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Spark로 하는 고속 빅데이터 분석과 처리
분산 클라우드 환경의 고속 클러스터 컴퓨팅
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책소개

목차

1장 스파크 설치와 클러스터 설정
__싱글 머신에서 스파크 구동
__EC2 환경에서 스파크 구동
____EC2 환경에서 스크립트를 이용한 스파크 구동
__탄력적 맵리듀스에서 스파크 사용
__Chef를 연동한 스파크 배치(opscode)
__Mesos에서 스파크 사용
__YARN에서 구동하는 스파크 사용
__SSH를 통한 머신 집합 사용
__링크와 레퍼런스
__요약

2장 스파크 셸 사용
__텍스트 파일 로딩
__로지스틱 회귀 분석을 위한 스파크 셸 사용
__S3 데이터의 양단간 로딩
__요약

3장 스파크 앱 개발과 실행
__sbt를 이용한 스파크 프로젝트 생성
__메이븐을 이용한 스파크 잡 빌드
__기타 다른 빌드 시스템을 이용한 스파크 잡 빌드
__요약

4장 스파크컨텍스트 생성
__스칼라
__자바
__공유 자바와 스칼라 API
__파이썬
__링크와 참조
__요약

5장 스파크에 데이터 로딩과 저장
__RDDs
__RDD에 데이터를 로딩
__데이터 저장
__링크와 참조
__요약

6장 RDD 조작
__스칼라와 자바를 이용한 RDD 조작
____스칼라 RDD 메소드
____PairRDD 메소드를 결합하는 메소드
____그밖의 PairRDD 메소드
____DoubleRDD 메소드
____일반 RDD 메소드
____자바 RDD 메소드
____스파크 자바 메소드 클래스
______공통 자바 RDD 메소드
____JavaPairRDD 메소드를 조합하는 메소드
______JavaPairRDD 메소드
__파이썬을 이용한 RDD 수정
____표준 RDD 함수
____PairRDD 메소드
__링크와 참조
__요약

7장 샤크-하이브와 스파크의 연동
__하이브/샤크 사용 이유
__샤크 설치
__샤크 구동
__데이터 로딩
__스파크 프로그램에서 하이브 쿼리 사용
__링크와 참조
__요약

8장 테스팅
__자바와 스칼라로 테스트하기
____테스트 가능성을 위한 코드 리팩토링
____스파크컨텍스트의 인터렉션 테스팅
__파이썬을 이용한 테스팅
__링크와 참조
__요약

9장 팁과 요령
__로그 저장 위치
__동시 실행 제약사항
__메모리 사용과 가비지 콜렉션
__직렬화
__IDE 통합
__다른 언어로 스파크 사용
__보안에 대한 간단한 노트
__메일링 리스트
__링크와 참조
__요약

저자 소개

저자 : 홀든 카로
캐나다 출신의 성전환자 소프트웨어 개발자이며 현재는 샌프란시스코에 거주한다. 2009년 캐나다 워터루 대학에서 컴퓨터 과학 분야에서 수학을 전공했다. 현재 구글에서 소프트웨어 개발 엔지니어로 일하고 있다. 스칼라(Scala)를 초창기에 사용했던 포스퀘어(Foursquare)에서 근무했으며, 아마존(Amazon)에서는 검색과 분류 문제 해결 분야에서 일했다. 어릴 적에는 오픈 소스 개발에 많은 열정을 바쳤고, 그 당시의 많은 프로젝트가 슬래시닷(Slashdot) 사이트를 통해 공개되었다. 프로그래밍 외에도 불, 용접, 춤을 즐긴다. 홀든의 웹사이트(http://www.holdenkarau.com), 블로그(http://blog.holdenkarau.com)와 깃허브(https://github.com/holdenk)에 가면 그녀에 대해 좀 더 많은 것을 알 수 있다.
역자 : 조효성
광운대학교 전자공학과를 졸업하고 동대학원 임베디드 소프트웨어 공학과에서 안드로이드와 블루투스를 전공했다. 현재는 오비고에서 웹 개발자로 활동하고 있는 노드에 관심이 많은 행복 개발자다. 행복한 HMI WebApp 개발팀에서 차량용 플랫폼에 올라가는 웹 앱을 개발하면서 많은 경험과 실력을 쌓고 있다. 번역 작업을 통해, 책을 읽는 모든 사람에게 꼭 도움이 되기를 바라는 마음을 늘 품고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『노드로 하는 웹 앱 테스트 자동화』(2013), 『익스프레스 프레임워크로 하는 노드 웹 앱 프로그래밍』(2014), 『Storm 실시간 빅데이터 분석 플랫폼』(2014), 『안드로이드 음성 인식 애플리케이션 개발』(2014)을 번역했다.

품목정보

발행일
2014년 12월 30일
쪽수, 무게, 크기
144쪽 | 240g | 188*235*12mm
ISBN13
9788960776524

출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 스파크의 인터랙티브 셸을 이용한 분산 애플리케이션의 프로토타이핑 방법
■ 스파크의 분산 대표 데이터(RDD)를 이용해서 통신할 수 있는 다양한 방법
■ 다양한 데이터 소스에서 데이터를 로드하는 방법
■ SQL과 같은 쿼리 문법을 이용해서 스파크에게 쿼리하는 방법
■ 분산 소프트웨어를 효과적으로 테스트하는 방법
■ 스파크 설치를 튜닝하는 방법
■ 클러스터에 스파크를 설치하고 환경 설정하는 방법
■ 대규모의 데이터를 효과적으로 처리하는 방법


★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 스파크를 이용해서 분산 프로그램을 개발하는 방법을 배우고자 하는 소프트웨어 개발자를 위한 것이다. 과거에 분산 프로그래밍을 해본 경험이 꼭 필요한 것은 아니다. 단, 이 책은 개발자가 자바, 스칼라, 파이썬에 관한 배경지식이 있다고 가정한다.


★ 이 책의 구성 ★

1장, ‘스파크 설치와 클러스터 설정’ 다양한 머신에서 스파크를 설치하는 방법과 클러스터 설정 방법을 다룬다. 개발 환경에 적합한 로컬 단일 노드 배포부터 EC2 클러스터에 대한 셰프(Chef)가 관리하는 대규모 클러스터까지 모두 아울러 설명한다.

2장, ‘스파크 셸 사용’ 상호작용 모드에서 첫 번째로 스파크 잡을 동작시킨다. 스파크 셸은 빠르고 유용한 디버깅 도구로서, 특히 스파크를 처음 접할 때 상당히 편리하다.

3장, ‘스파크 앱 개발과 실행’ 스파크 클러스터 환경에서 프로덕션 목적에 적합한 독립적인 잡의 구성 방법을 설명한다. 스파크 셸이 빠른 프로토타입 구성에 적합한 도구일지라도 독립적인 잡의 구성이 스파크와 상호작용하는 방법의 대부분이 될 것이다.

4장, ‘스파크컨텍스트 생성’ 스파크 클러스터와 연결하는 방법을 설명한다. 스파크컨텍스트(SparkContext)는 프로그램을 위한 스파크 클러스터의 시작점이다.

5장, ‘스파크에 데이터 로딩과 저장’ RDD(Resilient Distributed DataSet)의 생성과 저장 방법을 설명한다. 스파크는 하둡 데이터 소스에서 RDD 로딩을 지원한다.

6장, ‘RDD 조작’ 스파크를 이용해 데이터를 분산환경에서 사용하는 방법을 설명한다. 흥미로운 내용이 가득한 단원이다.

7장, ‘샤크-하이브와 스파크의 연동’ 스파크가 설치된 HiveQL과 호환성이 있는 시스템인 샤크(Shark)의 설치방법과 스파크 잡을 하이브(Hive) 쿼리에 결합하는 방법을 설명한다.

8장, ‘테스팅’ 스파크 잡의 테스트 방법을 다룬다. 분산 태스크의 디버깅은 상당히 까다롭기 때문에 테스팅 과정은 매우 중요하다.

9장, ‘팁과 요령’ 스파크 태스크의 성능 향상 방법을 살펴본다.

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