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러닝 스파크
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러닝 스파크

번개같이 빠른 데이터 분석

홀든 카로, 앤디 콘빈스키, 패트릭 웬델, 마테이 자하리아 공저 / 박종영 | 제이펍 | 2015년 10월 15일 | 원서 : Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
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러닝 스파크 리뷰 총점10.0 21,600

상품정보

출간일 2015년 10월 15일
쪽수,무게,크기 336쪽 | 188*245*22mm
ISBN13 9791185890333
ISBN10 1185890335

책소개

창시자와 커미터가 직접 저술한 스파크 입문서로 스파크를 만든 사람들이 쓴 이 책은 데이터 과학자들이나 엔지니어들이 곧바로 스파크를 쓸 수 있게 해 줄 것이다. 이 책을 통해 병렬 작업들을 코드 몇 라인으로만 실행하는 방법과 단순한 배치 프로그램부터 스트림 처리나 머신 러닝까지 다루는 프로그램의 제작 방법을 배울 수 있다.


저자 소개

저 자 소 개

홀든 카로(Holden Karau)

데이터브릭스(Databricks)의 소프트웨어 개발 엔지니어이며, 오픈 소스에서 활발하게 활동 중이다. 그녀는 초기 스파크 책의 저자이기도 하다. 데이터브릭스 이전에는 구글(Google), 포스퀘어(Foursqare), 아마존(Amazon) 같은 회사들에서 다양한 검색 및 분류에 관련된 일을 하였다. 그녀는 워털루 대학(University of Waterloo)을 졸업하면서 컴퓨터 과학/수학 학사학위를 취득했다. 소프트웨어 외에는 사격, 용접, 훌라후프를 즐긴다.

앤디 콘빈스키(Andy Konwinski)

데이터브릭스의 공동 창업자이다. 박사과정으로 재학하다가 UC 버클리(Berkeley)의 AMPLab에서 박사 후 과정을 수행하며 대용량 분산 컴퓨팅과 클러스터 스케줄링에 대해 연구했다. 그는 아파치 메소스(Apache Mesos) 프로젝트의 공동 창시자이며 커미터이다. 또한, 구글에서 차세대 클러스터 스케줄링 시스템인 오메가(Omega)를 설계하며 시스템 엔지니어들 및 연구원들과 일하였다. 최근에는 AMP 캠프 빅데이터 부트캠프와 스파크 서밋을 주최하고 이끌고 있으며, 스파크 프로젝트에도 공헌하고 있다.

패트릭 웬델(Patrick Wendell)

데이터브릭스의 공동 창업자... 펼처보기

역자 : 박종영

한국 오라클, 세븐 네트웍스 코리아 등의 회사에서 DBMS 엔진 및 푸시 메시징 엔진 등의 개발 경험을 갖고 있으며, 현재는 빅데이터 전문회사인 그루터(http://www.gruter.com/)에서 아파치 타조(http://tajo.apache.org/) 개발에 매진하고 있다.

목차

Chapter 1 스파크를 이용한 데이터 분석 소개 _ 1
아파치 스파크란 무엇인가? _ 1
통합된 구성 _ 2
스파크는 누가, 무엇을 위해 사용할까? _ 5
스파크의 간략한 역사 _ 8
스파크의 버전과 릴리스 _ 9
스파크의 저장소 계층 _ 9

Chapter 2 스파크 맛보기 _ 11
스파크 다운로드하기 _ 11
스파크의 파이썬 셸과 스칼라 셸 소개 _ 13
스파크의 핵심 개념 소개 _ 18
단독 애플리케이션 _ 21
요약 _ 27

Chapter 3 RDD로 프로그래밍하기 _ 29
RDD 기초 _ 29
RDD 생성하기 _ 32
RDD의 연산 _ 34
스파크에 함수 전달하기 _ 38
많이 쓰이는 트랜스포메이션과 액션 _ 43
영속화(캐싱) _ 55
요약 _ 57

Chapter 4 키/값 페어로 작업하기 _ 59
배경 _ 60
페어 RDD 생성 _ 60
페어 RDD의 트랜스포메이션 _ 61
페어 RDD에서 쓸 수 있는 액션 _ 74
데이터 파티셔닝(고급) _ 75
요약 _ 86

Chapter 5 데이터 불러오기/저장하기 _ 87
배경 _ 87
파일 포맷 _ 88
파일 시스템 _ 109
스파크 SQL로 구조화 데이터 다루기 _ 111
데이터베이스 _ 114
요약 _ 120

Chapter 6 고급 스파크 프로그래밍 _ 121
소개 _ 121
어큐뮬레이터 _ 122
브로드캐스트 변
... 펼처보기

책속으로

이 입문서는 스파크를 빠르게 익히고 실행할 수 있도록 쓰였다. 이 책을 통해서 자신의 PC에 스파크를 다운로드하여 실행하고, API를 배우기 위해 명령어들을 입력하고 그 결과를 볼 수 있을 것이다. 그리고 일단 그 정도 시점이 되면 가능한 작업의 세부 사항과 분산 실행에 대해 다루고, 최종적으로는 스파크에 내장된 머신 러닝, 스트림 처리, SQL 등의 고수준 라이브러리를 둘러보게 될 것이다. 한 대의 컴퓨터든 수백 대로 구성된 클러스터든 데이터 분석에 관한 문제를 맞닥뜨렸을 때, 우리는 이 책이 그 문제를 빠르게 해결할 수 있는 도구가 되기를 바란다. _XVp

스파크는 작업 노드에서는 데이터를 메모리에 올려 처리할 수 있어서 많은 분산 작업들, 심지어 십수 대의 머신에서 테라바이트(terabyte) 단위의 데이터를 처리하는 것도 몇 초 만에 끝낼 수 있다. 이런 높은 성능 덕분에 일반적으로 셸에서 수행하게 되는 반복적인 일회성, 탐색적 분석 같은 종류의 작업을 스파크에서 수행하는 것도 적절하다. 스파크는 클러스터 연결을 잘 지원하는 기능을 가진 파이썬과 스칼라 셸을 지원한다. _14p

이번 장에서는 스파크에서 가장 흔하게 쓰이는 트랜스포메이
... 펼처보기 ___본문 중에서

출판사 리뷰

창시자와 커미터가 직접 저술한 스파크 입문서 !

모든 분야에서 데이터는 점점 많아지고 있다. 어떻게 그 엄청난 데이터를 효과적으로 다룰 것인가? 이 책은 데이터 분석 작업을 빠르게 작성하고 실행하게 해 주는 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 시스템인 스파크를 소개한다. 스파크에서 파이썬, 자바, 스칼라로 제공되는 간단한 API들을 써서 방대한 데이터세트를 가볍게 처리할 수 있다.

스파크를 만든 사람들이 쓴 이 책은 데이터 과학자들이나 엔지니어들이 곧바로 스파크를 쓸 수 있게 해 줄 것이다. 이 책을 통해 병렬 작업들을 코드 몇 라인으로만 실행하는 방법과 단순한 배치 프로그램부터 스트림 처리나 머신 러닝까지 다루는 프로그램의 제작 방법을 배울 수 있다.

- 분산 데이터세트, 메모리 기반 캐싱, 대화형 셸 같은 스파크의 특징들을 빠르게 파고든다
- 스파크 SQL, 스파크 스트리밍, MLlib 같은 스파크의 강력한 내장 라이브러리를 효과적으로 쓸 수 있다
- 하이브, 하둡, 머하웃, 스톰 등 여러 도구를 혼용하고 연동하는 대신, 일관된 프로그래밍 개념을 사용한다
- 대화형, 배치, 스트리밍 애플리케이션들을 서버에 올리는 방법을 배운다
- HDFS, 하이브, JSON, S3 같은 데이터 소스에 연결할 수 있다
- 데이터 파티셔닝이나 공유 변수 같은 고급 개념들을 익힌다

추천평

《러닝 스파크》는 빅데이터 애플리케이션을 구축해 주는 가장 인기 있는 프레임워크 입문서를 찾는 사람들에게 내가 가장 추천하는 책이다.
_벤 로리카(Ben Lorica), 오라일리 미디어 수석 데이터 과학자

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