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일래스틱서치 쿡북

오픈소스 프로그래밍
알베르토 파로 저자(글) · 이준호 번역
에이콘출판 · 2022년 08월 31일
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책 소개

이 책이 속한 분야

일래스틱서치는 루씬 기반의 분산 검색 서버로 사용자들이 페타바이트 규모의 비정형 데이터를 색인하고 검색할 수 있다. 이 책은 일래스틱서치의 기능과 복잡한 쿼리와 분석을 작성하고 실행할 수 있는 유용한 레시피를 제공한다. 이 책을 통해 일래스틱서치 노드를 배포하고 다른 도구들을 통합하며 다양한 시각화를 작성하는 일상적이고 비일상적인 작업을 수행 가능한 빠른 테크닉과 수많은 솔루션에 익숙해질 수 있다. 또한 자바, 스칼라, 파이썬과 아파치 스파크와 피그와 같은 빅데이터 애플리케이션과 일래스틱서치를 통합해 향상된 기능과 사용자 정의 플러그인으로 강화된 효율적인 데이터 애플리케이션을 생성할 수 있다.
* 이 책은 오픈소스로 제공하는 마지막 버전 Elasticsearch 7.0으로 진행하고 있습니다.

작가정보

저자(글) 알베르토 파로

Alberto Paro
엔지니어, 프로젝트 관리자이자 소프트웨어 개발자다. 현재 이탈리아의 빅데이터 기술, 네이티브 클라우드, NoSQL 솔루션 기반인 NTTDATA에서 빅데이터 프랙티스 리더(Big Data Practice Leader)로 일하고 있다. 주로 클라우드, 빅데이터 처리, NoSQL, NLP, 신경망에 연관된 이머징 솔루션(emerging solutions)과 애플리케이션의 연구에 지대한 관심이 있다. 2000년에 폴리테크니코 디 밀라노(Politecnico di Milano)의 전산공학과를 졸업했다. 지식 관리 솔루션과 최첨단 빅데이터 소프트웨어를 사용하는 고급 데이터 마이닝 제품에 스칼라/자바와 파이썬을 사용해 일했다. 빅데이터 솔루션, NoSQL 데이터저장소, 연관 기술을 효과적으로 시용하는 방법을 가르치는 데 많은 시간을 할애했다.

번역 이준호

서울대학교를 졸업하고 숭실대학원에서 소프트웨어 공학을 전공했다. Open API 플랫폼, IPTV 콘텐츠 관리 플랫폼, UCC 콘텐츠 서비스 플랫폼을 설계, 구축, 운영했으며 IPTV 플랫폼에 대한 진단과 개선 관련 컨설팅을 진행했다. 넥슨 코리아에 입사해 AWS 기반의 게임 서비스 플랫폼을 설계 구축했고, 클라우드 포메이션, 테라폼, 앤서블, 깃을 활용해 AWS 관리형 쿠버네티스 플랫폼인 EKS에 데브옵스화 된 게임 서비스 인프라 구축을 진행했다. 회사 내에 데브옵스 문화를 전파하는 역할을 하고 있으며 빅데이터 플랫폼 운영을 총괄하고 있다. 대학원에서 머신러닝 활용 장애 탐지 관련 논문으로 학위를 취득했으며 관련 연구를 지속하고 있다.

작가의 말

일래스틱서치는 루씬 기반의 분산 검색 서버로, 페타바이트 규모의 구조화되지 않은 콘텐츠를 색인하고 검색할 수 있다. 또한 일래스틱서치 7.x의 새로운 기능 및 복잡한 쿼리와 분석을 작성하고 실행할 수 있는 유용한 예제들을 제공한다.
이 책은 일래스틱서치를 이용한 색인, 매핑, 집계, 스크립트 예제들로 가득하다. 이를 통해 일래스틱서치 노드를 배포하고 다른 도구를 통합해 다양한 시각화를 작성하는 작업을 수행할 수 있으며 빠른 테크닉과 수많은 솔루션에 익숙해질 것이다. 클러스터를 모니터링할 수 있는 키바나를 설치하고 다양한 플러그인을 이용해 확장할 수도 있다. 끝으로 자바, 스칼라, 파이썬, 아파치 스파크, 피그 같은 빅데이터 애플리케이션과 일래스틱서치를 통합해 향상된 기능과 사용자 정의 플러그인으로 강화된 효율적인 데이터 애플리케이션을 작성할 수 있다.
이 책으로 일래스틱서치 아키텍처를 구현하는 심도 있는 지식을 얻을 수 있으며 일래스틱서치를 사용해 효율적이고 효과적으로 데이터를 관리, 검색, 저장할 수 있다.
- 저자 알베르토 파로

일래스틱서치는 5년 전에 처음으로 접했다. 클라우드로 모든 애플리케이션을 이전하며 오토스케일링으로 서버 IP가 자주 바뀌고 애플리케이션 로그가 자꾸 사라지는 시기였다. 장애가 발생하면 오류 로그를 보기가 너무 어려웠는데, 일래스틱서치는 이런 환경을 개선하고자 솔루션을 찾던 중에 발견한 보화였다. 처음 접한 일래스틱서치는 6.x였다. 평문으로 된 애플리케이션 로그가 아무런 가공 없이 적재되고 문장이나 단어를 입력했을 때 바로 해당 위치를 조회할 수 있는 점은 개발 환경을 획기적으로 개선하는 데 기여했다. 이 일래스틱서치 기반의 애플리케이션 조회 시스템은 현재 다니고 있는 회사의 핵심 서비스로 자리잡았고 현재까지 운영하고 있다.
일래스틱서치를 사용하면서 가장 어려웠던 점은 제대로 된 문서가 별로 없었다는 것이었다. 인터넷에는 주로 설치 위주의 내용만 떠돌아다녔고 문제를 해결하려면 구글링을 해야 했다. 그러다 보니 전반적으로 이해하거나 새로운 것을 적용하는 업무는 아주 힘들고 괴로웠다. 특히 IP 주소를 이용해 GeoIP를 활성화시키는 일은 정말 어려운 일 중 하나였다. 또한 가끔 겪는 특정 서버의 다운은 그야말로 지옥의 시작인데, 운영 경험이 부족하기도 했고 운영을 도와줄 만한 문서가 열악했기 때문이다.
다행히도 최근 일래스틱서치 문서의 품질과 내용은 비약적으로 향상됐다. 상용화 이후에 바뀐 점이며, 오히려 편하게 쓰기에 부담이 되는 시대가 온 것 같다. 그러다 보니 7.x대의 일래스틱서치나 오픈서치(OpenSearch)를 사용하게 됐으며 이 책은 7.x대의 일래스틱서치를 완벽하게 다룰 수 있다. 오픈서치의 코드베이스는 일래스틱서치 7.x, 정확하게는 7.10.2이다. 즉, 이 책의 모든 내용은 오픈서치에도 그대로 적용된다. 자금 여유가 많아 상용에 기술 지원을 받을 것이라면 굳이 7.x대를 사용할 필요는 없다. 하지만 대다수의 배고픈 개발자와 스타트업이라면 이 책이 적합할 것이다.
일래스틱서치의 기본 사용법부터 설치, 모니터링, 개발 통합, SQL 연계, 머신러닝까지 대부분의 분야를 다룬다. 보통 키바나를 통한 조회 수준까지만 사용하겠지만 이는 전체 기능의 극히 일부분이다. 이 책을 통해 일래스틱서치의 진면목을 경험하길 기대한다. 내용이 많아 번역 작업이 까다로웠지만 일래스틱서치의 활용에 기여했다는 점이 자랑스럽다.
처음부터 순서대로 보는 것보다는 필요한 부분만 골라서 보기를 추천한다. 각 장은 어느 정도 독립적으로 기술돼 있고 각 주제의 끝에 연관 예제를 소개하고 있어 연결해서 보면 더 편할 것이다.
아무쪼록 이 책을 통해 일래스틱서치를 조회 이상으로 활용해보길 바란다.
- 역자 이준호

목차

  • 1장. 시작하기
    __기술적 요구 사항
    __일래스틱서치 다운로드와 설치
    __네트워크 설정
    __노드 설정
    __리눅스 시스템 설정
    __서로 다른 노드 유형 설정
    __코디네이터 노드 설정
    __적재 노드 설정
    __일래스틱서치 플러그인 설치
    __플러그인 제거
    __로그 설정 변경
    __도커로 노드 설정
    __일래스틱 클라우드 엔터프라이즈에 배포

    2장. 매핑 관리
    __명시적인 매핑 생성 사용
    __기본 유형 매핑
    __배열 매핑
    __객체 매핑
    __문서 매핑
    __문서 매핑에 동적 템플릿 사용
    __중첩된 객체 매핑
    __조인 필드로 하위 문서 관리
    __다중 매핑을 가진 필드 추가
    __GeoPoint 필드 매핑
    __GeoShape 필드 매핑
    __IP 필드 매핑
    __별칭 필드 매핑
    __퍼콜레이터(여과) 필드 매핑
    __피처 및 피처 벡터 필드 매핑
    __매칭에 메타데이터 추가
    __다른 분석기 지정
    __완성 필드 매핑

    3장. 기본 작업
    __색인 생성
    __색인 삭제
    __색인 열기 또는 닫기
    __색인에 매핑 집어넣기
    __매핑 가져오기
    __색인 재색인
    __색인 새로 고침
    __색인 청소
    __색인 강제 병합
    __색인 축소
    __색인 존재 확인
    __색인 설정 관리
    __색인 별칭 사용
    __색인 롤링
    __문서 색인
    __문서 가져오기
    __문서 삭제
    __문서 갱신
    __단위 작업 속도 올리기(벌크 작업)
    __GET 작업 속도 올리기(다중 GET)

    4장. 검색 기능 탐색
    __기술적 요구 사항
    __검색 실행
    __결과 정렬
    __결과 강조
    __스크롤 쿼리 실행
    __search_after 기능 사용
    __결과에서 내부 히트 결과 반환
    __올바른 쿼리 추천
    __일치된 결과 개수 계산
    __쿼리 설명
    __쿼리 프로파일링
    __쿼리로 삭제
    __쿼리로 갱신
    __모든 문서 매칭
    __불리언 쿼리 사용
    __검색 템플릿 사용

    5장. 텍스트와 숫자 쿼리
    __용어 쿼리 사용
    __다중 용어 쿼리 사용
    __접두어 쿼리 사용
    __와일드카드 쿼리 사용
    __정규식 쿼리 사용
    __span 쿼리 사용
    __일치 쿼리 사용
    __쿼리 문자열 쿼리 사용
    __단순 쿼리 문자열 쿼리 사용
    __범위 쿼리 실행
    __공통 용어 쿼리
    __ID 쿼리 사용
    __함수 점수 쿼리 실행
    __exists 쿼리 사용

    6장. 관계 및 지리 정보 쿼리
    __has_child 쿼리 사용
    __has_parent 쿼리 사용
    __중첩 쿼리 사용
    __geo_bounding_box 쿼리 사용
    __geo_polygon 쿼리 사용
    __geo_distance 쿼리 사용

    7장. 집계
    ____집계 실행
    __참고 사항
    __통계 집계 실행
    __용어 집계 실행
    __중요 용어 집계 실행
    __범위 집계 실행
    __히스토그램 집계 실행
    __날짜 히스토그램 집계 실행
    __필터 집계 실행
    __다중 필터 집계 실행
    __전역 집계 실행
    __지리적 거리 집계 실행
    __자식 집계 실행
    __중첩 집계 실행
    __최고 조회수 집계 실행
    __행렬 통계 집계 실행
    __지리적 경계 집계 실행
    __지리적 중심지 집계 실행
    __파이프라인 집계 실행

    8장. 일래스틱서치 스크립팅
    __페인리스 스크립트
    __추가 스크립트 플러그인 설치
    __스크립트 관리
    __스크립트로 데이터 정렬
    __스크립트로 결과 필드 계산
    __스크립트로 검색 정렬
    __집계에 스크립트 사용
    __스크립트로 문서 갱신
    __스크립트로 재색인

    9장. 클러스터 관리
    __API로 클러스터 정상 여부 제어
    __API로 클러스터 상태 제어
    __API로 클러스터 노드 정보 얻기
    __API로 노드 통계 얻기
    __작업 관리 API 사용
    __핫 스레드 API 사용
    __샤드 할당 관리
    __세그먼트 API로 세그먼트 모니터링
    __캐시 정리

    10장. 데이터 백업과 복원
    __저장소 관리
    __스냅샷 실행
    __스냅샷 복원
    __백업을 위해 NFS 공유 설정
    __원격 클러스터에서 재색인

    11장. 사용자 인터페이스
    __세레브로 설치와 사용
    __일래스틱서치 HQ 설치와 사용
    __키바나 설치
    __키바나 검색 관리
    __키바나로 데이터 시각화
    __키바나 개발 도구 사용

    12장. 객체 모듈 사용
    __파이프라인 정의
    __적재 파이프라인 배포
    __적재 파이프라인 얻기
    __적재 파이프라인 제거
    __적재 파이프라인 시뮬레이션
    __내장형 처리기
    __Grok 처리기
    __첨부 적재 플러그인 사용
    __적재 GeoIP 플러그인 사용

    13장. 자바 통합
    __표준 자바 HTTP 클라이언트 작성
    __HTTP 일래스틱서치 클라이언트 작성
    __고수준 REST 클라이언트 작성
    __색인 관리
    __매핑 관리
    __문서 관리
    __대규모 작업 관리
    __쿼리 생성
    __표준 검색 실행
    __집계 검색 수행
    __스크롤 검색 실행
    __DeepLearning4j로 통합

    14장. 스칼라 통합
    __스칼라로 클라이언트 생성
    __색인 관리
    __매핑 관리
    __문서 관리
    __표준 검색 실행
    __집계 검색 실행기
    __DeepLearning.scala로 통합

    15장. 파이썬 통합
    __클라이언트 생성
    __색인 관리
    __매핑을 포함한 매핑 관리
    __문서 관리
    __표준 검색 실행
    __집계 검색 실행
    __넘파이와 사이킷런으로 통합

    16장. 플러그인 개발
    __플러그인 작성
    __분석기 플러그인 작성
    __REST 플러그인 작성
    __클러스터 작업 작성
    __적재 플러그인 작성

    17장. 빅데이터 통합
    __아파치 스파크 설치
    __아파치 스파크 활용 데이터 색인
    __아파치 스파크 활용 메타데이터 포함 데이터 색인
    __아파치 스파크로 데이터 읽기
    __스파크 SQL로 데이터 읽기
    __아파치 피그 활용 데이터 색인
    __알파카로 일래스틱서치 사용
    __몽고DB로 일래스틱서치 사용

출판사 서평

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈

◆ 일래스틱서치로 효율적인 아키텍처 생성
◆ 분석 집계로 검색 결과 최적화
◆ 색인과 문서를 관리해 복합 쿼리 작성
◆ 클러스터와 노드 성능 모니터링
◆ 색인 단계의 제어를 위한 고급 매핑 설계
◆ 자바, 스칼라, 파이썬과 빅데이터 애플리케이션, 일래스틱서치 통합
◆ 클러스터 모니터링을 위한 키바나 설치 및 플러그인으로 확장


◈ 이 책의 대상 독자 ◈

소프트웨어 엔지니어, 빅데이터 인프라 엔지니어, 일래스틱서치 개발자에게 유익한 책이다. 더 나은 비즈니스 의사결정에 대한 깊은 통찰력을 얻고자 메트릭 진화와 검색 분석에 일래스틱서치를 사용하는 전자상거래 회사, 그리고 FMCG 회사에서 일하는 데이터 전문가에게도 도움이 된다.


◈ 이 책의 구성 ◈

1장, ‘시작하기’에서는 일래스틱서치를 이용해 클라우드에 간단하게 설치하는 기초적인 단계와 여러 설치 케이스를 다룬다.
2장, ‘매핑 관리’에서는 색인과 검색 품질을 향상시키기 위한 올바른 데이터 필드 정의를 다룬다.
3장, ‘기본 작업’에서는 일래스틱서치에 데이터를 적재하고 관리하는 데 필요한 가장 일반적인 작업을 설명한다.
4장, ‘검색 기능 탐색’에서는 검색, 정렬 실행, 연관 API 호출을 설명하고 필수적인 API를 다룬다.
5장, ‘텍스트와 수치 쿼리’에서는 텍스트와 수치 필드의 검색 DSL 부분(일래스틱서치 기능의 핵심)을 설명한다.
6장, ‘관계 및 지리 정보 쿼리’에서는 관계 문서(자식/부모와 중첩)와 지리 정보 필드로 작업하는 쿼리를 설명한다.
7장, ‘집계’에서는 일래스틱서치의 다른 가능성을 다룬다. 이는 일래스틱서치에 포함된 정보를 요약하고 사용자 경험을 향상시키도록 검색 결과에 분석을 실행하는 것이다.
8장, ‘일래스틱서치 스크립팅’에서는 다른 언어를 사용해 일래스틱서치의 다양한 부분의 스크립트 기능(검색, 집계, 적재) 사용법과 스크립트로 일래스틱서치를 사용자 정의하는 방법을 설명한다. 여기에서는 주로 페인리스(Painless)에 집중한다. 페인리스는 일래스틱서치 팀이 개발한 신규 스크립트 언어다.
9장, ‘클러스터 관리’에서는 일반적인 함정을 이해하도록 클러스터/노드의 동작을 분석하는 방법을 보여준다.
10장, ‘데이터 백업과 복원’에서는 데이터를 관리하는 가장 중요한 컴포넌트(백업)를 다루는데, 분산된 백업과 스냅샷의 복원 관리 방법을 설명한다.
11장, ‘사용자 인터페이스’에서는 일래스틱서치 5.x의 가장 일반적인 사용자 인터페이스 중 두 가지인 관리자 작업을 위해 주로 사용되는 세레브로(Cerebro)와 일래스틱서치의 일반 UI 확장으로 X-Pack을 사용하는 키바나(Kibana)를 설명한다.
12장, ‘적재 모듈 사용’에서는 적재 파이프라인으로 일래스틱서치에 데이터를 넣는 적재 기능을 설명한다.
13장, ‘자바 통합’에서는 REST와 네이티브 프로토콜을 이용한 자바 애플리케이션에서 일래스틱서치를 통합하는 방법을 설명한다.
14장, ‘스칼라 통합’에서는 elastic4s를 이용해 스칼라에 일래스틱서치를 통합하는 방법을 설명한다. elastic4s는 네이티브 자바 API에 기반을 둔 타입 안전하고 기능이 많은 고급 스칼라 라이브러리다..
15장, ‘파이썬 통합’에서는 공식 일래스틱서치 파이썬 클라이언트의 사용법을 다룬다.
16장, ‘플러그인 개발’에서는 일래스틱서치 기능을 확장하는 네이티브 플러그인을 작성하는 방법을 설명한다. 일부 예시는 플러그인 뼈대, 설치 절차, 빌드를 보여준다.
17장, ‘빅데이터 통합’에서는 아파치 스파크와 아파치 피그 같은 일반적인 빅데이터 도구에 일래스틱서치를 통합하는 방법을 다룬다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161756783
발행(출시)일자 2022년 08월 31일
쪽수 940쪽
크기
186 * 234 * 52 mm / 1810 g
총권수 1권
시리즈명
오픈소스 프로그래밍
원서명/저자명 Elasticsearch 7.0 Cookbook/Paro, Alberto
이 책의 개정정보
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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
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    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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