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1장. 스파크 작업 마무리하기
- 필요한 컴포넌트 설치 - 스파크로 이어지는 분산 컴퓨팅의 역사 - 스토리지로 다양한 포멧 활용하기 - 모니터링과 계측 이해하기 2장. 클러스터 관리 - 배경 - 스파크 컴포넌트 - 스파크 스탠드얼론 - 얀 - 메소스 - 비교 3장. 성능 튜닝 - 스파크 실행 모델 - 파티셔닝 - 데이터 셔플 - 시리얼라이제이션 - 스파크 캐시 - 메모리 관리 - 공유 변수 - 데이터 로컬리티 4장. 보안 - 아키텍처 - ACL - 네트워크 보안 - 암호화 - 이벤트 로깅 - 커베로스 - 아파치 센트리 5장. 폴트 톨러런스 또는 작업 실행 - 스파크 작업의 라이프사이클 - 작업 스케줄링 - 폴트 톨러런스 6장. 스파크의 확장 - 데이터 웨어하우징 - 머신 러닝 - 외부 프레임워크 - 향후 과제 - 기업 적용 사례 |
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스파크의 인기가 날로 높아지고 있다는 것은, 곧 스파크의 기능성과 쓰임새가 넓어지고 있다는 것을 의미합니다. 하둡과 맵리듀스보다 빠르며, 자바, 스칼라, 파이썬, R과 호환되는 이 오픈 소스 클러스터링 프레임워크는 이제, 반드시 알아야 할 필수적인 기술이 되고 있습니다. 『스파크 ? 빅데이터 관리자를 위한 클러스터 테크닉』은 스파크의 기초적인 내용에서 그치지 않고, 스파크를 실무 운영 환경에 적용할 수 있는 실제적인 방법까지 알려줍니다. 전문가들의 조언, 실제 적용 사례, 솔직한 논의를 통해 이 책은, 어려운 문제를 통과하고 테스트를 거쳐 스파크 애플리케이션을 운영하는데 큰 도움을 줄 수 있을 것입니다.
누구를 위한 책인가 이 책은 개발자들 중에서도 스파크 애플리케이션 프로젝트를 이끌어야 하는 사람이거나 운영 환경의 워크플로에 이미 개발된 스파크 애플리케이션을 통합할 준비를 해야 하는 시스템 관리자(또는 데브옵스)를 위한 다양한 방법론과 구성 요소 등을 제시하고 있습니다. |