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차세대 데이터 플랫폼을 지향하는 아파치 하둡 YARN 
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 아룬 머시(Arun C. Murthy), 안건국 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Apache Hadoop YARN: Moving beyond MapReduce and Batch Processing with Apache Hadoop 2
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  • 발행일
2014년 11월 28일
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424page/188*235*24/1166g
  • ISBN
9788960776388/8960776386
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에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
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차세대 데이터 플랫폼을 지향하는 아파치 하둡 YARN     32,400원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 아파치 하둡(Apache Hadoop) 2.x 버전은 리소스매니저(RM)와 애플리케이션매니저(AM), 노드매니저(NM)라는 주요한 3가지 컴포넌트로 구성한 YARN이라는 아키텍처에 의존한다. 차세대 데이터 플랫폼을 지향하는 『아파치 하둡 YARN』은 하둡 2.x의 설치 방법과 기존 맵리듀스 통합, YARN 아키텍처, 커패시티(capacity) 스케줄러 등을 설명한다.
  • ★ 요약 ★ 아파치 하둡(Apache Hadoop) 2.x 버전은 리소스매니저(RM)와 애플리케이션매니저(AM), 노드매니저(NM)라는 주요한 3가지 컴포넌트로 구성한 YARN이라는 아키텍처에 의존한다. 사실 하이브(Hive) 같은 에코시스템이나 메모리 기반 프레임워크/플랫폼을 사용하기에 아직 YARN 기반 애플리케이션은 이전 하둡 1.x처럼 많지는 않다. 하지만 에코시스템 등의 대부분은 YARN 기반에서 운용되기 때문에 YARN의 아키텍처를 더 깊이 이해할 필요가 있다. 이 책에서는 하둡 2.x의 설치 방법과 기존 맵리듀스 통합, YARN 아키텍처, 커패시티(capacity) 스케줄러 등을 설명한다. 이중에서 핵심은 YARN의 3가지 주요 컴포넌트인 리소스매니저(RM)와 애플리케이션매니저(AM), 노드매니저(NM)의 설계와 아키텍처 부분이다. 더불어 기업의 조직 구성에 알맞게 자원 관리를 할 수 있는 커패시티 스케줄러를 완전히 이해할 수 있다. 기업의 하둡 운용자나 데이터 엔지니어에게 도움이 될 책이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 아파치 하둡 에코시스템을 확장하는 방법인 YARN의 목표와 설계, 아키텍처, 구성 요소 ■ 단일 노드에서 YARN의 탐색 ■ YARN 클러스터와 커패시티 스케줄러의 관리 ■ 기존 맵리듀스 애플리케이션을 실행하는 방법 ■ 대규모 클러스터 YARN 애플리케이션을 개발하는 방법 ■ YARN에서 실행하는 새로운 오픈소스 프레임워크 ★ 추천의 글 ★ 작가 윌리엄 깁슨이 한 유명한 말이 있다. “미래는 이미 와 있다. 단지 널리 퍼져있지 않을 뿐이다.” 웹 검색 산업이 전혀 알려지지 않았을 때 우리에게는 빅데이터의 미래에서의 삶에 대한 특권이 있었다(한편, 저주도 있었다). 무엇을 배웠을까? 우리는 모든 것을 측정할 수 있게 학습했다. 그리고 우리는 실험하는 방법도 배웠다. 우리는 비정형 데이터를 발굴해야 하는 신호를 습득했고, 데이터 과학을 통해 비즈니스 가치를 발굴해야 하는 것을 배웠다. 그리고 그 시기에 개발되고 있는 비즈니스 인텔리전스 시스템과는 근본적으로 다른 새로운 데이터 처리 플랫폼이 필요하고, 이 일을 위해 학습했다. 빅데이터의 미래는 빠르게, 거의 모든 산업에 도달하고 있다. 빅데이터의 미래는 자동차와 빌딩, 심지어 사이버 공간에서 우리가 알고 있는 웹로그뿐만 아니라 사람들이 만들어내는 로그 스트림 등 물리적 세계의 광범위한 계측을 통해 부분적으로 구동되고 있다. 아주 분명하게 디지털화된 정부의 기록과 보험 정책, 디지털 의료 기록 등과 같은 디지털 기록은 검색 엔진이 웹페이지를 크롤링하고 해석하는 것과 비슷한 정보의 수집물을 만들고 있다. 점점 더 산업에서 웹 검색 세상의 첫 번째로 개척된 도구와 기술이 통용되는 것은 놀라운 일은 아니다. 그리고 아파치 하둡(Apache Hadoop)도 당연히 그와 같은 도구다. 하지만 하둡은 발표된 지 10년 가까이 됐다. 컴퓨팅 인프라는 십 년 동안 크게 발전했다. 만약 하둡이 현대 빅데이터 세상과 밀접한 관련이 있다면, 하둡 역시 발전이 필요했다. 따라서 YARN은 하둡과 관련한 발전의 결과다. 이 책의 하둡 역사 개관에서도 설명했지만, 하둡 실재의 대부분은 단일 컴퓨팅 패러다임인 맵리듀스(MapReduce) 지원이다. 컴퓨팅 서버에서 문제가 되는 것에 더 많은 노드를 추가하는 수평적 확장은 웹 검색 산업의 웹 성장 속도를 유지하기 위한 유일한 방법이었다. 맵리듀스 패러다임은 수평적 확장에 대해 특별히 적합해, 투자 유치는 자연스러웠다. 좀 더 빠른 네트워크와 더 많은 코어, SSD 스토리지, 그리고 (특히) 더 많은 메모리, 병렬 컴퓨팅의 새로운 패러다임은 대규모 확장...
  • 1장 아파치 하둡 YARN: 간략한 역사와 배경 소개 아파치 하둡 0단계: 애드혹 클러스터 시대 1단계: 하둡 온디맨드 __HOD상에서 HDFS __HOD의 특징과 장점 __하둡 온디맨드의 단점 2단계: 공유 컴퓨팅 클러스터의 기원 __공유 클러스터의 진화 __공유 맵리듀스 클러스터 문제 3단계: YARN의 출현 정리 2장 아파치 하둡 YARN의 빠른 설치 시작 단일 노드의 YARN 클러스터 설정 단계 __1단계: 아파치 하둡 다운로드 __2단계: JAVA_HOME의 설정 __3단계: 사용자와 그룹 생성 __4단계: 데이터와 로그 디렉터리 생성 __5단계: core-site.xml 설정 __6단계: hdfs-site.xml 설정 __7단계: mapred-site.xml 설정 __8단계: yarn-site.xml 설정 __9단계: 자바 힙 크기 수정 __10단계: HDFS 포맷 __11단계: HDFS 서비스 시작 __12단계: YARN 서비스 시작 __13단계: 웹을 이용해 실행 중인 서비스 확인 간략한 맵리듀스 예제 실행 정리 3장 아파치 하둡 YARN의 핵심 개념 맵리듀스의 한계를 넘어 __맵리듀스 패러다임 아파치 하둡 맵리듀스 __비맵리듀스 워크로드의 필요성 __확장성 해결 __개선된 이용률 __사용자 민첩성 아파치 하둡 YARN ...
  • 아룬 머시(Arun C. Murthy) [저]
  • 2006년 초에 프로젝트 초기 이후부터 아파치 하둡 풀타임으로 기여했다. 오랫동안 하둡 커미터이자, 아파치 하둡 PMC(Project Management Committee) 멤버다. 이전에는 야후 하둡 맵리듀스 개발 팀의 리더이자 아키텍트였으며, 야후의 (현재 5만 대에 가까운 머신에서 실행하는) 모든 것을 위한 서비스로 하둡 맵리듀스를 제공하기 위한 기술적 수준에서 최종 담당자였다. 아파치 하둡의 개발과 채택을 신속하게 지원하는 소프트웨어 회사 호튼웍스(Hottonworks)의 설립자이자 아키텍트다. 호튼웍스는 2011년 6월에 야후의 하둡 소프트웨어 엔지니어링 팀의 핵심 아키텍트와 핵심 하둡 커미터로 구성된 회사다. 뛰어난 기술 투자자 중 하나인 야후 앤 벤치마크 캐피탈(Yahoo! and Benchmark Capital)의 투자를 받은 호튼웍스는 아파치 하둡이 빅데이터 저장과 처리, 관리, 분석에 있어 표준 플랫폼이 되기를 목표로 추구하는 회사다. 아룬은 실리콘밸리에서 살고 있다.
  • 안건국 [저]
  • 데이터 관련 모든 것에 관심이 있지만, 최근에는 메모리 기반에서 데이터 처리와 데이터 샘플링 같은 데이터 엔지니어링에 관심이 많다. 또한 시각화가 없는 데이터 분석은 아무런 의미가 없다는 것을 깨닫고 뒤늦게 시각화에 대한 공부에 집중하고 있다. 에이콘출판사에서 펴낸 [하둡과 빅데이터 분석 실무](2013), [하둡 맵리듀스 프로그래밍](2013)을 번역했다.
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