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더 빠르게 하둡 애플리케이션을 구현하고 빅데이터를 처리하라!
하둡 오픈 소스 프레임워크인 케스케이딩을 이용하면 복잡한 맵리듀스 프로그래밍을 배우지 않고도 엔터프라이즈 급 데이터를 처리하는 강력한 애플리케이션을 쉽게 만들고 관리할 수 있다. 자바와 JVM에서 동작하는 언어를 기반으로 작성된 예제 애플리케이션을 통해 케스케이딩이 얼마나 간결하고 빠르게 데이터 처리, 필터링, 워크플로우 최적화하는지 배우게 될 것이다.
- 다양한 데이터 소스와 비정형 데이터에 대한 모델링과 분석
- 링구알(Lingual)을 통한 ANSI SQL 지원
- 익숙한 구조와 재사용 가능한 컴포넌트로 애플리케이션 구축과 테스트
- 스콜딩(Scalding)과 케스칼로그Cascalog) 도메인 특화 언어를 이용한 작업
- 클러스터의 위치와 데이터 크기에 상관없는 쉬운 애플리케이션 배치
- 여러 빅데이터 프레임워크와 프로세스를 통합한 워크플로우 구축
- 일반적인 예제를 통해 살펴보는 케스케이딩의 특징과 도구
- 오픈 데이터 이니셔티브의 데이터셋을 이용한 사례 연구 검토
추천사
"이 책에서 파코는 케스케이딩이 제공하는 강력한 기능으로 피그와 하이브로 처리할 수 없는 중요한 워크플로우 작업을 어떻게 처리하는지 제시한다. 다양한 사례를 케스케이딩으로 얼마나 쉽게 해결할 수 있는지를 알려주므로 빅데이터 개발자라면 반드시 한번은 읽어보기 바란다."
- 제이슨 레빗 Jason Levitt, 『JavaScript Developer's Resource』 저자
목차
프롤로그
_P.1 요구 사항
_P.2 엔터프라이즈 데이터 워크플로우
_P.3 거대함 그 이상의 복잡성
_P.4 케스케이딩 API의 탄생 배경
_P.5 예제 코드 사용
1장. 시작하기
_1.1 프로그램 개발 환경 준비
_1.2 예제 1 : 초간단 케스케이딩 애플리케이션
_1.3 빌드와 실행
_1.4 케스케이딩의 분류 체계
_1.5 예제 2 : 흔한 단어 세기
_1.6 플로우 다이어그램
_1.7 대규모 환경에서의 케스케이딩
2장. 파이프 어셈블리 확장
_2.1 예제 3 : 사용자 정의 연산
_2.2 토큰 다듬기
_2.3 예제 4 : 복제 조인
_2.4 불용어와 복제 조인
_2.5 아파치 피그와 비교
_2.6 아파치 하이브와 비교
3장. 테스트 주도 개발
_3.1 예제 5 : TF-IDF 구현
_3.2 예제 6 : 테스트가 포함된 TF-IDF
_3.3 테스트에 관한 부언
4장. 케스케이딩용 스칼라 DSL
_4.1 스콜딩을 사용하는 이유
_4.2 스콜딩 시작하기
_4.3 스콜딩으로 작성한 예제 3 : 사용자 정의 연산
_4.4 함수형 프로그래밍에 관한 부언
_4.5 스콜딩으로 작성한 예제 4 : 복제 조인
_4.6 그레이들로 스콜딩 애플리케이션 빌드하기
_4.7 아마존 AWS에서 수행
5장. 케스칼로그-케스케이딩을 위한 클로저 DSL
_5.1 케스칼로그를 사용하는 이유
_5.2 케스칼로그 시작하기
_5.3 케스칼로그로 작성한 예제 1 : 초간단 애플리케이션
_5.4 케스케이딩으로 작성한 예제 4 : 복제 조인
_5.5 케스칼로그로 작성한 예제 6 : 테스트가 포함된 TF-IDF
_5.6 케스칼로그 기술적 내용과 사례
6장. 맵리듀스 그 이상
_6.1 애플리케이션과 조직
_6.2 링구알, ANSI SQL을 위한 도메인 특화 언어
_6.3 패턴, 예측 모델 마크업 언어를 위한 DSL
7장. 워크플로우 추상화
_7.1 핵심 통찰력
_7.2 패턴 언어
_7.3 문학적 프로그래밍
_7.4 관심사 분리
_7.5 함수형 관계형 프로그래밍
_7.6 엔터프라이즈 대 스타트업
8장. 사례 연구 : 팰로앨토시의 오픈 데이터
_8.1 왜 오픈 데이터인가?
_8.2 팰로앨토시
_8.3 원시 데이터 소스에서 데이터 제품으로 이동
_8.4 추천기를 위한 메트릭 보정
_8.5 공간 색인
_8.6 개인화
_8.7 추천
_8.8 빌드와 실행
_8.9 추천기 워크플로우 요점
부록. 워크플로우 문제 해결
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