품목정보
발행일	2011년 05월 30일
쪽수, 무게, 크기	736쪽 \| 1344g \| 18823540mm
ISBN13	9788979148091
ISBN10	8979148097

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1장 하둡과의 만남 1 데이터! 2 데이터 저장소와 분석 3 다른 시스템과의 비교 RDBMS 그리드 컴퓨팅 자발적 컴퓨팅 4 하둡의 역사 5 아파치 하둡과 하둡 생태계 2장 맵리듀스 1 기상 데이터셋 데이터 포맷 2 유닉스 도구로 데이터 분석하기 3 하둡으로 데이터 분석하기 맵과 리듀스 자바 맵리듀스 4 분산형으로 확장하기 데이터 흐름 컴바이너 함수 분산 맵리듀스 잡 실행하기 5 하둡 스트리밍 루비 파이썬 6 하둡 파이프 컴파일 및 실행 3장 하둡 분산 파일시스템 1 HDFS 설계 2 HDFS 개념 블록 네임노드와 데이터노드 3 명령행 인터페이스 기본적인 파일시스템 연산 4 하둡 파일시스템 인터페이스 5 자바 인터페이스 하둡 URL로부터 데이터 읽기 파일시스템 API를 사용하여 데이터 읽기 데이터 쓰기 디렉터리 파일시스템에 질의하기 데이터 삭제 6 데이터 흐름 파일 읽기 해부 파일 쓰기 상세 일관성 모델 7 distcp 병렬 복사 HDFS 클러스터 균형 유지 8 하둡 아카이브 하둡 아카이브 사용하기 제약 사항 4장 하둡 I/O 1 데이터 무결성 HDFS와 데이터 무결성 LocalFIleSystem ChecksumFileSystem 2 압축 코덱 압축과 입력 분할 맵리듀스에서 압축 사용하기 3 직렬화 Writable 인터페이스 Writable 클래스 맞춤형 Writable을 구현하기 직렬화 프레임워크 에이브로 4 파일 기반 데이터 구조 SequenceFile MapFile 5장 맵리듀스 프로그래밍 1 환경설정파일 API 리소스 결합하기 변수 확장 2 개발환경 설정하기 환경설정파일 관리하기 GenericOptionsParser, Tool, ToolRunner 3 유닛 테스트 작성하기 매퍼 리듀서 4 로컬에서 실행하기 로컬 잡 실행하기 드라이버 테스트하기 5 클러스터에서 실행하기 패키징 잡 배포하기 맵리듀스 웹 UI 결과 얻기 잡 디버깅 원격 디버거 사용하기 6 잡 튜닝하기 태스크 프로파일하기 7 맵리듀스 작업 흐름 맵리듀스 잡으로 문제를 분해하기 종속적인 잡 실행 6장 맵리듀스 작동 방법 1 맵리듀스 잡 실행 상세분석 잡 제출 잡 초기화 태스크 할당 태스크 실행 진행 상황과 상태 갱신 잡 완료 2 실패 태스크 실패 태스크트래커 실패 잡트래커 실패 3 잡 스케줄링 페어 스케줄러 커패시티 스케줄러 4 셔플과 정렬 맵 과정 리듀스 관점 환경설정 튜닝 5 태스크 실행 투기적 실행 태스크 JVM 재사용 비정상 레코드 생략하기 태스크 실행 환경 7장 맵리듀스 타입과 포맷 1 맵리듀스 타입 기본적인 맵리듀스 잡 2 입력 포맷 입력 스플릿과 레코드 텍스트 입력 바이너리 입력 다중 입력 데이터베이스 입력과 출력 3 출력 포맷 Text Output 바이너리 출력 Multiple Outputs 느린 출력 Database Output 8장 맵리듀스 기능 1 카운터 내장 카운터 사용자 정의 자바 카운터 사용자 정의 스트리밍 카운터 2 정렬 준비 부분 정렬 전체 정렬 보조 정렬 3 조인 맵-사이드 조인 리듀스-사이드 조인 4 사이드 데이터 분배 잡 환경설정파일 사용 분산 캐시 5 맵리듀스 라이브러리 클래스 9장 하둡 클러스터 설정 1 클러스터 명세 네트워크 위상 2 클러스터 설정 및 설치 자바 설치 하둡 사용자 생성 하둡 설치 설치 점검하기 3 SSH 설정 4 하둡 환경 설정 환경 설정 파일 관리 개발 환경 설정 중요한 하둡 데몬 속성 하둡 데몬 주소와 포트 번호 다른 하둡 속성들 사용자 계정 생성 5 보안 커버로스와 하둡 사용 예제 위임 토큰들 다른 보안 강화 사항 6 하둡 클러스터 벤치마킹 하둡 밴치마크 사용자 잡 7 하둡 클라우드 아마존 EC2의 하둡 10장 하둡 관리 1 HDFS 영속적인 데이터 구조 안전모드 감사 로깅 도구 2 모니터링 로깅 매트릭스 자바 관리 익스텐션 3 관리 일상적인 관리 절차 노드 위임과 해제 업그레이드 11장 피그 1 피그의 설치 및 실행 실행 유형 피그 프로그램 실행 그런트 피그 라틴 편집기 2 예제 예제 생성 3 데이터베이스와 비교 4 피그 라틴 구조 문장 표현 타입 스키마 함수 5 사용자 정의 함수 필터 UDF 평가 UDF 로드 UDF 6 데이터 처리 연산자 데이터 로드 및 저장 데이터 필터링 데이터 분류 및 조인 데이터 정렬 데이터 결합 및 분리 7 실전 피그 사용 병렬 처리 파라미터 대체 12장 하이브 1 하이브 설치하기 하이브 쉘 2 예제 3 하이브 실행하기 하이브 설정하기 하이브 서비스 메타스토어 4 전통적인 데이터베이스와의 비교 읽기 스키마와 쓰기 스키마 갱신, 트랜잭션, 색인 5 HiveQL 데이터 타입 연산자와 함수 6 테이블 관리 테이블과 외부 테이블 파티션과 버켓 저장 포맷 데이터 임포트하기 테이블 변경하기 테이블 삭제하기 7 데이터 쿼리하기 정렬과 집계 맵리듀스 스크립트 조인 서브쿼리 뷰 8 사용자 정의 함수 UDF 작성하기 UDAF 작성하기 13장 HBase 1 HBasics 배경 2 개념 짧은 데이터 모델 여행 구현 3 설치 테스트 드라이브 4 클라이언트 자바 에이브로, REST, 쓰리프트 5 예제 스키마 데이터 적재 웹 쿼리 6 HBase와 RDBMS 성공적인 서비스 HBase 사용 사례: streamy.com의 HBase 7 연습 버전 HDFS 사용자 인터페이스 매트릭스 스키마 설계 카운터 벌크로드 14장 주키퍼 1 주키퍼의 설치와 실행 2 예제 주키퍼를 이용한 그룹 멤버쉽 그룹 생성 그룹 가입 그룹 멤버 목록화 그룹 삭제 3 주키퍼 서비스 데이터 모델 연산 구현 일관성 세션 상태 4 주키퍼로 응용프로그램 구현하기 환경 설정 서비스 탄력적인 주키퍼 응용프로그램 락 서비스 더 많은 분산 데이터 구조와 프로토콜들 5 주키퍼 실 서비스 탄력성과 성능 환경 설정 15장 스쿱 1 스쿱 얻기 2 임포트 예제 3 생성된 코드 추가적인 직렬화 시스템 4 데이터베이스 임포트: 자세히 보기 임포트 제어하기 임포트와 일관성 직접 모드 임포트 5 불러온 데이터로 작업하기 임포트된 데이터와 하이브 6 대용량 객체 임포트하기 7 익스포트 수행하기 8 익스포트: 자세히 살펴보기 익스포트와 트랜잭션성 익스포트와 시퀀스파일 16장 사례 연구 1 Last.fm의 하둡 사용 사례 Last.fm: 소셜 음악 혁명 Last.fm과 하둡 하둡으로 차트 생성하기 트랙 통계 프로그램 요약 2 페이스북의 하둡과 하이브 소개 페이스북과 하둡 가상의 사용 사례 연구 하이브 문제점과 향후의 작업 3 너치 검색 엔진 배경 데이터 구조 너치의 하둡 데이터 처리에 관한 선택 예제 요약 4 랙스페이스에서의 로그 처리 요구 사항/ 문제 간략한 역사 하둡 선택 수집과 저장소 로그에 대한 맵리듀스 5 캐스케이딩 필드, 튜플, 파이프 연산 탭, 스킴, 플로우 캐스케이딩의 실제 예제 유연성 쉐어디스에서의 하둡과 캐스케이딩 요약 6 아파치 하둡의 테라바이트 정렬 7 피그와 우공으로 10억 개 간선 네트워크 그래프 탐색하기 커뮤니티 측정하기 모두 나에게 말을 건다: 트위터 응답 그래프 대칭 링크들 커뮤니티 추출 부록A 아파치 하둡 설치하기 1 준비사항 2 설치 3 환경 설정 부록B 클라우데라의 하둡 배포판 부록C NCDC 기상 데이터의 준비

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저자 : 톰 화이트 Tom White

2007년 2월부터 아파치 하둡 커밋터(Apache Hadoop committer)가 되었고, 아파치 소프트웨어 재단(Apache Software Foundation)의 일원이 되었다. 그는 하둡에 대한 지원과 트레이닝을 제공하는 회사인 Cloudera에서 일하고 있다. 그전에는, 독립적인 하둡 고문으로서, 하둡을 설치, 사용, 확장하려는 회사와 일했었다. 그는 oreilly.com, java.net, IBM's developerWorks에 수많은 글을 썼으며, 몇몇 컨퍼런스에서 하둡에 관한 연설했다. 톰은 캠브리지(Cambridge) 대학에서 문학 학사 학위를 취득하고, 영국 리즈(Leeds) 대학에서 과학 철학 분야의 문학 석사 학위를 취득하였다. 그는 현재 가족과 함께 웨일스 포이스(Wales의 Powys)에서 살고 있다.

역자 : 심탁길

SK C&C의 클라우드컴퓨팅팀에서 기술 아키텍트를 맡고 있다. 외국계 기업, 삼성SDS, NHN 등에서 다년간 분산 플랫폼 개발 및 컨설팅 업무를 수행하였으며 2007년부터 하둡을 다양한 분야에 활용 및 운영하고 있다. 아마존이나 구글의 플랫폼 기술에 특히 관심을 가지고 연구 활동을 하고 있으며, 글로벌 회사들이 주도하는 클라우드 컴퓨팅 분야에서 한국형 클라우드 컴퓨팅 모델을 만들기 위해서 열심히 노력하고 있다.

terryshim@naver.com

역자 : 김우현

현재 에스코어에서 클라우드컴퓨팅을 전담하고 있다. 대학원에서 분산컴퓨팅을 전공하였고, 다수의 회사에서 자연어처리, 정보검색, 데이터/텍스트 마이닝 관련 경험과 지식을 축적하였다. 최근에는 오픈소스 coord(http://www.coordguru.com)를 공개하여 분산기술과 정보기술의 다양한 접근을 시도하고 있다. 「2009 공개SW공모대전」에서 '지식경제부 장관상'을 수상했으며, NHN, 삼성 SDS, SKC&C, KT 및 각종 컨퍼런스에서 하둡에 대해 강연했다.

woorung@gmail.com

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출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

데이터에 대한 생각을 전환하라! 500기가바이트를 59초 만에, 100테라바이트를 단 173분 만에 정렬하는 하둡은 상상을 초월하는 데이터 분석 성능을 제공한다. 구글의 알고리즘을 구현한 하둡은 맵리듀스 기법으로 데이터에 대한 생각을 변화시키고, 이전에 보존해 두었던 그 어떤 데이터든지 활용할 수 있게 한다. 전에는 너무 오랜 시간이 걸려 결과를 얻을 수 없었던 문제도 이제는 하둡으로 빠르게 해답을 얻을 수 있게 되었고, 이를 통해 새로운 통찰력도 얻을 수 있게 되었다. 하둡, 클라우드 컴퓨팅의 역사를 바꾸다! 	2008년 2월 - 뉴욕타임스는 1851년부터 1980년 12월까지 130년 분량의 신문기사 1,100만 매를 '아마존 S3'에 저장하고, 하둡을 이용하여 약 4테라바이트 크기의 데이터를 24시간 만에 변환했다. 이는, 일반 서버로 대략 14년이 걸리는 어마어마한 작업량이다. 	2008년 4월 - 하둡은 '맵리듀스로 테라바이트 데이터 소트' 대회에서 전년도 우승자의 297초에 비해 2/3분 수준인 209초 만에 정렬하며 우승했다. 이어 2009년 5월, 야후는 하둡으로 62초 만에 1테라바이트를 정렬했다. 	2009년 4월 - '1분 소트' 대회에서 500기가바이트를 59초에(1,400개 노드에서) 정렬하며 우승했다. 또한 100테라바이트를 173분에(3,400개 노드에서) 정렬했다. 개정판에서 새로워진 내용 2판은 하이브와 스쿱에 관한 두 개의 새로운 장(12장과 15장), 에이브로를 다루는 새로운 절(4장), 하둡의 새로운 보안 속성에 대한 소개(9장), 하둡을 사용한 대규모 네트워크 그래프 분석에 대한 새로운 사례분석이 추가되었다. 개정판에서도 아파치 하둡 0.20 배포판을 계속 사용하는데, 이 글을 쓰는 시점에서도 여전히 가장 안정적인 최신 버전이기 때문이다. 이후 배포판이 대한 새로운 특성은 가끔 참고용으로 언급된다. 이번 판에서도 아파치 하둡 0.20 배포판을 계속 사용하는데 이 글을 쓰는 시점에서도 여전히 가장 안정적인 최신 버전이기 때문이다. 이후 배포판이 대한 새로운 특성은 가끔 참고용으로 언급된다. 대용량 데이터에 관한 가장 완벽한 책(개정판)! 하둡 프로젝트의 커미터이자 핵심 설계자인 톰 화이트가 저술한 이 책은 하둡을 가장 완벽하게 다루고 있다. 하둡의 개념과 사용법은 물론 Last.fm, 페이스북, 랙페이스의 하둡 활용 사례를 통해 어떻게 하둡을 활용해야 하는지 배울 수 있다. 개정판에서는 최신 변경 내용을 반영하고 하이브, 스쿱, 에이브로 내용을 추가했다. 	대규모 데이터셋 저장을 위한 하둡 분산파일시스템(HDFS) 	맵리듀스를 통한 분산 연산 작업 	데이터 압축, 데이터 정합성, 직렬화, 영속성을 위한 입/출력 빌딩 블록 	맵리듀스 프로그램의 유의점 	전용 하둡 클러스터의 설계, 구축, 운용 방법 	클라우드 기반의 하둡 운용 	대규모 데이터 처리를 위한 피그 	구조화된 데이터와 반-구조화된 데이터를 처리하는 HBase 	분산 시스템 구축을 위한 주키퍼 	하이브 - 하둡 데이터웨어하우싱 시스템 	보안 강화를 위한 커버로스

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