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러닝 스파크 번개같이 빠른 데이터 분석
원제 : Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis
- 홀든 카로, 앤디 콘빈스키, 패트릭 웬델 외 저
- 박종영 역
- 제이펍
- 2015년 10월 15일
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ISBN: 9791185890333
336쪽
188 x 245 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 350
- 주간 컴퓨터/IT: 93위
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책 소개
이 책은
창시자와 커미터가 직접 저술한 스파크 입문서 !
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.
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 ...
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
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_벤 로리카(Ben Lorica), 오라일리 미디어 수석 데이터 과학자
저자 소개
저자 홀든 카로(Holden Karau)는 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.
역자 소개
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.
책 속에서
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 트랜스포메이션과 액션들에 대해 알아본다. 특별한 데이터 타입을 취급하는 RDD를 위한 추가적인 연산들도 존재한다. 예를 들면, 통계 함수들이나 키/값 페어(key/value pair)를 다루는 RDD에서 키를 기준으로 데이터를 집계하는 키/값 연산 같은 것들이 있다. RDD 타입에 따라 변환하는 방법과 이런 특별한 연산들은 후반부에 다룬다. _43p
오브젝트 파일이 자바 직렬화를 사용한다는 것에는 몇 가지 주의가 필요하다. 일반적인 시퀀스 파일과는 달리 결과 파일이 하둡에서 동일 객체를 출력한 것과는 다르다. 다른 포맷들과는 다르게 오브젝트 파일은 거의 스파크 내에서 스파크 작업들끼리 통신하기 위한 용도로 많이 쓰인다. 게다가 자바 직렬화는 느리다. _102p
스파크를 최적화하고 디버깅하기 위한 첫 번째 단계는 스파크 시스템의 내부 설계를 좀 더 깊이 이해하는 것이다. 이전 장들에서 RDD와 파티션 등에 대한 “논리적인” 관점에서의 표현들을 보아 왔다. 실행하면서 스파크는 이 논리적 표현들을 여러 개의 연산들을 태스크로 합쳐서 물리적인 실행 계획으로 바꾼다. 스파크 실행의 전체적인 형태를 이해하는 것은 이 책의 범위를 벗어나지만, 관련된 개념들이 엮이는 단계들에 대해 올바른 이해를 가지는 것은 작업을 최적화하고 디버깅하는 데에 도움이 된다. _174p
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 트랜스포메이션과 액션들에 대해 알아본다. 특별한 데이터 타입을 취급하는 RDD를 위한 추가적인 연산들도 존재한다. 예를 들면, 통계 함수들이나 키/값 페어(key/value pair)를 다루는 RDD에서 키를 기준으로 데이터를 집계하는 키/값 연산 같은 것들이 있다. RDD 타입에 따라 변환하는 방법과 이런 특별한 연산들은 후반부에 다룬다. _43p
오브젝트 파일이 자바 직렬화를 사용한다는 것에는 몇 가지 주의가 필요하다. 일반적인 시퀀스 파일과는 달리 결과 파일이 하둡에서 동일 객체를 출력한 것과는 다르다. 다른 포맷들과는 다르게 오브젝트 파일은 거의 스파크 내에서 스파크 작업들끼리 통신하기 위한 용도로 많이 쓰인다. 게다가 자바 직렬화는 느리다. _102p
스파크를 최적화하고 디버깅하기 위한 첫 번째 단계는 스파크 시스템의 내부 설계를 좀 더 깊이 이해하는 것이다. 이전 장들에서 RDD와 파티션 등에 대한 “논리적인” 관점에서의 표현들을 보아 왔다. 실행하면서 스파크는 이 논리적 표현들을 여러 개의 연산들을 태스크로 합쳐서 물리적인 실행 계획으로 바꾼다. 스파크 실행의 전체적인 형태를 이해하는 것은 이 책의 범위를 벗어나지만, 관련된 개념들이 엮이는 단계들에 대해 올바른 이해를 가지는 것은 작업을 최적화하고 디버깅하는 데에 도움이 된다. _174p
목차
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 변수 _ 127
파티션별로 작업하기 _ 131
외부 프로그램과 파이프로 연결하기 _ 134
수치 RDD 연산들 _ 138
요약 _ 140
Chapter 7 클러스터에서 운영하기 _ 141
소개 _ 141
스파크 실행 구조 _ 142
spark-submit을 써서 애플리케이션 배포하기 _ 145
사용자 코드와 의존성 라이브러리 패키징하기 _ 148
스파크 애플리케이션 간의 스케줄링 _ 155
클러스터 매니저 _ 155
어떤 클러스터 매니저를 써야 할까? _ 167
요약 _ 167
Chapter 8 스파크 최적화 및 디버깅 _ 169
SparkConf로 스파크 설정하기 _ 169
실행을 구성하는 것: 작업, 태스크, 작업 단계 _ 174
정보 찾기 _ 180
성능에 관한 핵심 고려 사항 _ 185
요약 _ 191
Chapter 9 스파크 SQL _ 193
스파크 SQL 라이브러리 링크 _ 195
애플리케이션에서 스파크 SQL 사용하기 _ 197
데이터 불러오고 저장하기 _ 205
JDBC/ODBC 서버 _ 212
사용자 정의 함수 _ 216
스파크 SQL 성능 _ 218
요약 _ 221
Chapter 10 스파크 스트리밍 _ 223
간단한 예제 _ 224
아키텍처와 추상 개념 _ 227
트랜스포메이션 _ 232
출력 연산 _ 241
입력 소스 _ 243
24/7 운영 _ 252
스트리밍 UI _ 257
성능 고려 사항 _ 258
요약 _ 260
Chapter 11 MLlib로 해 보는 머신 러닝 _ 261
개요 _ 262
시스템 요구 사항 _ 263
머신 러닝의 기초 _ 263
데이터 타입 _ 268
알고리즘 _ 271
팁과 성능 고려 사항 _ 287
파이프라인 API _ 289
요약 _ 291
찾아보기 _ 292
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 변수 _ 127
파티션별로 작업하기 _ 131
외부 프로그램과 파이프로 연결하기 _ 134
수치 RDD 연산들 _ 138
요약 _ 140
Chapter 7 클러스터에서 운영하기 _ 141
소개 _ 141
스파크 실행 구조 _ 142
spark-submit을 써서 애플리케이션 배포하기 _ 145
사용자 코드와 의존성 라이브러리 패키징하기 _ 148
스파크 애플리케이션 간의 스케줄링 _ 155
클러스터 매니저 _ 155
어떤 클러스터 매니저를 써야 할까? _ 167
요약 _ 167
Chapter 8 스파크 최적화 및 디버깅 _ 169
SparkConf로 스파크 설정하기 _ 169
실행을 구성하는 것: 작업, 태스크, 작업 단계 _ 174
정보 찾기 _ 180
성능에 관한 핵심 고려 사항 _ 185
요약 _ 191
Chapter 9 스파크 SQL _ 193
스파크 SQL 라이브러리 링크 _ 195
애플리케이션에서 스파크 SQL 사용하기 _ 197
데이터 불러오고 저장하기 _ 205
JDBC/ODBC 서버 _ 212
사용자 정의 함수 _ 216
스파크 SQL 성능 _ 218
요약 _ 221
Chapter 10 스파크 스트리밍 _ 223
간단한 예제 _ 224
아키텍처와 추상 개념 _ 227
트랜스포메이션 _ 232
출력 연산 _ 241
입력 소스 _ 243
24/7 운영 _ 252
스트리밍 UI _ 257
성능 고려 사항 _ 258
요약 _ 260
Chapter 11 MLlib로 해 보는 머신 러닝 _ 261
개요 _ 262
시스템 요구 사항 _ 263
머신 러닝의 기초 _ 263
데이터 타입 _ 268
알고리즘 _ 271
팁과 성능 고려 사항 _ 287
파이프라인 API _ 289
요약 _ 291
찾아보기 _ 292
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