하둡 완벽 가이드 : 클라우드 컴퓨팅 구축을 위한 실전 안내서(개정3판)

이 책이 제시하는 핵심 내용

 

이 책은 구글의 알고리즘을 구현한 최고의 클라우드 컴퓨팅 기술인 하둡에 대해 다룬다. 특히 하둡 2.x와 맵리듀스 2를 다룬 최초의 책이다. 사실 하둡 2.x와 얀으로 불리는 맵리듀스 2는 기존 버전과 많이 다르다. 새로 추가된 기능들은 기존 버전에서 아쉬웠던 부분을 메꿔주기 때문에 반드시 도입해야 한다. 커미터가 직접 쓴 이 책을 밑거름 삼아 더 성공적인 클라우드 컴퓨팅 시스템을 구현하자!

 

이 책의 특징과 장점

 

하둡 프로젝트의 커미터이자 핵심 설계자인 톰 화이트가 저술한 이 책은 하둡을 가장 완벽하게 다루고 있다. 저자는 하둡 창시자인 더그 커팅을 비롯한 각기 전문가의 강력한 조언을 받았고 이를 본서에 충실하게 반영했다. 이 책은 하둡은 물론이고 하둡과 연동해서 사용할 수 있는, 아파치 하둡 프로젝트의 서브 프로젝트인 피그, 주키퍼, HBase, 하이브, 스쿱, 에이브 등에 대해서도 다룬다. Last.fm, 페이스북, 랙페이스의 하둡 활용 사례를 통해 어떻게 하둡을 활용해야 하는지 배울 수 있다. 본 한글판은 역자주를 통해 하둡 최신 정보를 반영했다.

 

어떤 독자를 위한 책인가?

• 클라우드 컴퓨팅 분야의 학자, 개발자, 기술 기획자
• 데이터 마이닝 등 데이터 분석 및 알고리즘 학자, 개발자

 

개정판에서 새로워진 내용

 

3판_ 아파치 하둡의 새로운 버전 0.22와 2.x(이전에는 0.23)뿐만 아니라, 1.x(이전에는 0.20) 모두를 다룬다. 이 책의 예제는 몇 가지 예외 사항(책에서 별도로 표시)을 제외하고 모든 버전을 위해 작성되었다. 각 버전에 대한 특성들은 1장 ‘하둡 릴리즈’에서 상세히 다룬다.
이번 개정판은 새로운 맵리듀스 API를 대부분의 예제에 사용한다. 그럼에도 이전 API가 여전히 폭넓게 활용되고 있기 때문에 새로운 API가 나올 때 함께 논의된다. 이 책에서 제시한 웹 사이트에서 새로운 API에 대응하는 이전 API의 소스 코드가 제공될 것이다.
하둡 2.0의 주요 변화는 얀(YARN)으로 명명된 새로운 분산 리소스 관리 시스템으로 구현된 새로운 맵리듀스(맵리듀스 2)다. 얀 기반의 맵리듀스는 6장과 9장에서 각각 작동 방식 및 실행 방식에 대해 다룬다.
맵리듀스에 대한 더 많은 내용도 다룬다. 메이븐으로 맵리듀스 잡 패키징, 사용자의 자바 클래스 경로 설정, MRUnit으로 테스트 코드 작성과 같은 개발에 필요한 실질적인 내용은 5장에 포함되어 있다. 출력 커미터, 분산 캐시, 태스크 메모리 모니터링과 같은 깊이 있는 맵리듀스 특성은 8장과 9장에서 각각 다룬다. 에이브로 데이터 처리를 위한 맵리듀스 잡 작성은 4장에 새롭게 추가되었고, 오지Oozie를 활용한 간단한 맵리듀스 워크플로우 실행은 5장에 새로 추가되었다.
HDFS 고가용성과 HDFS 통합은 기존 HDFS를 다루었던 3장에 새롭게 추가되었고, WebHDFS와 HttpFS 같은 새로운 파일시스템도 3장에서 함께 다룬다.
피그, 하이브, 스쿱, 주키퍼의 각 장들도 최신 릴리즈의 특성과 변화를 반영하여 내용을 새롭게 추가했다.
이와 더불어 책 전반에 걸쳐 내용에 대한 정정과 개선이 이뤄졌다.

 

2판_ 하이브와 스쿱에 관한 두 개의 새로운 장(12장과 15장), 에이브로를 다루는 새로운 절(4장), 하둡의 새로운 보안 속성에 대한 소개(9장), 하둡을 사용한 대규모 네트워크 그래프 분석에 대한 새로운 사례분석이 추가되었다. 

 

대용량 데이터에 관한 가장 완벽한 책(개정판)!
하둡 프로젝트의 커미터이자 핵심 설계자인 톰 화이트가 저술한 이 책은 하둡을 가장 완벽하게 다루고 있다. 하둡의 개념과 사용법은 물론 Last.fm, 페이스북, 랙페이스의 하둡 활용 사례를 통해 어떻게 하둡을 활용해야 하는지 배울 수 있다. 개정판에서는 최신 변경 내용을 반영하고 하이브, 스쿱, 에이브로 내용을 추가했다.

• 얀 기반의 맵리듀스
• 오지(Oozie)를 활용한 맵리듀스 워크플로우 실행
• 대규모 데이터셋 저장을 위해 하둡 분산파일시스템(HDFS)
• 맵리듀스를 통한 분산 연산 작업
• 데이터 압축, 정합성, 직렬화, 영속성을 위한 입출력 빌딩 블록
• 전용 하둡 클러스터 설계, 구축, 운영 방법
• 대규모 데이터 처리를 위한 피그
• 구조화된 데이터와 반-구조화된 데이터를 처리하는 HBase
• 분산 시스템 구축을 위한 주키퍼
• 하이브-하둡 데이터웨어하우징 시스템