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스파크 2.0으로 하는 고속 스마트 빅데이터 분석과 처리

acorn+PACKT 시리즈
크리슈나 산카르 저자(글) · 조효성 번역
에이콘출판 · 2017년 09월 22일
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기존의 스파크 버전 1.X 버전에서 좀 더 업그레이드 되어 빅데이터를 고속으로 처리할 수 있는 다양한 기능을 제공한다. 기능이 확장된 MLlib와 그래프 X를 이용해서 다양한 정형, 비정형 데이터를 분석할 수 있고, 특히 데이터 과학자들과 데브옵스 엔지니어가 필요할 수 있는 파큇과 같은 데이터 포맷과 필요한 데이터를 다양한 데이터 포맷으로 로딩할 수 있는 스파크 SQL 기능을 설명하고 있다. 마지막으로 케이스 스터디에는 알파고 트윗 분석을 통해 독자의 지적 호기심을 채워줄 수 있을 뿐 아니라 실무 개발자에게 유용한 가이드 역할을 제공하고 있어, 빅데이터 분석을 학습하는 초보자와 현업에서 사용하고 있는 개발자에게 유용한 정보를 제공한다.

작가정보

저자 크리슈나 산카르(Krishna SanKar)는 자율 주행 자동차 분야에 주력하고 있는 볼보에서 인공지능 데이터 과학자로 근무하고 있는 선임 스페셜 리스트다. 일찍이 http://cadenttech.tv에서 데이터 과학자 팀 책임자, 다국적 기업인 타타의 미국 지사에서 소프트웨어 설계 팀장 겸 데이터 과학자, 생물 정보학 관련 스타트업 회사에서 데이터 과학의 수장 역할, 그리고 시스코에서 우수한 엔지니어라는 이력을 갖고 있다. 스트라타(Strata) SJC의 ML 튜토리얼, 런던 2016, 스파크 써밋, 스트라타-스파크 캠프, 오스콘(OSCON), 파이콘(PyCon), 파이데이타(PyData), 로봇 규칙의 질서에 관한 저서, 빅데이터-Best of the Worst, NFL 예측, 스파크, 데이터 과학, 머신 러닝, 소셜 미디어 분석을 포함한 다양한 컨퍼런스에서 연사 활동을 해 왔을 뿐 아니라, 미해군 대학원에서 강사로 활동했던 적도 있다. 가끔 https://doubleclix.wordpress.com/에 다양한 기술 내용을 작성한다. 취미 활동으로 드론을 날리거나 레고 로봇을 조립하므로 세인트루이스 FLL 세계 대회의 로봇 설계 심판으로 활동하고 있는 모습을 볼 수 있다.

역자 조효성은 광운대학교 전자공학과를 졸업하고 동대학원 임베디드 소프트웨어 공학과에서 안드로이드와 블루투스를 전공했다. 과거 오비고에서 웹 개발자로 활동하고 있는 노드에 관심이 많은 행복 개발자다. 행복한 HMI WebApp 개발 팀에서 차량용 플랫폼에 올라가는 웹 앱을 개발하면서 많은 경험과 실력을 쌓았다. 현재 브라이니클에 근무하면서 서버와 클라이언트를 개발하며, 빅데이터 분석에 관심이 많고, 실제 데이터 분석 사례를 만들고 있다.
번역 작업을 통해 책을 읽는 모든 사람에게 꼭 도움이 되기를 바라는 마음을 늘 품고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『노드로 하는 웹 앱 테스트 자동화』(2013), 『익스프레스 프레임워크로 하는 노드 웹 앱 프로그래밍』(2014), 『Storm 실시간 빅데이터 분석 플랫폼』(2014), 『안드로이드 음성 인식 애플리케이션 개발』(2014), 『Spark로 하는 고속 빅데이터 분석과 처리』(2014), 『AngularJS 반응형 웹앱 개발과 성능 최적화』(2015), 『리액트 정복하기』(2016)를 번역했다.

작가의 말

★ 지은이의 말★
아파치 스파크는 데이터 분석과 빅데이터 개발자들의 상상력을 현실로 만들었다. 간단히 말해 스파크를 이용하면 분산 컴퓨팅 기술을 연구실 규모 혹은 제품 레벨로 이용할 수 있다. 지금까지도 수집-저장-변환(collect-store-transform) 파이프라인은 분석과 머신 러닝 모델과도 구분되는 추론-모델(Reason-Model) 파이프라인 데이터 과학과 또 다르게 구분된다. 현재 스파크와 더불어 카프카와 같은 기술을 이용해서 데이터 관리와 데이터 과학 파이프라인을 끊김 없이 확장할 수 있다. 또한 대규모의 데이터셋에서 데이터 과학 모델을 모델링할 수 있으며, 이때 그저 샘플 데이터만 있어도 된다.
그리고 어떤 데이터 모델을 만들더라도 제품(물론 엔지니어링에 작업을 추가해서 새로운 ‘기능들’을 더하는 것을 포함한다)으로 배포할 수 있다. 이 책의 목적은 데이터 엔지니어가 스파크 플랫폼의 기초에 익숙할 수 있게 하는 것과 더불어 스파크를 다루는 좀 더 발전적인 역량을 제공하는 데 있다.

★ 옮긴이의 말★
아파치 스파크는 IBM, 알리바바, 텐센트, 데이터브릭스 등 유수 해외 기업들이 데이터 분석을 위해 끊임없이 확장해서 사용하고 있는 빅데이터 분석 프레임워크다. 이 아파치 스파크의 상승세는 실로 놀랍다. 특히 IBM은 향후 1년간 스파크를 이용해서 100만 데이터 사이언티스트 육성 계획까지 발표했다.
이 책은 스파크 1.X버전에서 업그레이드된 2.0버전을 다루고 있는데, 기존 버전에서 좀 더 확장된 기능을 설명하며 개별 기능을 설명할 때마다 스파크 셸을 이용해서 독자가 스스로 할 수 있도록 가이드를 제시한다. 또한 책의 마지막 부분에는 케이스 스터디를 통해 단편적인 기능 테스트를 넘어 트윗과 같은 상용 데이터를 이용해서 데이터를 분석하는 방법을 자세히 설명한다. 따라서 독자에게는 스파크 애플리케이션 개발을 직접 체험해볼 수 있는 기회를 제공한다. 한편으로는 2판과 큰 차이를 못 느낄 수 있다고 생각하겠지만,스파크의 기초 지식을 습득한 개발자의 경우 1.X버전 대비 스파크 2.0의 확장 기능을 학습하고, 그 기능을 토대로 실전 예제 프로그램을 경험할 수 있는 좋은 기회가 될 것이며, 스파크 초보자에게는 스파크 기초 지식과 더불어 알파고의 분석 방법을 엿볼 수 있는 의미 있는 기회가 될 것이다.

목차

  • 1장. 스파크 설치와 클러스터 설정
    __폴더 구조와 규약
    __미리 빌드된 배포 버전 설치
    __스파크 소스 빌드
    ____스파크 소스 다운로드
    ____메이븐 환경에서 스파크 소스 컴파일
    ____컴파일 스위치
    ____스파크 설치 테스트
    __스파크 토폴로지
    __싱글 머신
    __EC2에서 스파크 구동
    ____EC 스크립트 다운로드
    ____EC2 스크립트로 EC2 환경에서 스파크 구동
    ____일래스틱 맵리듀스 환경에 스파크 배포
    __체프(옵스코드)를 이용한 스파크 배포
    __메소스 환경에서 스파크 배포
    __얀 환경에서 스파크 구동
    __스파크 독립 모드
    __참고 자료
    __요약

    2장. 스파크 셸
    __스파크 셸
    ____스파크 셸 종료
    ____스파크 셸을 이용한 예제 코드 실행
    __단순한 텍스트 파일 로딩
    __S3에서 대화 형태로 데이터 로딩
    ____파이썬을 이용한 스파크 셸 구동
    __요약

    3장. 스파크 애플리케이션 구현과 동작
    __스파크 애플리케이션 구현
    __아이파이썬을 이용한 데이터 랭글링
    __이클립스를 이용한 스파크 개발
    __기타 IDE를 이용한 스파크 개발
    __메이븐을 이용한 스파크 잡 개발
    __기타 개발 도구를 이용한 스파크 잡 개발
    __참고 자료
    __요약

    4장. SparkSession객체 생성
    __SparkSession과 SparkContext
    __SparkSession 객체 생성
    __스파크컨텍스트의 메타데이터
    __공유 자바 API와 스칼라 API
    __파이썬
    __아이파이썬
    __참고 자료
    __요약

    5장. 스파크의 데이터 로딩과 저장
    __스파크 추상화
    ____RDDs
    __데이터 유형
    __데이터 유형과 데이터셋, 데이터프레임, RDD
    __데이터를 RDD에 로딩
    __데이터 저장
    __참고 자료
    __요약

    6장. RDD 조작
    __스칼라와 자바를 이용한 RDD 조작
    ____스칼라 RDD 메소드
    ____PairRDD 클래스를 조합하는 메소드
    ____기타 PairRDD 메소드
    ____더블 RDD 메소드
    ____범용 RDD 메소드
    ____자바 RDD 메소드
    __파이썬을 이용한 RDD 조작
    ____표준 RDD 메소드
    ____PairRDD 메소드
    __참고 자료
    __요약

    7장. 스파크 2.0 컨셉
    __이 책의 나머지에서 다룰 코드와 데이터셋
    ____코드
    ____IDE
    ____아이파이썬 스타트업과 테스트
    ____데이터셋
    __데이터 과학자와 스파크 특징
    ____데이터 과학자 데브옵스 실무자는 누구인가?
    ____데이터 레이크 아키텍처
    __스파크 버전 2.0과 그 이상
    __아파치 스파크: 진화
    __아파치 스파크: 풀 스택
    __빅데이터 저장소의 예술: 파큇
    ____칼럼 프로젝션과 데이터 파티션
    ____압축
    ____스마트한 데이터 스토리지와 서술 푸시다운
    ____스키마 진화를 위한 지원
    ____성능
    __참고 자료
    __요약

    8장. 스파크 SQL
    __스파크 SQL 아키텍처
    __명확한 스파크 SQL 사용 방법
    ____스파크 2.0의 스파크 SQL
    __스파크 SQL 프로그래밍
    ____데이터셋과 데이터프레임
    ____간단한 데이터 테이블에 접근할 수 있는 SQL
    __참고 자료
    __요약

    9장. 데이터셋과 데이터프레임의 기초: 데이터 과학자를 위한 핵심 가치
    __데이터셋: 간단한 소개
    __데이터셋 API: 개요
    ____org.apache.spark.sql.SparkSession과 pyspark.sql.SparkSession
    ____org.apache.spark.sql.Dataset/pyspark.sql.DataFrame
    ____org.apache.spark.sql.{Column, Row}/pyspark.sql.(Column, Row)
    ____org.apache.spark.sql.functions/pyspark.sql.functions
    __데이터셋 인터페이스와 메소드
    ____읽기/쓰기 동작
    ____통합 메소드
    ____통계 메소드
    ____수학 메소드
    ____데이터셋을 이용한 데이터 랭글링
    ____원하는 모든 대답을 위한 마지막 데이터 통합
    __참고 자료
    __요약

    10장. 빅데이터를 위한 스파크
    __파큇:효과적이면서 상호 운용할 수 있는 빅데이터 포맷
    ____파큇 포맷으로 파일 저장
    ____파큇 파일 로딩
    ____처리를 완료한 RDD를 파큇 포맷으로 저장
    __HBase
    ____HBase에서 데이터 로딩
    ____데이터를 HBase에 저장
    ____기타 HBase 동작
    __참고 자료
    __요약

    11장. 스파크 ML 파이프라인을 이용한 머신 러닝
    __스파크의 머신 러닝 알고리즘 테이블
    __스파크 머신 러닝 API: ML 파이프라인과 MLlib
    __ML 파이프라인
    __스파크 ML 예시
    __API 알고리즘
    __기본적인 통계
    ____데이터 로드
    ____통계 계산
    __선형 회귀
    ____데이터 변환과 특징 추출
    ____데이터 분리
    ____회귀 모델을 이용한 예측
    ____모델 평가
    __데이터 분류
    ____데이터 로드
    ____데이터 변환과 특징 추출
    ____데이터 분리
    ____회귀 모델
    ____회귀 모델을 이용한 예측
    ____모델 평가
    __클러스터링
    ____데이터 로드
    ____데이터 변환과 특징 추출
    ____데이터 분리
    ____회귀 모델을 이용한 예측
    ____모델 평가와 해석
    ____모델 해석 클러스터링
    __추천
    ____데이터 로드
    ____데이터 변환과 특징 추출
    ____데이터 분리
    ____모델을 이용한 예측
    ____모델 평가와 해석
    __하이퍼 파라미터
    __마지막으로 알아둘 것
    __참고 자료
    __요약

    12장. 그래프X
    __그래프와 그래프 처리 개요
    __스파크 그래프X
    __그래프X: 연산 모델
    __첫 번째 예시:그래프
    __그래프 구성
    __그래프X API의 전체 구조
    __구조적인 API
    ____출력 결과에 어떤 문제가 있는가?
    __커뮤니티, 연합, 내구성
    __알고리즘
    ____그래프 병렬 계산 API
    __파티션 전략
    __케이스 스터디:알파고 트윗 분석
    ____데이터 파이프라인
    ____그래프X 모델링
    ____그래프X처리와 알고리즘
    __참고 자료
    __요약

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 독자의 클러스터 환경에서 스파크를 설치하고 환경 설정하는 방법
■ 스파크 셸을 이용한 분산 형태의 애플리케이션 프로토타입 개발
■ 새로운 데이터프레임 API를 이용한 데이터 랭글링
■ 스파크 분산 표현 데이터(RDDs)를 이용해서 통신할 수 있는 다양한 방법 분석
■ SQL 형태의 쿼리 문법 기반의 스파크 쿼리
■ 스파크가 빅 데이터를 처리하는 방법
■ 데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 스파크 프레임워크를 활용할 수 있는 방법
■ 고 확장성 알고리즘을 이용한 머신 러닝 시스템 구현
■ 스파크와 연동할 수 있는 유명한 통계 언어 R 사용
■ 그래프 엑스를 이용한 흥미로운 그래프 알고리즘과 그래프 데이터 처리 기법 적용

★ 이 책의 대상 독자 ★
스파크 초보자인 데이터 과학자와 데이터 엔지니어라면 이 책으로 스파크의 장점을 배울 수 있다. 빅데이터와 데이터 분석 경험이 있다면 이 책에서 데이터 패턴과 프라그마(pragmas)를 경험할 수 있다. 분산 프로그래밍을 이해하고 싶은 사람이면 다양한 예제 코드와 이 책의 정독을 통해 누구든 원하는 바를 얻을 수 있다.

★ 이 책의 구성 ★
1장, '스파크 설치와 클러스터 설정'에서는 스파크 설정에 필요한 방법들을 상세히 설명한다.
2장, '스파크 셸'에서는 스파크 커맨드라인을 설명한다. 스파크 셸은 프로그램 조각을 빠르게 작성하거나 메소드 호출 문법을 쌍방으로 이해할 때 유용하다.
3장, '스파크 애플리케이션 구현과 동작'에서는 스파크 애플리케이션을 컴파일하는 모든 방법을 다룬다.
4장, 'SparkSession 생성'에서는 SparkSession과 별도의 독립적인 Spark Context를 고려해서 스파크 서버와 연결하는 프로그램적인 측면을 설명한다.
5장, '스파크의 데이터 로딩과 저장'에서는 스파크 환경에서 데이터 수집과 배포 처리를 다룬다.
6장, 'RDD 변경'에서는 모든 마술이 일어나는 기저 데이터 추상 계층인 회복 가능한 분산 데이터셋(RDD)을 설계하는 방법을 설명한다.
7장, '스파크 2.0 컨셉'에서는 스파크의 혁명과 주요 마일스톤인 스파크 2.0 배포판을 떠받치는 모든 개념을 설명하는 짧지만 흥미로운 장이다.
8장, '스파크 SQL'에서는 스파크의 SQL 인터페이스를 다룬다. 스파크 SQL은 분명 가장 폭넓게 사용되고 있는 특징이다.
9장, '데이터셋과 데이터프레임의 기초: 데이터 과학자를 위한 핵심 가치'에서는 스파크 2.0 배포 버전에 추가된 데이터셋과 데이터프레임을 소개한다.
10장, '빅데이터를 위한 스파크'에서는 파큇(Parquet)과 HBase의 인터페이스를 설명한다.
11장, '스파크 ML 파이프라인을 이용한 머신 러닝'에서는 회귀, 분류, 클러스터링, 추천을 설명한다. 11장은 이 책에서 가장 내용이 많은 장일 것이다. 독자가 외딴 섬에 좌초돼 이 책의 한 개 장만 취할 수 있다면 그것은 바로 11장일 것이다.
12장, '그래프X'에서는 규모가 있는 그래프를 처리하는 주요 기능을 설명하면서 페이지랭크(PageRank)와 같은 흥미로운 알고리즘도 다룬다.
부록, '스파크 버전 2.2.0 소개'에서는 최근 공개된 스파크 버전 2.2.0을 간단히 요약해 소개하고, 업데이트된 내용을 간단히 정리해서 보여준다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161750569
발행(출시)일자 2017년 09월 22일
쪽수 356쪽
크기
190 * 237 * 22 mm / 846 g
총권수 1권
시리즈명
acorn+PACKT 시리즈
원서명/저자명 Fast data processing with Spark 2. 3/e/Sankar, Krishna

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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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