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스파크 완벽 가이드 스파크를 활용한 빅데이터 처리와 분석의 모든 것
- 빌 체임버스, 마테이자하리아 저
- 우성한, 이영호, 강재원 역
- 한빛미디어
- 2018년 12월 10일
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정가48,000원
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ISBN: 9791162241288
796쪽
183 x 235 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 168
- 주간 컴퓨터/IT: 66위
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책 소개
이 책은
스파크 창시자가 알려주는 스파크 활용과 배포, 유지 보수의 모든 것
오픈소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크인 스파크의 창시자가 쓴 스파크에 대한 종합 안내서입니다. 스파크 사용법부터 배포, 유지 보수하는 방법까지 포괄적으로 익힐 수 있습니다.
스파크 2의 개선점과 새로운 기능을 자세히 설명합니다. 구조화된 스파크 API의 특징과 공통 기능은 물론이고, 엔드 투 엔드스트리밍 애플리케이션을 구축하는 새로운 고수준 API인 구조적 스트리밍을 함께 살펴봅니다.
이 책을 읽으면 스파크를 모니터링, 튜닝, 디버깅하는 데 필요한 기본 지식을 습득할 수 있습니다. 나아가 스파크의 확장 머신러닝 라이브러리인 MLlib을 사용하는 방법과 시나리오를 익힐 수 있습니다.
출판사 리뷰
이 책은 쉽게 실행할 수 있는 스파크 예제와 모든 유형의 기본 사용 사례를 다루는 스파크 종합 안내서입니다. 스파크의 기초적인 내용부터 처리, 운용, 관리, 모니터링 그리고 그래프와 머신러닝에 이르기까지 다양한 내용을 종합적으로 설명합니다. 특히 스파크 2.0 기반의 고수준 신규 API인 DataFrame, Dataset, 스파크 SQL, 구조적 스트리밍(Structured Streaming)을 집중적으로 소개합니다. 스파크를 사용하려는 데이터 과학자와 데이터 엔지니어에게 많은 도움이 될 내용으로 구성했습니다.
이 책의 번역 품질을 최고로 높이기 위해 동분서주했던 역자들의 뼈를 깎는 노고를 언급하지 않을 수 없습니다. 매일 밤을 새우다시피 하며 방대한 분량의 원서를 수십 차례에 걸쳐 다듬고 소스 코드를 수정했으며, 열 명도 넘는 업계 실무자들을 치킨으로 유혹(!)하여 수 차례에 걸친 가혹한 베타 리딩 과정을 거쳤습니다. 원서에는 없는 '실행 환경 구축'에 필요한 구체적인 내용과 '스파크 서밋 2017 더블린 참관기'도 따로 집필하여 부록으로 실었습니다. 한편으로는 독자가 조금이라도 더 친근하고 편안한 느낌으로 읽을 수 있는 문장을 만들고자 노력했습니다. 이러한 담금질을 거쳐 탄생한 이 번역서가 여러분을 경이로운 스파크의 세계로 편안하게 인도해줄 것입니다.
관련 도서
● 아파치 스파크
● 9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석(2판)
● 하둡 완벽 가이드(4판)
저자 소개
지은이 : 빌 체임버스 (Bill Chambers)
2014년에 몇몇 연구 프로젝트에 스파크를 도입했습니다. 데이터브릭스에서 제품 관리를 맡고 있으며 사용자들이 다양한 아파치 스파크 애플리케이션을 개발할 수 있는 환경을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 또한 정기적으로 스파크와 관련된 블로그를 작성하고 콘퍼런스 발표와 밋업에 참여하고 있습니다. UC버클리 대학교 정보대학원에서 정보 관리와 시스템 분야의 석사학위를 취득했습니다.
지은이 : 마테이 자하리아 (Matei Zaharia)
2009년에 아파치 스파크 프로젝트를 시작했고 UC버클리 대학교 박사 과정 동안 스파크와 함께 했습니다. 버클리의 여러 연구원 및 외부 공동 작업자와 함께 스파크의 핵심 API를 설계하고 스파크 커뮤니티를 성장시키고 있으며 구조적 API와 구조적 스트리밍 같은 새로운 개념을 만드는 데 참여하고 있습니다. 2013년 마테이와 버클리 스파크 팀은 오픈소스 프로젝트의 성장을 도우려 데이터브릭스를 설립하고 상업용 제품을 제공하기 시작했습니다. 현재 데이터브릭스의 최고 기술 전문가로 일하고 있으며 스탠퍼드 대학교의 컴퓨터 과학 분야 조교수를 맡아 대규모 시스템과 인공지능 분야를 연구하고 있습니다. 2013년에 UC버클리 대학교에서 컴퓨터 과학 박사학위를 취득했습니다. 마테이는 아파치 메소스 프로젝트의 초기 멤버이자 아파치 하둡의 커미터입니다. 마테이의 연구 내용은 2014 ACM Doctoral Dissertation Award 및 VMware Systems Research Award를 수상하며 인정받았습니다.
옮긴이 : 우성한
현재 빅데이터 솔루션 전문업체인 KT NexR의 책임 연구원으로 재직 중이다. 다수의 기업에서 모바일 게임, SNS 서비스, 결제 시스템 등 다양한 S/W 분야의 개발 경험이 있으며, 2011년 빅데이터의 매력에 빠져 빅데이터 분야의 오픈소스들을 다루기 시작했다.
KT NexR의 대표적인 빅데이터 분석 솔루션 NDAP 개발에 참여했으며, 지금은 아키텍처 설계부터 프론트엔드/백엔드 개발까지 수행하는 풀 스택 엔지니어로서 실시간 빅데이터 처리 및 분석 솔루션인 Lean Stream 개발에 참여하고 있다.
옮긴이 : 이영호
현재 kt NexR에서 R&D2 팀장을 맡고 있습니다. 시스템 통합과 빅데이터 솔루션 개발을 수행하던 멤브로스 대표를 역임했습니다. kt NexR에 빅데이터 엔지니어로 입사한 후 살아 있는 빅데이터를 경험했습니다. 다수의 배치/실시간 빅데이터 프로젝트에 참여했으며, 기술서적 번역과 빅데이터 강의를 즐깁니다. 현재 팀원들과 함께 아파치 스파크 기반의 빅데이터 처리 솔루션을 개발하고 있으며 빅데이터의 대중화에 큰 관심을 가지고 있습니다.
옮긴이 : 강재원
현재 kt NexR에서 Data Science 팀장을 맡고 있습니다. SPSS Korea에서 분석 솔루션을 기반으로 다양한 도메인에서 분석 컨설턴트로 활동했습니다. kt NexR에 데이터 사이언티스트로 합류한 후 국내 최초 금융권 빅데이터 분석 프로젝트를 성공적으로 수행하면서 지금까지 다양한 기업을 대상으로 데이터 분석의 가치와 최적 방법론을 전파하려 노력하고 있습니다. 최근에는 스파크를 기반으로 텐서플로 등과 같은 다양한 프레임워크를 활용한 분석 방법론을 연구하고 있습니다.
역자 소개
옮긴이_ 우성한
현재 빅데이터 솔루션 전문 업체인 kt NexR의 책임 연구원으로 재직 중입니다. 모바일 게임,SNS 서비스, 결제 시스템 등 다양한 SW 분야에서 개발한 경험이 있으며, 2011년 빅데이터의매력에 빠져 이 분야의 오픈소스를 다루기 시작했습니다. kt NexR의 대표적인 빅데이터 분석솔루션인 NDAP 개발에 참여했으며, 지금은 아키텍처 설계부터 프론트엔드/백엔드 개발까지수행하는 풀 스택 엔지니어로서 실시간 빅데이터 처리/분석 솔루션을 개발하고 있습니다.
옮긴이_ 이영호
현재 kt NexR에서 R&D2 팀장을 맡고 있습니다. 시스템 통합과 빅데이터 솔루션 개발을 수행하던 멤브로스 대표를 역임했습니다. kt NexR에 빅데이터 엔지니어로 입사한 후 살아 있는빅데이터를 경험했습니다. 다수의 배치/실시간 빅데이터 프로젝트에 참여했으며, 기술서적 번역과 빅데이터 강의를 즐깁니다. 현재 팀원들과 함께 아파치 스파크 기반의 빅데이터처리 솔루션을 개발하고 있으며 빅데이터의 대중화에 큰 관심을 가지고 있습니다.
옮긴이_ 강재원
현재 kt NexR에서 Data Science 팀장을 맡고 있습니다. SPSS Korea에서 분석 솔루션을 기반으로 다양한 도메인에서 분석 컨설턴트로 활동했습니다. kt NexR에 데이터 사이언티스트로합류한 후 국내 최초 금융권 빅데이터 분석 프로젝트를 성공적으로 수행하면서 지금까지 다양한 기업을 대상으로 데이터 분석의 가치와 최적 방법론을 전파하려 노력하고 있습니다. 최근에는 스파크를 기반으로 텐서플로 등과 같은 다양한 프레임워크를 활용한 분석 방법론을 연구하고 있습니다.
책 속에서
목차
Part 1 빅데이터와 스파크 간단히 살펴보기
CHAPTER 1 아파치 스파크란
1.1 아파치 스파크의 철학
1.2 스파크의 등장 배경
1.3 스파크의 역사
1.4 스파크의 현재와 미래
1.5 스파크 실행하기
1.6 정리
CHAPTER 2 스파크 간단히 살펴보기
2.1 스파크의 기본 아키텍처
2.2 스파크의 다양한 언어 API
2.3 스파크 API
2.4 스파크 시작하기
2.5 SparkSession
2.6 DataFrame
2.7 트랜스포메이션
2.8 액션
2.9 스파크 UI
2.10 종합 예제
2.11 정리
CHAPTER 3 스파크 기능 둘러보기
3.1 운영용 애플리케이션 실행하기
3.2 Dataset: 타입 안정성을 제공하는 구조적 API
3.3 구조적 스트리밍
3.4 머신러닝과 고급 분석
3.5 저수준 API
3.6 SparkR
3.7 스파크의 에코시스템과 패키지
3.8 정리
Part 2 구조적 API: DataFrame, SQL, Part 2Dataset
CHAPTER 4 구조적 API 개요
4.1 DataFrame과 Dataset
4.2 스키마
4.3 스파크의 구조적 데이터 타입 개요
4.4 구조적 API의 실행 과정
4.5 정리
CHAPTER 5 구조적 API 기본 연산
5.1 스키마
5.2 컬럼과 표현식
5.3 레코드와 로우
5.4 DataFrame의 트랜스포메이션
5.5 정리
CHAPTER 6 다양한 데이터 타입 다루기
6.1 API는 어디서 찾을까
6.2 스파크 데이터 타입으로 변환하기
6.3 불리언 데이터 타입 다루기
6.4 수치형 데이터 타입 다루기
6.5 문자열 데이터 타입 다루기
6.6 날짜와 타임스탬프 데이터 타입 다루기
6.7 null 값 다루기
6.8 정렬하기
6.9 복합 데이터 타입 다루기
6.10 JSON 다루기
6.11 사용자 정의 함수
6.12 Hive UDF
6.13 정리
CHAPTER 7 집계 연산
7.1 집계 함수
7.2 그룹화
7.3 윈도우 함수
7.4 그룹화 셋
7.5 사용자 정의 집계 함수
7.6 정리
CHAPTER 8 조인
8.1 조인 표현식
8.2 조인 타입
8.3 내부 조인
8.4 외부 조인
8.5 왼쪽 외부 조인
8.6 오른쪽 외부 조인
8.7 왼쪽 세미 조인
8.8 왼쪽 안티 조인
8.9 자연 조인
8.10 교차 조인(카테시안 조인)
8.11 조인 사용 시 문제점
8.12 스파크의 조인 수행 방식
8.13 정리
CHAPTER 9 데이터소스
9.1 데이터소스 API의 구조
9.2 CSV 파일
9.3 JSON 파일
9.4 파케이 파일
9.5 ORC 파일
9.6 SQL 데이터베이스
9.7 텍스트 파일
9.8 고급 I/O 개념
9.9 정리
CHAPTER 10 스파크 SQL
10.1 SQL이란
10.2 빅데이터와 SQL: 아파치 하이브
10.3 빅데이터와 SQL: 스파크 SQL
10.4 스파크 SQL 쿼리 실행 방법
10.5 카탈로그
10.6 테이블
10.7 뷰
10.8 데이터베이스
10.9 select 구문
10.10 고급 주제
10.11 다양한 기능
10.12 정리
CHAPTER 11 Dataset
11.1 Dataset을 사용할 시기
11.2 Dataset 생성
11.3 액션
11.4 트랜스포메이션
11.5 조인
11.6 그룹화와 집계
11.7 정리
Part 3 저수준 API
CHAPTER 12 RDD
12.1 저수준 API란
12.2 RDD 개요
12.3 RDD 생성하기
12.4 RDD 다루기
12.5 트랜스포메이션
12.6 액션
12.7 파일 저장하기
12.8 캐싱
12.9 체크포인팅
12.10 RDD를 시스템 명령으로 전송하기
12.11 정리
CHAPTER 13 RDD 고급 개념
13.1 키-값 형태의 기초(키-값 형태의 RDD)
13.2 집계
13.3 cogroup
13.4 조인
13.5 파티션 제어하기
13.6 사용자 정의 직렬화
13.7 정리
CHAPTER 14 분산형 공유 변수
14.1 브로드캐스트 변수
14.2 어큐뮬레이터
14.3 정리
Part 4 운영용 애플리케이션
CHAPTER 15 클러스터에서 스파크 실행하기
15.1 스파크 애플리케이션의 아키텍처
15.2 스파크 애플리케이션의 생애주기(스파크 외부)
15.3 스파크 애플리케이션의 생애주기(스파크 내부)
15.4 세부 실행 과정
15.5 정리
CHAPTER 16 스파크 애플리케이션 개발하기
16.1 스파크 애플리케이션 작성하기
16.2 스파크 애플리케이션 테스트
16.3 개발 프로세스
16.4 애플리케이션 시작하기
16.5 애플리케이션 환경 설정하기
16.6 정리
CHAPTER 17 스파크 배포 환경
17.1 스파크 애플리케이션 실행을 위한 클러스터 환경
17.2 클러스터 매니저
17.3 기타 고려사항
17.4 정리
CHAPTER 18 모니터링과 디버깅
18.1 모니터링 범위
18.2 모니터링 대상
18.3 스파크 로그
18.4 스파크 UI
18.5 디버깅 및 스파크 응급 처치
18.6 정리
CHAPTER 19 성능 튜닝
19.1 간접적인 성능 향상 기법
19.2 직접적인 성능 향상 기법
19.3 정리
Part 5 스트리밍
CHAPTER 20 스트림 처리의 기초
20.1 스트림 처리란
20.2 스트림 처리의 핵심 설계 개념
20.3 스파크의 스트리밍 API
20.4 정리
CHAPTER 21 구조적 스트리밍의 기초
21.1 구조적 스트리밍의 기초
21.2 핵심 개념
21.3 구조적 스트리밍 활용
21.4 스트림 트랜스포메이션
21.5 입력과 출력
21.6 스트리밍 Dataset API
21.7 정리
CHAPTER 22 이벤트 시간과 상태 기반 처리
22.1 이벤트 시간 처리
22.2 상태 기반 처리
22.3 임의적인 상태 기반 처리
22.4 이벤트 시간 처리의 기본
22.5 이벤트 시간 윈도우
22.6 스트림에서 중복 데이터 제거하기
22.7 임의적인 상태 기반 처리
22.8 정리
CHAPTER 23 운영 환경에서의 구조적 스트리밍
23.1 내고장성과 체크포인팅
23.2 애플리케이션 변경하기
23.3 메트릭과 모니터링
23.4 알림
23.5 스트리밍 리스너를 사용한 고급 모니터링
23.6 정리
Part 6 고급 분석과 머신러닝
CHAPTER 24 고급 분석과 머신러닝 개요
24.1 고급 분석에 대한 짧은 입문서
24.2 스파크의 고급 분석 툴킷
24.3 고수준 MLlib의 개념
24.4 MLlib 실제로 사용하기
24.5 모델 배포 방식
24.6 정리
CHAPTER 25 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링
25.1 사용 목적에 따라 모델 서식 지정하기
25.2 변환자
25.3 전처리 추정자
25.4 고수준 변환자
25.5 연속형 특징 처리하기
25.6 범주형 특징 처리하기
25.7 텍스트 데이터 변환자
25.8 특징 조작하기
25.9 특징 선택
25.10 고급 주제
25.11 정리
CHAPTER 26 분류
26.1 활용 사례
26.2 분류 유형
26.3 MLlib의 분류 모델
26.4 로지스틱 회귀
26.5 의사결정트리
26.6 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스티드 트리
26.7 나이브 베이즈
26.8 분류와 자동 모델 튜닝을 위한 평가기
26.9 세부 평가지표
26.10 일대다 분류기
26.11 다층 퍼셉트론
26.12 정리
CHAPTER 27 회귀
27.1 활용 사례
27.2 MLlib에서 제공하는 회귀 모델
27.3 선형 회귀
27.4 일반화 선형 회귀
27.5 의사결정트리
27.6 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스티드 트리
27.7 고급 방법론
27.8 평가기와 모델 튜닝 자동화
27.9 평가지표
27.10 정리
CHAPTER 28 추천
28.1 활용 사례
28.2 교차최소제곱 알고리즘을 사용하여 협업 필터링 구현하기
28.3 추천을 위한 평가기
28.4 성과 평가지표
28.5 빈발 패턴 마이닝
28.6 정리
CHAPTER 29 비지도 학습
29.1 활용 사례
29.2 모델 확장성
29.3 k-평균
29.4 이분법 k-평균
29.5 가우시안 혼합 모델
29.6 잠재 디리클레 할당
29.7 정리
CHAPTER 30 그래프 분석
30.1 그래프 작성하기
30.2 그래프 쿼리하기
30.3 모티프 찾기
30.4 그래프 알고리즘
30.5 정리
CHAPTER 31 딥러닝
31.1 딥러닝이란
31.2 스파크에서 딥러닝을 사용하는 방법
31.3 딥러닝 라이브러리
31.4 딥러닝 파이프라인을 사용한 간단한 예제
31.5 정리
Part 7 에코시스템
CHAPTER 32 언어별 특성: 파이썬(PySpark)과 R(SparkR, sparklyr)
32.1 PySpark
32.2 R로 스파크 사용하기
32.3 정리
CHAPTER 33 에코시스템과 커뮤니티
33.1 스파크 패키지
33.2 커뮤니티
33.3 정리
부록 A 스파크 설치 및 실행
부록 B 더블린 원정대: 스파크 서밋 2017 더블린 참관기
CHAPTER 1 아파치 스파크란
1.1 아파치 스파크의 철학
1.2 스파크의 등장 배경
1.3 스파크의 역사
1.4 스파크의 현재와 미래
1.5 스파크 실행하기
1.6 정리
CHAPTER 2 스파크 간단히 살펴보기
2.1 스파크의 기본 아키텍처
2.2 스파크의 다양한 언어 API
2.3 스파크 API
2.4 스파크 시작하기
2.5 SparkSession
2.6 DataFrame
2.7 트랜스포메이션
2.8 액션
2.9 스파크 UI
2.10 종합 예제
2.11 정리
CHAPTER 3 스파크 기능 둘러보기
3.1 운영용 애플리케이션 실행하기
3.2 Dataset: 타입 안정성을 제공하는 구조적 API
3.3 구조적 스트리밍
3.4 머신러닝과 고급 분석
3.5 저수준 API
3.6 SparkR
3.7 스파크의 에코시스템과 패키지
3.8 정리
Part 2 구조적 API: DataFrame, SQL, Part 2Dataset
CHAPTER 4 구조적 API 개요
4.1 DataFrame과 Dataset
4.2 스키마
4.3 스파크의 구조적 데이터 타입 개요
4.4 구조적 API의 실행 과정
4.5 정리
CHAPTER 5 구조적 API 기본 연산
5.1 스키마
5.2 컬럼과 표현식
5.3 레코드와 로우
5.4 DataFrame의 트랜스포메이션
5.5 정리
CHAPTER 6 다양한 데이터 타입 다루기
6.1 API는 어디서 찾을까
6.2 스파크 데이터 타입으로 변환하기
6.3 불리언 데이터 타입 다루기
6.4 수치형 데이터 타입 다루기
6.5 문자열 데이터 타입 다루기
6.6 날짜와 타임스탬프 데이터 타입 다루기
6.7 null 값 다루기
6.8 정렬하기
6.9 복합 데이터 타입 다루기
6.10 JSON 다루기
6.11 사용자 정의 함수
6.12 Hive UDF
6.13 정리
CHAPTER 7 집계 연산
7.1 집계 함수
7.2 그룹화
7.3 윈도우 함수
7.4 그룹화 셋
7.5 사용자 정의 집계 함수
7.6 정리
CHAPTER 8 조인
8.1 조인 표현식
8.2 조인 타입
8.3 내부 조인
8.4 외부 조인
8.5 왼쪽 외부 조인
8.6 오른쪽 외부 조인
8.7 왼쪽 세미 조인
8.8 왼쪽 안티 조인
8.9 자연 조인
8.10 교차 조인(카테시안 조인)
8.11 조인 사용 시 문제점
8.12 스파크의 조인 수행 방식
8.13 정리
CHAPTER 9 데이터소스
9.1 데이터소스 API의 구조
9.2 CSV 파일
9.3 JSON 파일
9.4 파케이 파일
9.5 ORC 파일
9.6 SQL 데이터베이스
9.7 텍스트 파일
9.8 고급 I/O 개념
9.9 정리
CHAPTER 10 스파크 SQL
10.1 SQL이란
10.2 빅데이터와 SQL: 아파치 하이브
10.3 빅데이터와 SQL: 스파크 SQL
10.4 스파크 SQL 쿼리 실행 방법
10.5 카탈로그
10.6 테이블
10.7 뷰
10.8 데이터베이스
10.9 select 구문
10.10 고급 주제
10.11 다양한 기능
10.12 정리
CHAPTER 11 Dataset
11.1 Dataset을 사용할 시기
11.2 Dataset 생성
11.3 액션
11.4 트랜스포메이션
11.5 조인
11.6 그룹화와 집계
11.7 정리
Part 3 저수준 API
CHAPTER 12 RDD
12.1 저수준 API란
12.2 RDD 개요
12.3 RDD 생성하기
12.4 RDD 다루기
12.5 트랜스포메이션
12.6 액션
12.7 파일 저장하기
12.8 캐싱
12.9 체크포인팅
12.10 RDD를 시스템 명령으로 전송하기
12.11 정리
CHAPTER 13 RDD 고급 개념
13.1 키-값 형태의 기초(키-값 형태의 RDD)
13.2 집계
13.3 cogroup
13.4 조인
13.5 파티션 제어하기
13.6 사용자 정의 직렬화
13.7 정리
CHAPTER 14 분산형 공유 변수
14.1 브로드캐스트 변수
14.2 어큐뮬레이터
14.3 정리
Part 4 운영용 애플리케이션
CHAPTER 15 클러스터에서 스파크 실행하기
15.1 스파크 애플리케이션의 아키텍처
15.2 스파크 애플리케이션의 생애주기(스파크 외부)
15.3 스파크 애플리케이션의 생애주기(스파크 내부)
15.4 세부 실행 과정
15.5 정리
CHAPTER 16 스파크 애플리케이션 개발하기
16.1 스파크 애플리케이션 작성하기
16.2 스파크 애플리케이션 테스트
16.3 개발 프로세스
16.4 애플리케이션 시작하기
16.5 애플리케이션 환경 설정하기
16.6 정리
CHAPTER 17 스파크 배포 환경
17.1 스파크 애플리케이션 실행을 위한 클러스터 환경
17.2 클러스터 매니저
17.3 기타 고려사항
17.4 정리
CHAPTER 18 모니터링과 디버깅
18.1 모니터링 범위
18.2 모니터링 대상
18.3 스파크 로그
18.4 스파크 UI
18.5 디버깅 및 스파크 응급 처치
18.6 정리
CHAPTER 19 성능 튜닝
19.1 간접적인 성능 향상 기법
19.2 직접적인 성능 향상 기법
19.3 정리
Part 5 스트리밍
CHAPTER 20 스트림 처리의 기초
20.1 스트림 처리란
20.2 스트림 처리의 핵심 설계 개념
20.3 스파크의 스트리밍 API
20.4 정리
CHAPTER 21 구조적 스트리밍의 기초
21.1 구조적 스트리밍의 기초
21.2 핵심 개념
21.3 구조적 스트리밍 활용
21.4 스트림 트랜스포메이션
21.5 입력과 출력
21.6 스트리밍 Dataset API
21.7 정리
CHAPTER 22 이벤트 시간과 상태 기반 처리
22.1 이벤트 시간 처리
22.2 상태 기반 처리
22.3 임의적인 상태 기반 처리
22.4 이벤트 시간 처리의 기본
22.5 이벤트 시간 윈도우
22.6 스트림에서 중복 데이터 제거하기
22.7 임의적인 상태 기반 처리
22.8 정리
CHAPTER 23 운영 환경에서의 구조적 스트리밍
23.1 내고장성과 체크포인팅
23.2 애플리케이션 변경하기
23.3 메트릭과 모니터링
23.4 알림
23.5 스트리밍 리스너를 사용한 고급 모니터링
23.6 정리
Part 6 고급 분석과 머신러닝
CHAPTER 24 고급 분석과 머신러닝 개요
24.1 고급 분석에 대한 짧은 입문서
24.2 스파크의 고급 분석 툴킷
24.3 고수준 MLlib의 개념
24.4 MLlib 실제로 사용하기
24.5 모델 배포 방식
24.6 정리
CHAPTER 25 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링
25.1 사용 목적에 따라 모델 서식 지정하기
25.2 변환자
25.3 전처리 추정자
25.4 고수준 변환자
25.5 연속형 특징 처리하기
25.6 범주형 특징 처리하기
25.7 텍스트 데이터 변환자
25.8 특징 조작하기
25.9 특징 선택
25.10 고급 주제
25.11 정리
CHAPTER 26 분류
26.1 활용 사례
26.2 분류 유형
26.3 MLlib의 분류 모델
26.4 로지스틱 회귀
26.5 의사결정트리
26.6 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스티드 트리
26.7 나이브 베이즈
26.8 분류와 자동 모델 튜닝을 위한 평가기
26.9 세부 평가지표
26.10 일대다 분류기
26.11 다층 퍼셉트론
26.12 정리
CHAPTER 27 회귀
27.1 활용 사례
27.2 MLlib에서 제공하는 회귀 모델
27.3 선형 회귀
27.4 일반화 선형 회귀
27.5 의사결정트리
27.6 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스티드 트리
27.7 고급 방법론
27.8 평가기와 모델 튜닝 자동화
27.9 평가지표
27.10 정리
CHAPTER 28 추천
28.1 활용 사례
28.2 교차최소제곱 알고리즘을 사용하여 협업 필터링 구현하기
28.3 추천을 위한 평가기
28.4 성과 평가지표
28.5 빈발 패턴 마이닝
28.6 정리
CHAPTER 29 비지도 학습
29.1 활용 사례
29.2 모델 확장성
29.3 k-평균
29.4 이분법 k-평균
29.5 가우시안 혼합 모델
29.6 잠재 디리클레 할당
29.7 정리
CHAPTER 30 그래프 분석
30.1 그래프 작성하기
30.2 그래프 쿼리하기
30.3 모티프 찾기
30.4 그래프 알고리즘
30.5 정리
CHAPTER 31 딥러닝
31.1 딥러닝이란
31.2 스파크에서 딥러닝을 사용하는 방법
31.3 딥러닝 라이브러리
31.4 딥러닝 파이프라인을 사용한 간단한 예제
31.5 정리
Part 7 에코시스템
CHAPTER 32 언어별 특성: 파이썬(PySpark)과 R(SparkR, sparklyr)
32.1 PySpark
32.2 R로 스파크 사용하기
32.3 정리
CHAPTER 33 에코시스템과 커뮤니티
33.1 스파크 패키지
33.2 커뮤니티
33.3 정리
부록 A 스파크 설치 및 실행
부록 B 더블린 원정대: 스파크 서밋 2017 더블린 참관기
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