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아파치 Storm을 이용한 분산 실시간 빅데이터 처리

아파치 Storm을 이용한 분산 실시간 빅데이터 처리

테일러 게츠, 브라이언 오닐 (지은이), 이종희 (옮긴이)
  |  
에이콘출판
2015-02-17
  |  
30,000원

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아파치 Storm을 이용한 분산 실시간 빅데이터 처리

책 정보

· 제목 : 아파치 Storm을 이용한 분산 실시간 빅데이터 처리 
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 개발/방법론 > 데이터베이스 프로그래밍 > 데이터베이스 구축
· ISBN : 9788960776715
· 쪽수 : 380쪽

책 소개

acorn+PACKT 시리즈. 이 책은 광범위한 분산 연산 주제에 대해 다루고 설계와 통합 패턴뿐만 아니라 이 기술을 유용하게 바로 적용할 수 있는 분야와 애플리케이션을 다룬다.

목차

1장 분산 단어 세기
스톰의 기본 구성 요소: 토폴로지, 스트림, 스파우트, 볼트
스트림
스파우트
볼트
단어 세기 토폴로지의 데이터 흐름
문장 생성 스파우트
문장 나누기 볼트
단어 세기 볼트
결과 출력 볼트
단어 세기 토폴로지 구현
개발 환경 구축
문장 생성 스파우트 구현
문장 나누기 볼트 구현
단어 세기 볼트 구현
결과 출력 볼트 구현
단어 세기 토폴로지 구현
스톰의 병렬성
WordCountTopology의 병렬성
토폴로지에 워커 추가
익스큐터와 태스크 수 설정
스트림 그룹핑
처리 보장
스파우트의 신뢰성
볼트의 신뢰성
신뢰성 있는 단어 세기
정리

2장 스톰 클러스터 설정
스톰의 구조
님버스 데몬
수퍼바이저 데몬
아파치 주키퍼
스톰의 DRPC 서버
스톰 UI
스톰의 기반 기술
자바와 클로저
파이썬
리눅스에 스톰 설치
운영체제 설치
자바 설치
주키퍼 설치
스톰 설치
스톰 데몬 실행
스톰 설정
필수 설정
선택 설정
스톰 실행 파일
워크스테이션에 스톰 실행 파일 설치
데몬 명령어
님버스
수퍼바이저
UI
DRPC
관리 명령어
Jar
Kill
Deactivate
Activate
Rebalance
Remoteconfvalue
로컬 디버그/개발 명령어
REPL
Classpath
Localconfvalue
스톰 클러스터에 토폴로지 제출
클러스터 설정 자동화
퍼펫 간략히 살펴보기
퍼펫 매니페스트
퍼펫 클래스와 모듈
퍼펫 템플릿
퍼펫 히에라를 이용한 환경 관리
히에라 소개
정리

3장 트라이덴트 토폴로지와 센서 데이터
예제 설명
트라이덴트 토폴로지
트라이덴트 스파우트
트라이덴트 연산: 필터와 함수
트라이덴트 필터
트라이덴트 함수
트라이덴트 집계 - 컴바이너와 리듀서
CombinerAggregator
ReducerAggregator
Aggregator
트라이덴트 상태
반복 트랜잭션 상태
오파큐 상태
토폴로지 실행
정리

4장 실시간 트렌드 분석
사용 예
아키텍처
로그 수집 대상 애플리케이션
logback 카프카 어펜더
아파치 카프카
카프카 스파우트
XMPP 서버
필수 소프트웨어 설치
카프카 설치
오픈파이어 설치
샘플 애플리케이션 소개
카프카로 메시지 보내기
로그 분석 토폴로지 소개
카프카 스파우트
JSON 프로젝트 함수
이동 평균 계산하기
슬라이딩 윈도우 추가
이동 평균 함수 구현
한계값 기준으로 필터링
XMPP를 이용해 알림 보내기
토폴로지 완성
로그 분석 토폴로지 실행
정리

5장 실시간 그래프 분석
사용 예
아키텍처
트위터 클라이언트
카프카 스파우트
타이탄 분산 그래프 데이터베이스
그래프 데이터베이스 간략 소개
그래프 접근: TinkerPop의 구성요소
블루프린트 API를 이용해 그래프 조작
그렘린 셸을 이용해 그래프 조작
소프트웨어 설치
타이탄 설치
타이탄의 백엔드 스토리지를 카산드라로 설정
카산드라 설치
백엔드 스토리지가 카산드라인 타이탄 실행하기
그래프 데이터 모델
트위터 스트림 연결하기
Twitter4J 클라이언트 설정
OAuth 설정
TwitterStreamConsumer 클래스
TwitterStatusListener 클래스
트위터 그래프 토폴로지
JSONProjectFunction 클래스
GraphState 구현
GraphFactory
GraphTupleProcessor
GraphStateFactory
GraphState
GraphUpdater
GraphFactory 구현
GraphTupleProcessor 구현
모두 합치기: TwitterGraphTopology 클래스
TwitterGraphTopology 클래스
그렘린으로 그래프 질의
정리

6장 인공지능
사용 예 설계
아키텍처
설계 도전 해결
재귀 구현
함수의 반환값에 접근
불변 튜플 필드 값
Upfront 필드 선언
재귀에서 튜플 확인 메시지 받기
다수의 스트림 출력
쓰기 전 읽기
문제점 해결
아키텍처 구현
데이터 모델
재귀 토폴로지 살펴보기
큐와의 연동
함수와 필터
점수 계산 토폴로지 살펴보기
쓰기 전 읽기 문제 해결
게임 트리 순환
분산 원격 프로시저 콜(DRPC)
원격 배포
정리

7장 드루이드와 스톰을 이용한 금융 분석
사용 예
비트랜잭션 시스템과 통합
토폴로지
스파우트
필터
상태 설계
아키텍처 구현
DruidState
StormFirehose 객체 구현
주키퍼에 파티션 상태 구현
구현체 실행
분석
정리

8장 자연어 처리
람다 아키텍처가 나온 배경
사용 예 설명
람다 아키텍처 실현
사용 예를 위한 토폴로지 설계
설계 구현
TwitterSpout/TweetEmitter
함수
TweetSplitterFunction
WordFrequencyFunction
PersistenceFunction
분석 살펴보기
배치 처리/과거 이력 분석
하둡
맵리듀스 개요
드루이드 설정
HadoopDruidIndexer
정리

9장 스톰 온 하둡으로 광고 분석
사용 예
아키텍처 구축
HDFS

인프라 설치
하둡 인프라
HDFS 설치
네임 노드 설치
데이터 노드 설치
얀 설치
노드관리자 설치
분석 배포
피그 인프라로 배치 분석
스톰 얀 인프라로 실시간 분석
분석
배치 분석
실시간 분석
토폴로지 배포
토폴로지 실행
정리

10장 클라우드에서 스톰 실행
아마존 일래스틱 컴퓨팅 소개
AWS 계정 생성
AWS 관리 콘솔
SSH 키 쌍 생성
EC2 인스턴스 수동으로 띄우기
EC2 인스턴스에 로그인
아파치 훠 소개
훠 설치
훠를 이용해 스톰 클러스터 설치
클러스터 띄우기
훠 스톰 소개
훠 스톰 설치
클러스터 설정
스톰 설정 커스터마이징
방화벽 규칙 커스터마이징
베이그란트 소개
베이그란트 설치
첫 번째 가상 머신 띄우기
Vagrantfile과 공유 파일 시스템
베이그란트 프로비저닝
베이그란트로 복수 머신 클러스터 설정
스톰 프로비저닝 스크립트 제작
주키퍼
스톰
수퍼바이저디
스톰 vagrantfile
스톰 클러스터 띄우기
정리

저자소개

테일러 게츠 (지은이)    정보 더보기
아파치 스톰 커미터이자 배포 관리자다. 오픈소스로 스톰의 첫 번째 배포판을 발표한 2011년 10월부터 스톰을 개발하고 사용했다. 스톰 사용자 그룹에서 활동하는 기여자(contributor)로서 기업이 스톰을 이기종 인프라와 통합해 사용할 수 있게 하는 몇 가지 오픈소스 프로젝트를 이끌고 있다. 현재 호튼웍스(Hortonworks)에서 호튼웍스 데이터 플랫폼(HDP)에 스톰을 통합하는 일을 주도하고 있다. 호튼웍스에 입사하기 전엔 HMS(Health Market Science)에서 일을 했다. HMS에서 스톰을 카산드라(Cassandra), 카프카(Kafka), 일래스틱서치(Elasticsearch), 타이탄(Titan) 그래프 데이터베이스와 함께 통합하여 HMS의 차세대 마스터 데이터 관리 플랫폼의 개발을 이끌었다.
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브라이언 오닐 (지은이)    정보 더보기
한 여자의 남편이자 해커이며, 여행과 카약을 즐긴다. 빅데이터 신봉자이자 혁신가이며 분산 컴퓨팅 공상가인 동시에 낚시를 즐기는 아버지다. 15년이 넘게 기술 리더로 일을 했고 빅데이터의 권위자로 알려져 있으며, 스타트업부터 포춘 500대 기업에 이르기까지 다양한 회사에서 아키텍트로 일을 했다. 오픈소스를 믿으며 많은 프로젝트에 기여했고, 카산드라 확장 프로젝트로서, 데이터베이스에 인덱싱 엔진, 분산 처리 프레임워크, 분석 엔진을 통합하는 프로젝트를 이끌고 있다. 또한 2013년에 인포월드(InfoWorld)에서 수여하는 기술 리더십상을 받았다. 디존(Dzone)의 무료 치트시트인 카산드라 레퍼런스 카드(Refcardz) 문서를 작성했으며, 2012년과 2013년에는 데이터스택스(Datastax) 카산드라 MVP에 선정되었다. 과거에 자바 커뮤니티 프로세스(JCP)의 전문가 그룹에서도 활동했고, 인공지능과 문맥 기반 발견(context-based discovery) 특허를 보유하고 있다. 브라운대학교에서 컴퓨터과학 학위를 받은 것을 자랑스럽게 여긴다. 현재는 HMS(Health Market Science)의 기술책임자(CTO)로서, 헬스케어 분야의 데이터 관리와 분석에 특화된 자사의 빅데이터 플랫폼 개발을 이끌고 있다. 이 플랫폼은 스톰과 카산드라를 기반으로 만들어졌고 실시간 데이터 관리과 분석을 서비스로 제공한다.
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이종희 (옮긴이)    정보 더보기
귀여운 손자, 손녀들이 생길 때까지 즐겁게 소프트웨어를 개발하며 살고 싶은 대한민국의 평범한 개발자 중 한 명이다. 자바 오피스를 개발을 시작으로 개발자의 길에 들어섰고, 지난 5년간 하둡을 이용한 빅데이터 솔루션 개발을 해왔다. 현재는 IoT 스타트업에서 제품 출시를 위해 밤낮없이 개발 중이다.
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