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하이 퍼포먼스 스파크
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하이 퍼포먼스 스파크

홀든 카로, 레이첼 워렌 저/박종영 | 제이펍 | 2018년 05월 31일 | 원제 : High Performance Spark 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
내용
5점
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회원리뷰(1건) | 판매지수 1674 판매지수란?
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상품정보

출간일 2018년 05월 31일
쪽수,무게,크기 376쪽 | 188*245*18mm
ISBN13 9791188621248
ISBN10 1188621246

이 상품과 관련 있는 이벤트 3

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이벤트 기간 : 2018년 11월 05일 ~ 2018년 12월 06일

책소개

아파치 스파크의 성능 최적화를 위한 코드 작성법!

모든 것이 잘 동작할 때 아파치 스파크는 놀라운 성능을 보여주지만, 아직 기대한 만큼의 성능을 보지 못했거나 스파크를 실무에 적용할 만한 확신을 얻지 못하고 있다면 이 책은 당신을 위한 것이다. 저자들은 적은 자원을 쓰면서도 더 빠르고 더 큰 데이터를 다룰 수 있도록 아파치 스파크의 성능 최적화를 잘 보여준다.

대규모 데이터를 다루는 소프트웨어 엔지니어, 데이터 엔지니어, 개발자, 시스템 관리자에게 더할 나위 없는 이 책은 데이터 인프라 비용과 개발 시간을 줄여주는 기술을 소개한다. 스파크를 깊게 이해함과 동시에 스파크의 독보적인 성능을 어떻게 끌어내는지 배울 수 있을 것이다.

이 책의 주요 내용
- 스파크 SQL의 새로운 인터페이스 성능을 향상시키는 방법
- 코어 스파크와 스파크 SQL에서의 조인 종류 선택
- 기본 RDD 트랜스포메이션을 최대한 활용하는 방법
- 키/값 페어 패러다임에서의 성능 이슈
- 스칼라나 JVM 없이 고성능 스파크 코드를 작성하는 방법
- 제시된 성능 향상을 위해 기능과 성능을 테스트하는 방법
- 스파크 MLlib 및 스파크 ML 머신러닝 라이브러리 사용 방법
- 스파크의 스트리밍 컴포넌트와 외부 커뮤니티 패키지


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 홀든 카로

Holden Karau 홀든 카로는 트랜스젠더 캐나다인이면서 IBM 스파크 기술 센터의 소프트웨어 개발 엔지니어다. 그녀는 스파크 커미터이면서 파이 스파크와 머신러닝에 많은 기여를 하고 있다. 또한, 다양한 국제 콘퍼런스에서 스파크 발표자로 활동하고 있다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 레이첼 워렌

Rachel Warren 레이첼 워렌은 알파인 데이터(Alpine Data)의 소프트웨어 엔지니어이자 데이터 과학자다. 그녀는 현실 데이터 처리와 머신러닝 작업에 스파크를 사용하고 있다. 또한, 실무와 교육계 양쪽에서 분석가이자 멘토로 활동하고 있다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 박종영

한국 오라클, 세븐 네트웍스 코리아를 비롯한 여러 회사에서 DBMS 엔진 및 푸시 메시징 엔진 등을 개발했다. 그루터를 거쳐 지금은 쿠팡에서 빅데이터 관련 개발 업무를 하고 있다. 아파치 타조(http://tajo.apache.org) 커미터로도 활동 중이다. 옮긴 책으로는 《도커: 설치부터 운영까지》, 《러닝 스파크》가 있다.

목차

CHAPTER 01 고성능 처리를 위한 스파크 시작하기 1
스파크는 무엇이며 성능은 왜 중요한가? 1
이 책에서 얻을 수 있는 것은 무엇인가? 2
스파크 버전 규칙 3
왜 스칼라인가? 4
스파크 전문가가 되고 싶다면 어쨌든 약간이라도 스칼라를 알아야 한다 4
스파크의 스칼라 API는 자바 API보다 훨씬 사용하기 쉽다 5
스칼라는 파이썬보다 성능이 더 뛰어나다 5
꼭 스칼라를 써야만 하는가? 5
스칼라 배우기 6
요약 7

CHAPTER 02 스파크는 어떻게 동작하는가? 8
스파크는 빅데이터 생태계에서 어떻게 자리 잡고 있는가? 9
스파크 컴포넌트 10
스파크의 병렬 연산 모델: RDD 12
지연 평가 13
메모리 영속화와 메모리 관리 16
불변성과 RDD 인터페이스 17
RDD의 종류 19
RDD의 함수들: 트랜스포메이션 vs. 액션 20
넓은 종속성 vs. 좁은 종속성 21
스파크 잡 스케줄링 23
애플리케이션 간의 자원 할당 23
스파크 애플리케이션 23
스파크 잡의 해부 25
DAG 26
잡 27
스테이지 27
태스크 28
요약 30

CHAPTER 03 DataFrame, Dataset와 스파크 SQL 31
SparkSession(혹은 HiveContext 또는 SQLContext)으로 시작하기 33
스파크 SQL
... 펼처보기

책속으로

아파치 스파크는 일반화된 병렬 처리로 데이터를 다룰 수 있는 수단을 제공하는 오픈소스 프레임워크다. 즉, 동일한 고수준의 스파크 함수들로 크기와 구조가 다른 여러 가지 데이터에 대해 서로 다른 데이터 처리 작업을 수행할 수 있다. 스파크는 그 자체로는 데이터 저장 솔루션은 아니다. 스파크는 스파크 JVM(자바 가상 머신) 위에서 연산을 수행하는 것뿐이며 이 JVM은 스파크 애플리케이션이 실행되고 있는 동안만 지속된다. 스파크는 하나의 단일 머신 위에서 한 JVM만으로도 실행할 수 있다(로컬 모드). 물론 그보다는 분산 저장 시스템(예: HDFS, 카산드라(Cassandra), S3)과 클러스터 매니저가 함께 쓰이는 경우가 대부분이다.
--- p. 9

데이터 조인(join)은 많은 파이프라인에서 중요한 부분이며 스파크 코어와 SQL은 본질적으로 동일한 타입의 조인을 지원한다. 조인은 매우 일상적으로 쓰이는 강력한 수단이지만 대규모의 네트워크 전송이 필요하거나 처리량의 한계를 넘어서는 데이터세트를 만들어야 하는 경우가 생기므로 특별한 고려가 필요하다.1 SQL 옵티마이저와 달리 DAG 옵티마이저는 연산 순서를 재정렬하거나 필터를 푸시다운하는 능력이 없기 때
... 펼처보기 --- p. 237

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