CHAPTER 1 소개
_1.1 하둡과 맵리듀스 개요
__1.1.1 맵리듀스
_1.2 하둡 생태계에서의 하이브
__1.2.1 피그
__1.2.2 HBase
__1.2.3 캐스케이딩, 크런치, 그 외 도구
_1.3 자바 vs. 하이브: 단어 세기 알고리즘

CHAPTER 2 시작하기
_2.1 하둡과 하이브가 미리 설정된 가상 머신 설치하기
_2.2 자세한 설치 방법 알아보기
__2.2.1 자바 설치하기
__2.2.2 하둡 설치하기
__2.2.3 로컬 모드, 의사 분산 모드, 분산 모드
__2.2.4 하둡 테스트하기
__2.2.5 하이브 설치하기
_2.3 하이브는 어떻게 구성되어 있는가?
_2.4 하이브 시작하기
_2.5 하둡 환경 설정하기
__2.5.1 로컬 모드 설정
__2.5.2 분산과 의사 분산 모드 설정
__2.5.3 JDBC를 사용하는 메타스토어
_2.6 하이브 명령
__2.6.1 명령 옵션
_2.7 명령행 인터페이스
__2.7.1 CLI 옵션
__2.7.2 변수와 속성
__2.7.3 하이브 원 샷 명령
__2.7.4 파일로 하이브 쿼리 실행하기
__2.7.5 .hiverc 파일
__2.7.6 CLI의 다른 기능들
__2.7.7 명령 히스토리
__2.7.8 셸 실행
__2.7.9 하이브에서 하둡 dfs 명령 수행하기
__2.7.10 하이브 스크립트에서 주석 달기
__2.7.11 쿼리 컬럼 헤더

CHAPTER 3 데이터형과 파일 포맷
_3.1 원시 데이터형
_3.2 컬렉션 데이터형
_3.3 데이터값의 텍스트 파일 인코딩
_3.4 Schema on Read

CHAPTER 4 HiveQL: 데이터 정의
_4.1 하이브에서의 데이터베이스
_4.2 데이터베이스 변경
_4.3 테이블 생성
__4.3.1 매니지드 테이블
__4.3.2 외부 테이블
_4.4 파티션닝된 매니지드 테이블
__4.4.1 파티셔닝된 외부 테이블
__4.4.2 테이블 저장 포맷 사용자화
_4.5 테이블 삭제
_4.6 테이블 변경
__4.6.1 테이블명 변경
__4.6.2 테이블 파티션 추가, 변경, 삭제
__4.6.3 컬럼 변경
__4.6.4 컬럼 추가
__4.6.5 컬럼 삭제 및 교체
__4.6.6 테이블 속성 변경
__4.6.7 저장소 속성 변경
__4.6.8 기타 테이블 변경 문

CHAPTER 5 HiveQL: 데이터 조작
_5.1 매니지드 테이블에 데이터 로딩하기
_5.2 쿼리 결과를 테이블에 넣기
__5.2.1 동적 파티션 삽입
_5.3 쿼리 하나로 테이블을 생성하고 데이터 로딩하기
_5.4 데이터 꺼내기

CHAPTER 6 HiveQL: 쿼리
_6.1 SELECT ... FROM 절
__6.1.1 정규표현식으로 컬럼 선택하기
__6.1.2 컬럼값으로 계산하기
__6.1.3 산술 연산자
__6.1.4 함수 사용하기
__6.1.5 LIMIT 절
__6.1.6 컬럼 별칭
__6.1.7 중첩 SELECT 문
__6.1.8 CASE ... WHEN ... THEN 문
__6.1.9 하이브가 맵리듀스를 사용하지 않을 때
_6.2 WHERE 절
__6.2.1 술어 연산자
__6.2.2 부동소수점수 비교의 잠재적 문제
__6.2.3 LIKE와 RLIKE
_6.3 GROUP BY 절
__6.3.1 HAVING 절
_6.4 조인 문
__6.4.1 내부 조인
__6.4.2 조인 최적화
__6.4.3 왼쪽 외부 조인
__6.4.4 외부 조인의 잠재적 문제
__6.4.5 오른쪽 외부 조인
__6.4.6 완전 외부 조인
__6.4.7 왼쪽 세미 조인
__6.4.8 카타시안 프로덕트 조인
__6.4.9 맵 사이드 조인
_6.5 ORDER BY와 SORT BY
_6.6 SORT BY와 함께 사용하는 DISTRIBUTE BY
_6.7 CLUSTER BY
_6.8 형변환
__6.8.1 BINARY값 형변환
_6.9 데이터 표본을 만드는 쿼리
__6.9.1 블록으로 표본 만들기
__6.9.2 버킷 테이블들에 대한 입력 푸루닝
_6.10 UNION ALL

CHAPTER 7 HiveQL: 뷰
_7.1 쿼리의 복잡함을 줄여주는 뷰
_7.2 조건을 기반으로 데이터를 제한하는 뷰
_7.3 동적 테이블을 위한 뷰와 MAP 데이터형
_7.4 기타

CHAPTER 8 HiveQL: 색인
_8.1 색인 생성
__8.1.1 비트맵 색인
_8.2 색인 재구축
_8.3 색인 보기
_8.4 색인 삭제
_8.5 사용자 정의 색인 핸들러 구현

CHAPTER 9 스키마 설계
_9.1 날짜별 테이블
_9.2 파티션 설계 시 고려사항
_9.3 고유 키와 정규화
_9.4 동일 데이터에 대한 다중 패스 만들기
_9.5 임시 테이블 파티셔닝하기
_9.6 테이블 저장소 버킷팅하기
_9.7 테이블에 컬럼 추가하기
_9.8 컬럼 기반 테이블 사용하기
__9.8.1 반복 데이터
__9.8.2 다수의 컬럼
__9.9 압축하기

CHAPTER 10 튜닝
_10.1 EXPLAIN 사용하기
_10.2 EXPLAIN EXTENDED
_10.3 LIMIT 튜닝
_10.4 최적화된 조인
_10.5 로컬 모드
_10.6 병렬 수행
_10.7 strict 모드
_10.8 맵퍼와 리듀서 수의 최적화
_10.9 자바 가상 머신 재사용
_10.10 색인
_10.11 동적 파티셔닝 튜닝
_10.12 투기적 실행
_10.13 다수의 GROUP BY 연산 결합하기
_10.14 가상 컬럼

CHAPTER 11 기타 파일 포맷과 압축
_11.1 설치된 코덱 확인
_11.2 압축 코덱 선택
_11.3 중간 과정 압축
_11.4 최종 출력 압축
_11.5 시퀀스파일
_11.6 압축하기
_11.7 파티션 아카이빙하기
_11.8 정리하기

CHAPTER 12 개발
_12.1 Log4J 속성 변경
_12.2 하이브 디버깅하기
_12.3 소스로부터 하이브 빌드하기
_12.3.1 다양한 하이브 테스트 케이스 실행하기
_12.3.2 후크 실행
_12.4 이클립스와 하이브 설정
_12.5 메이븐 프로젝트에서 하이브
_12.6 hive_test와 함께하는 하이브 테스트
_12.7 새로운 플러그인 개발 킷

CHAPTER 13 함수
_13.1 함수 탐색 및 설명
_13.2 함수 호출
_13.3 표준 함수
_13.4 집계 함수
_13.5 테이블 생성 함수
_13.6 생일로 별자리를 찾는 UDF
_13.7 UDF vs. GenericUDF
_13.8 영구적 사용을 위한 함수 등록
_13.9 사용자 정의 집계 함수
__13.9.1 GROUP_CONCAT을 따라 하는 COLLECT UDAF 함수 생성
_13.10 사용자 정의 테이블 생성 함수
__13.10.1 다중 로우 생성 UDTF
__13.10.2 다중 컬럼을 이용한 단일 로우 생성 UDTF
__13.10.3 복합 데이터형 효과를 내는 UDTF
_13.11 UDF에서 분산 캐시 접근
_13.12 함수 어노테이션
__13.12.1 결정성
__13.12.2 상태 유지
__13.12.3 distinctLike
_13.13 매크로

CHAPTER 14 스트리밍
_14.1 항등 변환
_14.2 데이터형 변환
_14.3 투사 변환
_14.4 조작 변환
_14.5 분산 캐시 사용
_14.6 로우 하나를 여러 로우로 변환하기
_14.7 스트리밍을 이용한 집계 계산
_14.8 CLUSTER BY, DISTRIBUTE BY, SORT BY
_14.9 자바 스트리밍을 위한 GenericMR 도구들
_14.10 그룹 간 계산

CHAPTER 15 하이브 파일과 레코드 포맷 사용자화
_15.1 파일 vs. 레코드 포맷
_15.2 CREATE TABLE 문 파헤치기
_15.3 파일 포맷
__15.3.1 시퀀스파일
__15.3.2 RCFile
__15.3.3 사용자 정의 입력 포맷 예제: DualInputFormat
_15.4 레코드 포맷: SerDe
_15.5 CSV와 TSV SerDe
_15.6 ObjectInspector
_15.7 Think Big 하이브 리플렉션 ObjectInspector
_15.8 XML UDF
_15.9 XPath 관련 함수
_15.10 JSON SerDe
__15.11 에이브로 하이브 SerDe
__15.11.1 테이블 속성을 이용한 에이브로 스키마 정의
__15.11.2 URI로 스키마 정의
__15.11.3 스키마 진화
__15.12 바이너리 출력

CHAPTER 16 하이브 쓰리프트 서비스
_16.1 쓰리프트 서버 구동하기
_16.2 그루비로 연결하기
_16.3 하이브 서버에 연결하기
_16.4 클러스터 상태 얻기
_16.5 결과 집합 스키마
_16.6 결과 가져오기
_16.7 쿼리 플랜 반환
_16.8 메타스토어 메소드
_16.8.1 예제 테이블 검사기
_16.9 하이브 서버 관리
__16.9.1 하둡 서비스 운영
__16.9.2 디렉터리 비우기
_16.10 하이브 쓰리프트 메타스토어
__16.10.1 쓰리프트 메타스토어 설정
__16.10.2 클라이언트 설정

CHAPTER 17 스토리지 핸들러와 NoSQL
_17.1 스토리지 핸들러 배경 지식
_17.2 하이브 스토리지 핸들러
_17.3 HBase
_17.4 카산드라
__17.4.1 정적 컬럼 매핑
__17.4.2 동적 컬럼 맵핑
__17.4.3 카산드라 SerDe 속성
_17.5 다이나모디비

CHAPTER 18 보안
_18.1 하둡 보안과 통합
_18.2 하이브 인증
_18.3 하이브 권한
__18.3.1 사용자, 그룹, 역할
__18.3.2 특권 부여와 회수
__18.3.3 파티션 레벨 특권
__18.3.4 자동 권한 부여

CHAPTER 19 잠금
_19.1 주키퍼를 이용한 하이브 잠금 제공
_19.2 명시적 배타적 잠금

CHAPTER 20 우지와 하이브 통합
_20.1 우지 액션
__20.1.1 하이브 쓰리프트 서비스 액션
_20.2 두 개의 쿼리를 실행하는 워크플로우
_20.3 우지 웹 콘솔
_20.4 워크플로우 내의 변수
_20.5 출력 캡처
_20.6 변수로 출력 캡처

CHAPTER 21 하이브와 아마존 웹 서비스
_21.1 왜 EMR인가?
_21.2 인스턴스
_21.3 시작하기 앞서
_21.4 EMR 하이브 클러스터 관리하기
_21.5 EMR 하이브에서 쓰리프트 서버
_21.6 EMR에서 인스턴스 그룹
_21.7 EMR 클러스터 설정하기
__21.7.1 hive-site.xml 배치
__21.7.2 .hiverc 스크립트 배치
__21.7.3 메모리 집약적인 설정
_21.8 EMR에서의 지속성과 메타스토어
_21.9 EMR 클러스터 상의 HDFS와 S3
_21.10 S3에 리소스, 설정, 부트스트랩 스크립트 올리기
_21.11 S3에 로그 남기기
_21.12 스팟 인스턴스
_21.13 보안 그룹
_21.14 EMR vs. EC2, 그리고 아파치 하이브
_21.15 정리하기

CHAPTER 22 HCatalog
_22.1 소개
_22.2 맵리듀스
__22.2.1 데이터 읽기
__22.2.2 데이터 쓰기
_22.3 명령행
_22.4 보안 모델
_22.5 아키텍처

CHAPTER 23 사례 연구
_23.1 m6d.com (Media6Degrees)
__23.1.1 하이브와 R을 활용한 M6D의 데이터 분석
__23.1.2 M6D Pseudorank 사용자 정의 함수
__23.1.3 다수의 맵리듀스 클러스터에서 하이브 데이터 관리
_23.2 아웃브레인
__23.2.1 사이트 내 유입 경로 식별
__23.2.2 고유 값 세기
__23.2.3 사용자 활동 분석
_23.3 NASA 제트 추진 연구소
__23.3.1 지역 기후 모델 분석 시스템
__23.3.2 하이브를 선택한 이유
__23.3.3 도전과 극복
_23.4 포토버킷
__23.4.1 포토버킷의 빅데이터
__23.4.2 하이브를 위하여 어떤 하드웨어를 사용했나?
__23.4.3 하이브로 이관할 데이터
__23.4.4 누가 사용하나?
_23.5 심플리치
_23.6 카르마스피어 관점에서 고객사의 경험과 요구사항
__23.6.1 소개
__23.6.2 사례

[부록A] 오라클 마이그레이션
[부록B] 오픈소스 R하이브
[부록C] 용어
[부록D] 참고 문헌

목차 더보기펼치기

저자 소개

저자 : 에드워드 카프리올로

Media6degrees 사에서 인터넷 광고 업계를 위한 분산 데이터 저장 시스템을 설계하고 유지하는 시스템 관리자로 일한다. 아파치 소프트웨어 재단의 구성원이자 하둡-하이브 프로젝트의 커미터로 활동 중이다. 그는 리눅스 및 네트워크 관리자뿐만 아니라 개발자로서의 경력을 가지고 있으며 오픈소스 소프트웨어의 다양한 세상을 즐기고 있다.

저자 : 딘 웜플러

Think Big Analytics 사에서 ‘빅데이터’ 문제와 하둡이나 머신 러닝 같은 도구들을 전문적으로 다루는 수석 컨설턴트다. 빅데이터뿐만 아니라 스칼라, JVM 생태계, 자바스크립트, 루비, 함수 프로그래밍, 객체 지향 프로그래밍, 애자일 방법론 관련 분야의 전문가이다. 딘은 이러한 주제와 관련된 산학 컨퍼런스에서 꾸준히 연설하고 있다. 그는 워싱턴 대학교에서 물리학 박사 학위를 받았다.

저자 : 제이슨 러더글렌

Think Big Analytics 사에서 빅데이터, 하둡, 검색, 보안 관련 분야를 전문적으로 다루는 소프트웨어 아키텍처이다.

역자 : 오세봉

2003년부터 티맥스소프트에서 근무하며 국산 웹 애플리케이션 서버인 JEUS 개발에 8년간 참여했다. 이 개발 기간 동안 자바 언어를 기반으로 서블릿, EJB, 데이터베이스, 트랜잭션, 메시징 시스템, 네트워크 프레임워크 등 다양한 기반 기술을 익혔다. 2011년 빅데이터가 바꿀 세상을 꿈꾸며 넥스알에 입사, 하둡, 하이브, 주키퍼, Oozie, HBase, ElasticSearch 등을 이용하여 빅데이터 배치 처리, 실시간 검색 및 워크플로우를 위한 솔루션을 개발하고 있다.

역자 : 박영근

티맥스소프트 WAS실에서 근무하다 현재 넥스알에서 빅데이터 플랫폼을 개발한다. 분산, 실시간, 스트림 등과 관련된 오픈소스에 관심이 많으며 세상을 바꿀 수 있는 소프트웨어를 만들기 위해 항상 고민하는 불혹의 새내기 소프트웨어 엔지니어다.

역자 : 이종희

KT 클라우드웨어에서 스토리지 클라우드 등을 개발했고, 현재는 빅데이터 분석 플랫폼인 NDAP을 개발한다. 하둡 에코시스템에 관심이 많으며 어떻게 하면 빅데이터를 쉽고 빠르게 처리할 수 있을지 늘 고민하고 있다. 최근에는 실시간 빅데이터 처리에 관심을 갖고 있다.

역자 : 장정호

KT 클라우드웨어에서 HBase 확장 개발 프로젝트를 담당하고 있다. 삼성전자, 티맥스소프트 등에서 다년간 EAI, 인메모리 데이터베이스, 데이터 마이닝, 시뮬레이션 등 다양한 시스템 소프트웨어 개발에 참여했으며 이를 통해 빅데이터 분야의 수집, 저장, 분석 영역 전체를 아우르는 경험과 지식을 축적했다. 최근에는 삼성 멀티캠퍼스 등에서 NoSQL 강의를 한다

역자 : 이준섭

KT 클라우드웨어에서 빅데이터 본부 내 팀장을 역임하다 최근에 LG전자 스마트 비즈니스 전략 센터로 이직하여 빅데이터 전략 프로젝트를 담당하고 있다. ETRI 콘텐츠 연구본부에서 지식 플랫폼 및 증강현실, 비전처리, 실시간 렌더링 연구를 수행했다. 한국과학기술원에서 전산학 석사로 보안을 전공했다.

역자 : 양원국

티맥스소프트에서 근무하다 현재 KT 클라우드웨어에서 하둡 하이브를 프로젝트에 적용하고 아울러 R하이브를 개발한다. 일반 운영자도 쉽게 운영할 수 있는 하둡과 하이브 시스템 환경을 개발하고자 고심하고 있다.

역자 : 우성한

KT 클라우드웨어 책임 연구원으로서 넥스알 데이터 분석 플랫폼을 개발한다. 다수의 기업에서 SNS 및 결제 시스템 등의 다양한 S/W를 개발한 경력을 가지고 있다. 실시간 검색과 관련된 다양한 오픈소스 분석 및 개발에 참여했으며, 하둡 에코 시스템과 연관된 실시간 분석 시스템 개발에 관심이 지대하다.

품목정보

발행일: 2013년 04월 01일

쪽수, 무게, 크기: 504쪽 | 895g | 188*235*35mm

ISBN13: 9788968480072

책 속으로

몇 해 전부터 ‘클라우드’, ‘빅데이터’라는 말이 IT 업계의 뜨거운 감자로 떠올랐다. 당시 나는 이런 트렌디한 단어에 무감각해져 있었다. 주기적으로 새로운 기술이 이슈가 되고 IT 업계를 달구다가 조용히 사라지는 것을 봐왔던 것이 이유였을지도 모르겠다.
하지만, 오랫동안 연락되지 않던 사람들을 다시 만나게 해주고 사회와 정치에 대한 불만을 자유롭게 쏟아내어 여론을 좌지우지하는 소셜 네트워크는 빅데이터에 대한 나의 무관심에 일침을 가했다. 전세계 60억 인구를 대상으로 서비스하는 이런 소셜 네트워크 회사들이 매일매일 쏟아지는 많은 양의 데이터를 저장하고 분석하여 더 나은 서비스를 제공하고자 노력하는 모습을 보았기 때문이다. 빅데이터가 세상을 변화시키고 있었고, 그 일을 해보고 싶은 생각에 빅데이터를 전문으로 하는 회사에 입사하게 되었다.
지금 와서 이야기지만, 입사 당시 내 모습을 생각해보면 얼굴을 들 수 없을 정도다. 빅데이터에 대한 열정만 있었지 이 분야에 대한 기술은 제로였다. 하둡부터 시작해야지 맘 먹었으나 배워야 할 것들이 너무 많고 어려웠다. 오픈소스이고 사람들의 관심도 많다 보니 버전도 여러 가지였으며 하둡을 기반으로 하는 오픈소스들도 너무 많아서 집중하지 못하고 지치고 말았다. 그러던 와중에 하이브 쿼리를 통해 실시간 검색을 가능하도록 하는 업무가 내게 떨어졌고 그 일을 계기로 하이브에 대해 서서히 알게 되었다.
처음 하이브를 접했을 때 친절하지 않은 문서와 중요한 순간에 터져 나오는 사소한 오류들은 내게 좋은 인상을 주지 않았다. 하지만 이런 불평들을 잠재우게 하는 하이브만의 매력은 너무 컸다. 바로 SQL 쿼리만 알고 있다면 맵리듀스를 작성하지 않아도 빅데이터 분석이 가능하다는 것이다. 물론 기존 관계형 데이터베이스와는 다른 하이브만의 몇 가지 개념들이 있긴 하지만 그렇게 어려운 내용은 아니었다. 수백 줄의 맵리듀스 코드를 한 줄의 SQL로 대체하는 하이브의 단순한 사용이 주는 교육 및 개발 시간의 절약은 사소한 문제를 극복할 만큼 큰 것이었다.
지난해 말 이 책의 원서가 출간되었을 당시 회사에서 이메일로 번역 참가자를 모집했다. 비록 내가 이 책을 쓰지는 않았지만 번역이라도 해서 국내에 하이브를 보급시키는 데 앞장서고자 하는 욕심에 번역에 참여하게 되었으며 대표 역자까지 맡게 되었다. 번역 일은 순탄하지 않았다. 여러 명의 역자들이 작성한 글의 문체와 어휘들을 통일하는 일은 주말과 여가 시간을 오롯이 반납해야 했다. 비록 힘들고 어려운 과정이었지만 고진감래라는 말처럼 번역은 잘 마무리되었고 현재 회사에서 그 동안 쌓아놓은 노하우도 부록으로 실을 수 있게 되어서 그 어떤 일보다도 보람이 컸다.
그동안 빅데이터와 하이브에 대해 어려움을 느꼈던 분들이 있다면 이 책을 통해 많은 도움을 받았으면 하는 바램이다.
_오세봉

---「옮긴이의 글」 중에서

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출판사 리뷰

SQL로 친숙하게 만나는 빅데이터 분석하기!
이 책은 예제를 중심으로 여러분의 환경에서 하이브를 어떻게 설치하고 설정하는지 보여준다. 하둡과 맵리듀스에 대해 간략하게 설명하고 하이브가 하둡 생태계에서 어떻게 동작하는지도 보여준다. 또한 많은 회사가 테라바이트 데이터를 다루면서 겪었던 문제를 풀기 위해 어떻게 하이브를 이용했는지도 실제 사례를 통해서 엿볼 수 있다. 넥스알에서 개발한 ‘R하이브’와 ‘오라클에서 하이브로의 마이그레이션’을 부록으로 추가했다.

페이스북이 만든 SQL 호환 언어, 하이브!
하이브는 페이스북에서 대용량 데이터셋을 간편하게 사용하고자 만들었고, 이미 수많은 기업에서 사용한다. 하둡 분산 파일시스템이나 하둡과 연동하는 다른 파일시스템(MapR-FS, 아마존의 S3, HBase와 카산드라 같은 데이터베이스)에 저장된 데이터를 쿼리할 수 있는 SQL 호환 언어를 제공하는 하둡 생태계의 필수 도구인 하이브에 대해 알아보자.

대상 독자
데이터베이스를 업무상 사용하는 사람
NoSQL을 사용하는 개발자
클라우드 관련 개발자
분산 시스템과 데이터베이스를 연구하는 석사 이상

간략한 이 책의 내용
데이터베이스, 테이블, 뷰, 함수, 색인을 생성, 변경, 삭제하기
파일 및 데이터베이스의 데이터 포맷과 저장소 옵션 최적화
그룹핑, 필터링, 조인 및 기타 쿼리 메소드
사용자 정의 함수 생성하기
하이브 패턴과 안티-패턴
하이브와 다른 데이터 처리 프로그램과의 연동
NoSQL DB와 다른 데이터 저장소를 연결하는 스토리지 핸들러 이용
아마존 Elastic MapReduce에서 하이브 실행하기

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