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    하이브 핵심정리 - acorn+PACKT 시리즈

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    하이브 핵심정리 - acorn+PACKT 시리즈 하둡 기반 대용량 데이터 저장, 관리의 핵심 솔루션

    원제 : Apache Hive Essentials

    • 다융 두 저
    • 김용환 역
    • 에이콘출판
    • 2017년 02월 28일
    • 정가
      20,000원
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    ISBN: 9788960779792 228쪽 188 x 235 (㎜)

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    • 판매지수 : 159

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    출판사 리뷰

    출판사 서평
    ★ 이 책에서 다루는 내용 ★
    ■ 하이브 환경의 생성과 셋업
    ■ 데이터를 설명하는 하이브 정의 언어의 사용 방법 발견.
    ■ 하이브의 데이터 집합에 조인과 필터링을 사용해 의미 있는 데이터 발견
    ■ 하이브 정렬, 순서, 함수를 사용해 데이터 변환
    ■ 데이터 집계와 샘플링
    ■ 하이브 쿼리 성능 개선과 데이터 보안성 향상
    ■ 하이브를 다른 툴과 연동하고, 사용자 정의 함수를 사용해 하이브를 최적화
    ★ 이 책의 대상 독자 ★
    이 책은 하둡의 데이터를 확인하고 분석하는 데 하이브를 사용하려는 데이터 분석가, 개발자...
    ★ 이 책에서 다루는 내용 ★
    ■ 하이브 환경의 생성과 셋업
    ■ 데이터를 설명하는 하이브 정의 언어의 사용 방법 발견.
    ■ 하이브의 데이터 집합에 조인과 필터링을 사용해 의미 있는 데이터 발견
    ■ 하이브 정렬, 순서, 함수를 사용해 데이터 변환
    ■ 데이터 집계와 샘플링
    ■ 하이브 쿼리 성능 개선과 데이터 보안성 향상
    ■ 하이브를 다른 툴과 연동하고, 사용자 정의 함수를 사용해 하이브를 최적화
    ★ 이 책의 대상 독자 ★
    이 책은 하둡의 데이터를 확인하고 분석하는 데 하이브를 사용하려는 데이터 분석가, 개발자, 사용자를 대상으로 한다. 빅데이터에 대해 초보자든 전문가든, 이 책을 접한 독자는 하이브의 기본 기능과 고급 기능을 잘 다룰 수 있게 될 것이다.
    하이브는 SQL과 같은 언어이기 때문에, SQL 언어와 데이터베이스에 대한 경험이 있다면 훨씬 이해가 쉽고, 유용하게 적용할 수 있다.
    ★ 이 책의 구성 ★
    1장, ‘빅데이터와 하이브 소개’에서는 빅데이터의 진화, 하둡 생태계, 하이브를 소개한다.
    하이브 아키텍처와 빅데이터 분석에서 하이브를 사용하는 장점도 살펴본다.
    2장, ‘하이브 환경 설정’에서는 하이브 환경 설정을 설명한다. 하이브를 사용한 커맨드 라인과 개발 툴도 다룬다.
    3장, ‘데이터 정의와 설명’에서는 하이브의 테이블, 파티션, 버킷, 뷰에 대한 기본 데이터 타입과 데이터 정의 언어를 소개한다.
    4장, ‘데이터 선택과 범위’에서는 하이브에 데이터의 쿼리, 연결, 범위를 요청함으로써 데이터를 찾는 방법을 보여준다.
    5장, ‘데이터 조작’에서는 하이브의 데이터를 변경, 이동, 정렬, 변환하는 과정을 설명한다.
    6장, ‘데이터 집계와 샘플링’에서는 분석 함수, 윈도우 기능, 샘플 절을 사용해 집계하는 방법과 샘플링하는 방법을 설명한다.
    7장, ‘성능 고려 사항’에서는 설계, 파일 포맷, 압축, 저장소, 쿼리, 작업 관점에서 성능 고려사항에 대한 모범 사례를 소개한다.
    8장, ‘확장성 고려 사항’에서는 사용자 정의 함수, 스트리밍, 직렬화, 역직렬화를 생성해서 하이브를 확장하는 방법을 다룬다.
    9장, ‘보안 고려 사항’에서는 인증, 권한, 암호화 관점으로 하이브의 보안 영역을 소개한다.
    10장, ‘다른 툴과의 연동’에서는 기타 빅데이터 툴과 어떻게 연동할 수 있는지를 다룬다. 하이브 배포 버전의 주요 이정표를 살펴본다.

    저자 소개

    다융 두
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 기타
    • 분류 : 기타
    • 인기지수 : 5
    최근저서

    빅데이터를 실제로 다루는 사람이고, 개발자 조직을 이끌고 있으며, 기술 컨설팅, 설계, 엔터프라이즈 빅데이터 솔루션 구현에 전문 지식이 많은 개발자다. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스, 비즈니스 인텔리전스, 빅데이터와 분석 분야에 10년 이상의 경력을 가지고 있으며, 방송 미디어, 여행사, 통신사 등 다양한 산업에 데이터 인텔리전스 경험을 제공하고 있다. 현재 캐나다의 토론토에 위치한 퀵플레이 미디어(QuickPlay Media) 사에서 근무하고 있으며, 온라인 미디어 서비스와 콘텐츠 제작자를 위한 엔터프라이즈 빅데이터 인텔리젼스 리포팅 시스템을 개발하고 있다. 댈하우지 대학교(Dalhousie University)에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받았고, 클라우데라 인증 아파치 하둡 개발자 인증서(Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop certification)를 가지고 있다.

    역자 소개

    김용환
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자 , 기타
    • 인기지수 : 36
    최근저서

    네이버, 라인(Line)을 거쳐 카카오(Kakao)에서 개발자로 일하고 있다. 현재 마흔두 살의 평범한 개발자로 다양한 도전에서 에너지를 얻으며, 개발과 실무 경험을 블로그에 기록하고 있다. 에이콘출판사의 『Ansible 설정 관리』(2015), 『ElasticSearch Cookbook 2/e』(2016), 『Redis 핵심정리』(2016), 『CentOS 7 리눅스 서버 쿡북』(2016), 『하이브 핵심정리』(2017), 『일래스틱서치 고급 기능의 개념과 활용』(2017), 『SMACK 스택을 이용한 빠른 데이터 처리 시스템』(2017)을 번역했다.

    목차

    목차
    1장. 빅데이터와 하이브 소개
    __짧은 역사
    __빅데이터의 소개
    __관계형 데이터베이스와 NoSQL vs 하둡
    __배치, 실시간, 스트림 처리
    __하둡 생태계의 개요
    __하이브 개요
    __요약
    2장. 하이브 환경 설정
    __아파치에서 하이브 설치하기
    __외부 업체 패키지에서 하이브 설치하기
    __클라우드에서 하이브 시작하기
    __하이브 커맨드 라인과 비라인 사용하기
    __하이브 통합 개발 환경
    __요약
    3장. 데이터 정의와 설명
    __하이브의 데이터 타입 이해하기
    __데이터 타입 변환
    __하이브 데이터 정의 언어
    __하이브 데이터베이스
    __하이브의 내부 및 외부 테이블
    __하이브 파티션
    __Hive buckets
    __하이브 뷰
    __요약
    4장. 데이터 선택과 범위
    __SELECT 문
    __INNER JOIN 문
    __OUTER JOIN과 CROSS JOIN
    __특수 조인: MAP JOIN
    __집합 명령: UNION ALL
    __요약
    5장. 데이터 조작
    __데이터 교환 -LOAD
    __데이터 교환: INSERT
    __데이터 교환: EXPORT와 IMPORT
    __ORDER와 SORT
    __명령어와 함수
    __트랜잭션
    __요약
    6장. 데이터 집계와 샘플링
    __기초적인 집계: GROUP BY
    __고급 집계: GROUPING SETS
    __고급 집계: ROLLUP와 CUBE
    __집계 조건: HAVING
    __분석 함수
    __샘플링
    __요약
    7장. 성능 고려 사항
    __성능 유틸리티
    __EXPLAIN 문
    __ANALYZE 문
    __설계 최적화
    __파티션 테이블
    __버킷 테이블
    __인덱스
    __데이터 파일 최적화
    __파일 포맷
    __압축저장소 최적화
    __작업과 쿼리 최적화
    __로컬 모드
    __JVM 재사용
    __병렬 실행
    __작업 최적화
    __일반 조인
    __맵 조인
    __버킷 맵 조인
    __정렬 합병 버킷 조인
    __정렬 합병 버킷 맵 조인
    __왜곡 조인
    __요약
    8장. 확장성 고려 사항
    __사용자 정의 함수
    __UDF 코드 템플릿
    __UDAF 코드 템플릿
    __UDTF 코드 템플릿
    __개발과 배포
    __스트리밍
    __SerDe
    __요약
    9장. 보안 고려 사항
    __인증
    __메타 저장소 서버 인증
    __HiveServer2 인증
    __권한레거시 권한 모드
    __저장소 기반 권한 모드
    __SQL 표준 기반 모드
    __암호화
    __요약
    10장. 다른 툴과의 연동
    __JDBC / ODBC 커넥터
    __HBase
    __Hue
    __HCatalog
    __주키퍼
    __우지
    __하이브 로드맵
    __요약

    머리말

    ★ 지은이의 말 ★

    빅데이터 분석에서 하이브에 대한 관심이 늘고 있는 것은 하둡 위에서 동작하는 하이브가 빅데이터의 저장, 계산, 분석에 관한 최신 데이터 솔루션이기 때문이다. SQL 같은 문법은 하이브를 쉽게 배울 수 있게 하고, 빅데이터 기반에 상호작용하는 SQL 질의에 대한 표준으로도 자주 채택되고 있다. 하이브에서는 고급 코딩 기술뿐 아니라 복잡한 빅데이터 분석까지 다양한 기능을 사용 할 수 있다. 하이브의 높은 성숙도는 하둡을 넘어 점차 다른 컴퓨팅 프레임워크 간의 의미 있는 아키텍처와 기능을 통합하고, 공유할 수 있게 할 것이다.

    ★ 옮긴이의 말 ★

    하이브는 하둡을 기반으로 하는 데이터 웨어하우스 패키지입니다. 하이브는 하둡 HDFS의 대용량 데이터를 데이터베이스의 표준 SQL처럼 다룰 수 있기 때문에 SQL을 안다면 하둡도 쉽게 다룰 수 있습니다. 하지만, 하이브 언어인 HQLHive Query Langage는 SQL과 완벽하게 동일하지는 않습니다. 따라서 이 책에는 하이브 언어를 사용 할 때 알아야 하는 하둡 내부 구조와 주의할 내용이 담겨있습니다.
    저는 카카오에서 대용량 서비스의 분석 업무를 진행할 때, 하둡 스트리밍(hadoop streaming)과 하이브를 사용합니다. 간혹 하이브가 없었더라면 하는 생각이 들 때면 아찔해지곤 합니다. 그만큼 하이브는 생산성을 높여주는 좋은 툴입니다. 최근에는 대용량을 다루는 작업을 병렬로 실행할 수 있는 스파크(Spark)라는 최신 툴이 사용되고 있습니다만, 스파크에서도 하이브를 연동하여 사용할 수 있는 환경(https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark)이 있기 때문에 하이브는 더욱 빛이 나고 있습니다.
    이 책을 번역하면서 하이브에 대해 많이 배울 수 있었습니다. 이 책은 하이브 HQL의 중요한 부분을 설명하며, 하이브를 잘 확장하는 방법을 설명합니다. 하이브를 처음 접하는 독자나, 하이브의 전체적인 기능을 살펴보려는 독자가 참고할 만한 좋은 책이라 생각합니다.

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