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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 공학계열 > 컴퓨터공학 > 데이터베이스 개론
· ISBN : 9791124205778
· 쪽수 : 368쪽
· 출판일 : 2026-10-15
책 소개
목차
옮긴이 머리말 xi
추천 서문(게리트 카츠마이어) xiii
추천 서문(라구 라마크리슈난) xiv
추천 서문(릭 시어스) xv
시작하며 xvii
표지에 대하여 xxi
1.1 어떻게 여기까지 오게 되었나? 간단한 역사 3
1.2 데이터 웨어하우스 7
1.3 데이터 레이크 11
1.4 데이터 레이크에서 분석을 실행해야 할까, 아니면 데이터 웨어하우스에서 실행해야 할까? 15
1.5 데이터 레이크하우스 16
1.6 테이블 형식이란 무엇인가? 18
1.7 하이브: 태초의 테이블 형식 19
1.8 모던 데이터 레이크 테이블 형식 22
1.9 아파치 아이스버그란 무엇인가? 23
1.10 요약 30
2.1 데이터 계층 32
2.2 메타데이터 계층 36
2.3 카탈로그 43
2.4 요약 44
3.1 아파치 아이스버그에서의 쓰기 쿼리 46
3.2 아파치 아이스버그에서의 읽기 쿼리 58
3.3 요약 66
4.1 압착 67
4.2 압착 실습하기 69
4.3 정렬 77
4.4 z-order 81
4.5 파티셔닝 84
4.6 copy-on-write 대 merge-on-read 89
4.7 기타 고려 사항 95
4.8 요약 103
5.1 요구 사항 104
5.2 카탈로그 비교 105
5.3 카탈로그 마이그레이션 114
5.4 요약 121
6.1 설정하기 125
6.2 데이터 정의 언어 133
6.3 데이터 읽기 144
6.4 데이터 쓰기 148
6.5 아이스버그 테이블 유지보수하기 153
6.6 요약 155
7.1 설정하기 156
7.2 데이터 정의 언어 158
7.3 데이터 읽기 162
7.4 데이터 쓰기 164
7.5 아이스버그 테이블 유지보수하기 166
7.6 요약 168
8.1 설정하기 169
8.2 Glue 데이터 카탈로그를 사용하여 테이블 생성하기 173
8.3 요약 175
9.1 설정하기 176
9.2 데이터 정의 언어 179
9.3 데이터 읽기 185
9.4 데이터 쓰기 187
9.5 플링크 DataFrame 및 Table API와 아파치 아이스버그 테이블 189
9.6 요약 195
10.1 아파치 아이스버그 메타데이터 테이블 200
10.2 브랜치를 사용해서 변경 사항 격리하기 227
10.3 다중 테이블 트랜잭션 234
10.4 변경 사항 롤백하기 236
10.5 요약 241
11.1 스파크를 사용해서 스트리밍하기 244
11.2 플링크를 사용해서 스트리밍하기 250
11.3 카프카 커넥트를 사용해서 스트리밍하기 259
11.4 AWS로 스트리밍하기 264
11.5 요약 268
12.1 데이터 파일 보안 270
12.2 의미 체계 계층에서의 보안 및 관리 284
12.3 카탈로그 수준에서 보안 및 관리 291
12.4 추가적인 보안 및 거버넌스 고려 사항 297
12.5 요약 298
13.1 마이그레이션 고려 사항 300
13.2 하이브 테이블을 아파치 아이스버그로 마이그레이션하기 303
13.3 델타 레이크를 아파치 아이스버그로 마이그레이션하기 305
13.4 아파치 후디를 아파치 아이스버그로 마이그레이션하기 306
13.5 개별 파일을 아파치 아이스버그로 마이그레이션하기 307
13.6 데이터를 다시 써서 임의의 위치에서 마이그레이션하기 309
13.7 요약 314
14.1 아파치 아이스버그에서 Write-Audit-Publish를 사용하여 데이터 품질 보장하기 316
14.2 데이터 레이크에서 BI 워크로드 실행하기 325
14.3 아파치 아이스버그로 CDC 구현하기 330
14.4 요약 338
찾아보기 340
저자소개
책속에서
아파치 아이스버그 프로젝트는 데이터 레이크하우스 테이블을 정의하는 메타데이터가 여러 파일에 걸쳐 어떻게 작성되어야 하는지를 정의하는 스펙(specification) 내지 표준이라고 할 수 있다. 이 표준을 확산시키기 위해 아파치 아이스버그는 사용자가 해당 형식을 다루거나 연산 엔진이 지원 기능을 구현할 수 있도록 해주는 여러 라이브러리를 포함한다. 이러한 라이브러리와 함께, 프로젝트는 아파치 스파크나 아파치 플링크와 같은 오픈소스 연산 엔진에 대한 구현체도 만들었다. (…) 어떤 툴을 사용하든 사용자는 테이블 작업을 한다는 사실만 알면 될 뿐, 그 이상은 생각할 필요가 없다.
데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 세계에서 중요한 기능 중 하나는 테이블의 특정 상태로 시간을 거슬러 올라가서 과거 데이터(즉, 변경되거나 삭제된 데이터)를 쿼리할 수 있는 기능이다. 아파치 아이스버그는 데이터 레이크하우스 아키텍처에 이와 유사한 시간 여행 기능을 제공한다. 이는 조직의 이전 분기의 데이터를 분석하거나, 실수로 삭제된 행을 복구하거나, 분석 결과를 재현하는 등의 시나리오에서 특히 유용할 수 있다. 아파치 아이스버그는 시간 여행 쿼리를 실행하는 방법으로 두 가지 방법, 즉 타임스탬프를 사용하는 방법과 스냅샷 ID를 사용하는 방법을 제공한다.
