든 업계에서 빅데이터를 처리하는 데 매우 중요한 역할을 지속할 것이다. 이 모든 것을 감안할 때 YARN 프로젝트 설립자 아룬 머시(Arun Murthy)로부터 배운 것을 기쁘게 생각한다. 그리고 프로젝트 리더인 비나드 쿠마 바빌라팔리(Vinod Kumar Vavilapalli)는 더그 이들린(Doug Eadline)과 조셉 니미크(Joseph Niemiec), 제프 마컴(Jeff Markham)과 함께 YARN 프로젝트의 히스토리와 목표를 공유하고, YARN의 배포와 작동하는 방법과 애플리케이션 수준에서 YARN을 최대한 활용하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공하기 위해 팀을 만들었다. 새로운 맵리듀스 패러다임을 넘어 하둡을 전파하기 위한 중요한 돌파구로 YARN을 강조하고, 아파치 하둡 2.0 버전에 꼭 필요한 책이다. - 레이미 스태터(Raymie Stata) / Altiscale CEO 데이터 분석 시리즈는 하둡과 여러 하둡 에코시스템을 다루지 않으면 의미가 없다. 하둡 2는 데이터 처리가 하둡에서 어떻게 작동하는지 내부의 큰 변화를 나타내는 YARN(Yet Another Resource Negotiator)을 발표했다. YARN에서 하둡은 확장성 측면에서 데이터 처리용 애플리케이션을 만들기 위한 프레임워크로, 맵리듀스 패러다임을 넘어섰다. 맵리듀스는 YARN의 프레임워크에서 구현되는 애플리케이션일 뿐이다. 이 책은 YARN의 동작을 자세하게 다루고 맵리듀스 이외에 하둡의 확장성 측면에서 데이터를 어떻게 다루고 동작하는지 YARN을 이용한 방법을 설명한다. 어떤 사람도 이 책의 저자진보다 자료를 더 잘 만들 수는 없다. 그들은 YARN의 창시와 개발을 담당하는 호튼웍스(Hortonworks)의 팀이다. 호튼웍스 공동설립자인 아룬은 2006년부터 하둡에 공헌하고 있다. 비나드는 2007년 중반부터 아파치 하둡 프로젝트에 풀타임으로 기여하고 있다. 제프와 조셉은 호튼웍스 솔루션 엔지니어다. 더그는 인기 있는 Hadoop Fundamentals LiveLesson을 교육하는 트레이너이며, 수년간 하둡과 클러스터 시스템을 구축한 경험이 있다. 따라서 이런 저자들의 하둡과 YARN에 관련된 지식과 경험의 폭은 다른 곳에서 찾을 수 없다. 이 책은 플랫폼 진화에 필요한 다음 단계인 YARN이 왜 필요했는지 설명하기 위해 하둡과 맵리듀스의 간략한 역사를 설명한다. 설치와 관리를 통해 YARN 내부와 커패시티 스케줄러를 자세히 살펴본다. 기존 맵리듀스 애플리케이션이 현재 YARN에서 애플리케이션 프레임워크로 어떻게 실행되는지 살펴본다. 마지막으로 YARN 애플리케이션을 구현하는 방법을 학습하고 새로운 YARN 기반 프레임워크 일부를 살펴본다. 이 책은 독자가 차세대 하둡 플랫폼에 대한 포괄적인 부분을 학습하게 돕는다. - 폴 딕스(Paul Dix) / 애디슨웨슬리(Addison-Wesley) 출판사 데이터?분석 시리즈 에디터 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 이 책은 아파치 하둡 YARN의 목표와 YARN의 설계 및 아키텍처, 그리고 맵리듀스 이상의 규모로 데이터를 활용할 수 있게 하둡 에코시스템을 확장하는 방법 등의 상세한 부분을 다루려고 의도했다. YARN 클러스터 설치와 관리, 그리고 YARN 애플리케이션 개발과 새로운 프레임워크가 맵리듀스를 넘어 YARN에서 실행될 수 있게 사용자 지원에 주로 초점을 맞췄다. 이 책은 아파치 하둡을 소개하려는 목적이 아니라는 데 주의하라. 독자가 하둡 버전 1의 동작 지식을 알고 있고, 하둡 맵리듀스 프레임워크상에서 애플리케이션을 작성할 수 있으며, 하둡 분산 파일 시스템의 아키텍처와 사용법을 알고 있다고 가정한다. 소개 자료에 대해서는 책의 웹사이트(http://yarn-book.com)를 참고하자. 이 책의 향후 개정판에서는 맵리듀스 애플리케이션 프레임워크 자체와 사용자가 자신의 맵리듀스 애플리케이션을 설계하고 코딩할 수 있는 방법에 관련한 자료가 확장되기를 희망한다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, '아파치 하둡 YARN: 간략한 역사와 배경'에서는 아파치 하둡 YARN이 어떻게, 그리고 왜 출현하게 됐는지 역사를 설명한다. 2장, '아파치 하둡 YARN의 빠른 설치'에서는 단일 머신에서 아파치 하둡의 빠른 설치와 탐색할 수 있는 가이드를 제공한다. 3장, '아파치 하둡 YARN의 핵심 개념'에서는 YARN을 소개하고 하둡 에코시스템을 확장하는 방법을 설명한다. 4장, 'YARN 컴포넌트의 기능 개요'에서는 독자들이 시작할 수 있게 YARN 컴포넌트의 기능 개요를 설명한다. 5장, '아파치 하둡 YARN 설치'에서는 YARN을 설치하는 방법을 설명한다. 스크립트 기반의 매뉴얼 설치뿐만 아니라 아파치 암바리(Ambari) GUI 기반 설치 둘 다를 다룬다. 6장, '아파치 하둡 YARN 관리'에서는 YARN 클러스터의 관리에 대한 정보를 다룬다. 7장, '아파치 하둡 YARN 아키텍처 가이드'에서는 독자에게 YARN의 내부 동작 원리를 설명하기 위해 YARN의 아키텍처를 깊이 있게 살펴본다. 8장, 'YARN의 커패시티 스케줄러'에서는 커패시티 스케줄러에 대해 상세히 설명한다. 9장, '아파치 하둡 YARN의 맵리듀스'에서는 기존 맵리듀스 기반 애플리케이션 실행과 YARN을 활용하는 방법을 설명한다. 10장, '아파치 하둡 YARN 애플리케이션 예제'에서는 JBoss 애플리케이션 서버 클러스터를 YARN 애플리케이션으로 개발하고 동작하는 방법을 상세히 설명한다. 11장, '아파치 하둡 YARN 분산 셸'에서는 분산 셸(distributed-shell)의 사용법 및 내부와 YARN에 배포돼 내장 표준 예제 애플리케이션을 설명한다. YARN의 가장 흥미로운 부분 중 하나는 여러 프로그래밍 모델과 애플리케이션 프레임워크를 지원하는 능력이다. 12장, '아파치 하둡 YARN 프레임워크'에서는 YARN 이하에서 개발되고 있는 신규 오픈소스 프레임워크의 간략한 설명으로 끝맺는다. 추가로, 부록 A ‘추가적인 내용과 코드 다운로드’와 부록 B ‘YARN 설치 스크립트’, 부록 C ‘YARN 관리 스크립트’, 부록 D ‘나기오스 모듈’, 부록 E ‘자원과 추가 정보’, 부록 F ‘HDFS 빠른 참조’ 내용이 담겨있다.

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