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R 병렬 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 R 멀티코어 병렬 처리 - Hanbit eBook Realtime 33
빅데이터 분석을 위한 R 멀티코어 병렬 처리 - Hanbit eBook Realtime 33
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이 상품의 시리즈 95
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소개
목차
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1장. R 병렬 프로그램 시작하기
1.1 R을 사용하는 이유? 1.2 R의 한계점? 1.3 해결 방법: 병렬로 실행하기 1.4 전반적인 책 내용 1.5 R 병렬 패키지 훑어보기 1.6 정리 2장. snow 2.1 snow 살펴보기 2.2 snow는 어떻게 동작하는가? 2.3 snow 설치 2.4 snow 사용하기 2.5 snow의 장점 2.6 snow의 단점 2.7 정리 3장. multicore 3.1 multicore 훑어보기 3.2 multicore는 어떻게 동작하는가? 3.3 multicore 설치 3.4 multicore 사용하기 3.5 multicore의 장점 3.6 multicore의 단점 3.7 정리 4장. parallel 4.1 parallel 훑어보기 4.2 parallel은 어떻게 동작하는가? 4.3 parallel 설치 4.4 parallel 사용하기 4.5 차이점 정리 4.6 Parallel의 장점 4.7 parallel의 단점 4.8 정리 5장. 하둡과 맵리듀스 소개 5.1 하둡 살펴보기 5.2 맵리듀스 살펴보기 5.3 맵리듀스처럼 생각하기: 수도 코드 예제 5.4 하둡으로 이진 파일 또는 파일 전체 다루기 5.5 클러스터 대신 클라우드를 사용하기 5.6 정리 6장. R+Hadoop 6.1 R+Hadoop 훑어보기 6.2 R+Hadoop은 어떻게 작동하는가? 6.3 R+Hadoop 설치 6.4 R+Hadoop 사용하기 6.5 R+Hadoop의 장점 6.6 R+Hadoop의 단점 6.7 정리 7장. RHPIE 7.1 RHPIE 훑어보기 7.2 RHPIE는 어떻게 동작하는가 7.3 RHPIE 설치 7.4 RHPIE 사용하기 7.5 RHPIE의 장점 7.6 RHPIE의 단점 7.7 정리 8장 Segue 8.1 Seque 훑어보기 8.2 Seque는 어떻게 동작하는가 8.3 Seque 설치 8.4 Seque 사용하기 8.5 Seque의 장점 8.6 Seque의 단점 8.7 정리 9장. 현재 개발 중인 것들 9.1 doRedis 9.2 RevoScale R과 RevoConnectR(RHadoop) 9.3 cloudnumbers.com |
품목정보
- 발행일
- 2013년 06월 28일
- 이용안내
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- 파일/용량
- PDF(DRM) | 2.00MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 167쪽 ?
- ISBN13
- 9788968486364
출판사 리뷰
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빅데이터 분석을 위한 최고의 분석도구인 R을 병렬로 사용하는 방법!
요즘 빅데이터에 대한 관심은 "어떻게 대용량 데이터를 처리하는가"에서 "무수히 많은 데이터에서 의미 있는 데이터를 어떻게 끌어내는가"로 이동하고 있다. 그래서 데이터 분석이나 통계 관련 기술이 요즘 부각되고 있는데, 그 중 하나가 R이다. R은 오픈 소스 통계분석 엔진으로 다양한 통계 기법과 수치 해석 기법을 지원하며, 패키지를 통해 기능을 확장할 수 있다. R을 가지고 어떻게 빅데이터를 분석할까? 그 해답은 이 책에 담겨 있다. R을 병렬로 사용하기 위한 패키지를 소개하고 활용 방법을 알려준다. 이를 통하여 데이터 처리 및 분석 작업을 여러 CPU에 분산하거나 여러 기계에 분산함으로써, R의 메모리 한계 문제나 single-thread만을 사용하여 연산속도가 느려지던 문제의 해결할 수 있다. 그리고 R과 하둡을 연계할 수 있는 패키지를 어떻게 사용하고, 어떤 상황에 적합한지 알려준다. 이 도서는 빅데이터 분석을 위한 가이드가 되어 줄 것이다. |
