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이클립스 환경에서의 빅데이터 프로그래밍

황세규 지음 | 지앤선 | 2015년 01월 29일 출간
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    2017.06.22 ~ 2025.07.31
상품상세정보
ISBN 9788993827897(8993827893)
쪽수 400쪽
크기 173 * 230 mm /760g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

[빅데이터 프로그래밍]은 Hadoop 프레임워크의 이론에 대한 설명과 더불어 예제를 Hadoop 2.2 용 Eclipse 플러그인을 사용하여 Eclipse 통합 환경의 맵리듀스 퍼스펙티브 환경에서 Hadoop 프로젝트를 개발, 구현하고 배포하는 데 목적을 둔다. 대표적인 NoSQL인 HBase와 MongoDB를 다루는 챕터에서도 NoSQL의 운영과 관리보다는 Hadoop을 다룬 챕터와 같이 Eclipse 환경의 맵리듀스 퍼스펙티브 환경에서 Java 프로그래밍에 초점을 맞추었다.

상세이미지

빅데이터 프로그래밍(이클립스 환경에서의) 도서 상세이미지

저자소개

저자 : 황세규

저자 황세규는 연세대학교에서 기계공학을 전공하였고 대학원에서 석사학위를 취득하였다. 2000 년 부터 IT업무를 시작하였지만 현재는 재충전의 시간을 갖고 있다. 주로 Business Intelligence(BI) 솔루션 개발 경력을 가지고 있으며 지금도 새로운 개념의 BI 솔루션에 대해 연구하고 있다. DW/BI와 더불어 빅데이터와 클라우드 환경에 대한 솔루션을 계속 공부하고 있으며 이를 아우르는 비즈니스에 많은 관심을 가지고 있다. 한국 JBoss User Group의 회원으로 활동하고 있으며, 저서로 《Eclipse와 JBoss7을 이용한 Java 웹서비스 구축, 홍릉과학출판사》이 있다.

목차

1장 빅데이터 개요
1.1 빅데이터 정의 및 배경
1.2 빅데이터 역사
1.3 빅데이터 기술
1.4 적용 사례
1.4.1 구글 감기 트렌드 분석
1.4.2 아마존 추천검색
1.4.3 미국 오바마 선거 캠프
1.4.4 서울시 심야버스 노선

2장 Hadoop 2.0
2.1 Hadoop 2.0 특징
2.2 HDFS 2
2.3 YARN

3장 Hadoop 2.2 개발환경
3.1 Hadoop 2.2 설치
3.1.1 SSH 설정
3.1.2 Hadoop 2.2 설치 및 환경설정
3.2 Hadoop Eclipse Plugin 설치
3.3 실습 데이터 준비
3.3.1 데이터 다운로드
3.3.2 데이터 분석
3.3.3 데이터 추출 함수

4장 HDFS 프로그래밍
4.1 HDFS 명령어 설명
4.1.1 파일 조회
4.1.2 파일 조작
4.1.3 파일 관리
4.2 HDFS API 설명
4.2.1 Configuration 클래스
4.2.2 Path 클래스
4.2.3 FileSystem 클래스
4.2.4 FileStatus 클래스
4.3 실습

5장 기본 Map-Reduce 프로그래밍
5.1 개요
5.2 API 설명
5.2.1 Map Reduce 기본 데이터 타입 클래스
5.2.2 Map 클래스
5.2.3 Reduce 클래스
5.2.4 Job 클래스
5.2.5 InputFormat 클래스
5.2.6 OutputFormat 클래스
5.3 기본 예제
5.3.1 글자수 계산 예제 (WordCount)
5.3.2 데이터 추출 실습 예제 (MapredDataETL)

6장 고급 Map-Reduce 프로그래밍
6.1 사용자 정의 복합키
6.1.1 개념
6.1.2 API 설명
6.1.3 복합키 예제 (MapredDataSort)
6.2 다중 출력
6.2.1 개념
6.2.2 API 설명
6.2.3 다중 출력 예제 (MapredDataMultioutputs)
6.3 Join
6.3.1 개념
6.3.2 API 설명
6.3.3 Join 예제 (MapredDataJoin)
6.4 Chain Map/Reduce
6.4.1 개념
6.4.2 API 설명
6.4.3 Chain Map Reduce 예제 (MapredDataChain)

7장 Hive 프로그래밍
7.1 개요 및 아키텍처
7.1.1 Hive 개요 및 아키텍처
7.1.2 설치 및 Eclipse 연동
7.2 HiveQL
7.2.1 데이터 형
7.2.2 데이터 정의 언어
7.2.3 데이터 조작 언어
7.2.4 데이터 쿼리 언어
7.3 실습

8장 NoSQL 등장
8.1 NoSQL의 정의와 개요
8.2 NoSQL의 데이터 모델 및 종류
8.2.1 Key-Value 형
8.2.2 Column 형
8.2.3 Document 형

9장 HBase 프로그래밍
9.1 HBase 개요
9.1.1 HBase 개념 및 구조
9.1.2 HBase 설치 및 설정
9.1.3 기본 관리
9.2 HBase Java API
9.2.1 기본 API 설명
9.2.2 관리 기능 API 설명
9.2.3 Map/Reduce API 설명
9.3 HBase Java 예제
9.3.1 HBase Java API 예제 1
9.3.2 HBase MapReduce 예제 1
9.3.3 HBase MapReduce 예제 2

10장 MongoDB 프로그래밍
10.1 MongoDB 개요
10.1.1 MongoDB 개념 및 구조
10.1.2 MongoDB 설치 및 설정
10.1.3 기본 관리
10.2 Mongo Java API
10.2.1 API 설명
10.2.2 Mongo Java API 예제 1 (MongoJavaClient)
10.2.3 Mongo Java API 예제 2 (MongoJavaMapred)
10.3 Mongo Hadoop API
10.3.1 API 설명
10.3.2 Mongo Hadoop API 예제 1 (MongoHadoopDBInsert)

책 속으로

서문 중에서

현재 차세대 정보통신 기술의 핵심 키워드의 하나로 빅 데이터를 거론하는 것은 너무 당연한 선택일 것이다. 비단 우리나라뿐만 아니라 전 세계의 정보통신 분야에서도 빅데이터는 가장 주목받는 트렌드 중 하나이다. 어느 정보통신 전문매체에 나온 기사에서 미국 어느 백화점의 빅데이터 사례를 읽어 본 적이 있다.

이 백화점은 고객들의 동선 파악은 물론 카메라를 통하여 고객의 눈동자 움직임까지 데이터로 수집하고 빅데이터 시스템에서 분석하여 이를 제품 전시에 활용한다는 내용이었다. 국내에서도 서울시의 이동통신 빅데이터를 ... 더보기

출판사 서평

처음 빅데이터 프로그래밍에 발을 들이는 개발자는 맵리듀스 프레임워크의 개념 이해와 함께 개발 환경에서 어려움을 겪는 일이 있다. 주로 Java로 맵리듀스와 Hive, NoSQL인 HBase, MongoDB 등을 프로그래밍 하는데 이전에 익숙해져 있던 Eclipse 통합 개발 환경과의 연계가 명료하지 못하였다. 이 책은 Hadoop 프레임워크의 이론에 대한 설명과 더불어 예제를 Hadoop 2.2 용 Eclipse 플러그인을 사용하여 Eclipse 통합 환경의 맵리듀스 퍼스펙티브 환경에서 Hadoop 프로젝트를 개발, 구현하고 배포하... 더보기

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