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아파치 플링크 : 분산 환경에서 스트리밍 데이터 처리를 위한 플랫폼

원제 : Learning Apache Flink: Discover the definitive guide to crafting lightning-fast data processing for
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책소개

대용량 데이터의 한계를 넘어 스트리밍 데이터 처리/분석, CEP 등 데이터의 실시간 처리/분석이 보편화되고 있다. 이 책은 스트리밍 데이터 처리, 실시간 분석의 대표 솔루션 중 하나인 아파치 플링크에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 기본 개념, 설치 방법, 다양한 데이터 처리 방식을 비롯해 머신 러닝 기반 분석, 그래프 데이터 처리 등 풍부하게 제공되는 확장 기능에 대한 활용 방법도 소개하고 있다.

출판사 서평

★ 이 책의 대상 독자 ★
분산 데이터 환경에서 배치 데이터 처리와 실시간 데이터 처리에 관심이 많은 빅데이터 개발자를 위한 책이다. 또한 분석 솔루션을 상용화, 산업화하고자 하는 데이터 과학자에게도 적합하다.

★ 이 책의 구성 ★
1장, ‘아파치 플링크 소개’에서는 플링크에 관한 역사, 아키텍처, 특징을 소개한다. 아울러 단일 노드와 다중 노드에서 아파치 플링크를 어떻게 설치하는지도 알아본다.
2장, ‘DataStream API를 이용한 데이터 처리’에서는 플링크의 스트리밍에 대한 개념을 자세히 다룬다. DataStream API에서 사용할 수 있는 데이터 소스, 트랜스포메이션, 데이터 싱크에 대해서도 배울 것이다.
3장, ‘배치 프로세싱 API를 이용한 데이터 처리 배치’에서는 처리용 API인 DataSet API를 소개한다. DataSet API에서 사용할 수 있는 데이터 소스, 트랜스포메이션, 데이터 싱크에 대해 배운다. 또한 API에 대해 사용할 수 있는 커넥션에 대해서도 살펴본다.
4장, ‘Table API를 이용한 데이터 처리’에서는 플링크 데이터 처리 프레임워크로 SQL 개념을 어떻게 사용하는지 알아본다. 실제 사례에 이 개념을 어떻게 적용시키는지도 학습한다.
5장, ‘CEP(Complex Event Processing)’에서는 플링크 CEP 라이브러리를 이용해 CEP 문제를 어떻게 해결하는지에 관한 통찰력을 얻을 수 있을 것이다. 패턴 정의, 추적, 경고 생성에 대해서도 배운다.
6장, ‘FlinkML을 이용한 머신 러닝’에서는 머신 러닝의 개념에 대해 자세히 알아보고, 실제 사례에 다양한 알고리즘들을 어떻게 적용하는지 다룬다.
7장, ‘플링크 그래프 API ? Gelly’에서는 그래프의 개념에 대해 소개하고, 플링크 Gelly가 해결할 수 있는 실제 사례를 알아본다. 이를 통해 플링크가 그래프를 처리하는 방법을 알 수 있을 것이다.
8장, ‘플링크와 하둡을 이용한 분산 데이터 처리’에서는 플링크 잡을 처리하기 위해 기존의 하둡-YARN 클러스터를 어떻게 사용하는지 자세히 다룬다. YARN에서 플링크가 어떻게 동작하는지도 상세하게 설명한다.
9장, ‘클라우드상에서 플링크 배포’에서는 클라우드에서 플링크를 배포하는 방법을 소개한다. 구글 클라우드(GCP)와 아마존 웹 서비스상에서 플링크를 어떻게 사용하는지도 자세히 설명한다.
10장, ‘모범 사례’에서는 플링크를 효율적으로 사용하기 위해 개발자들이 준수해야 할 다양한 모범 사례를 다룬다. 플링크 환경을 제어하기 위한 로깅, 모니터링에 관련된 모범 사례도 설명한다.

목차

1장. 아파치 플링크 소개
__아파치 플링크의 역사
__아키텍처
__분산형 실행
__주요 특징
__플링크 설치 시작
__클러스터 세팅
__예제 애플리케이션 실행 테스트
__이 장의 요약

2장. DataStream API를 이용한 데이터 처리
__실행 환경
__데이터 소스
__트랜스포메이션
__물리적 파티셔닝
__데이터 싱크
__이벤트 타임과 워터마크
__커넥터
__적용 사례 - 센서 데이터 분석
__이 장의 요약

3장. 배치 프로세싱 API를 이용한 데이터 처리
__데이터 소스
__트랜스포메이션
__브로드캐스트 변수
__데이터 싱크
__커넥터
__Iterations
__적용 사례 ? 플링크 Batch API를 이용한 스포츠 데이터 분석
__이 장의 요약

4장. Table API를 이용한 데이터 처리
__테이블 등록
__등록된 테이블 액세스 방법
__주요 연산 명령어
__SQL
__활용 예제?플링크 Batch API를 이용한 스포츠 데이터 분석
__이 장의 요약

5장. CEP - Complex Event Processing
__CEP란 무엇인가?
__Flink CEP
__Pattern API
__적용 사례 ? 온도 센서에 대한 CEP
__이 장의 요약

6장. FlinkML을 이용한 머신 러닝
__머신 러닝이란 무엇인가?
__FlinkML
__FlinkML에서 지원할 수 있는 알고리즘
__이 장의 요약

7장. 플링크 그래프 API - Gelly
__그래프란 무엇인가?
__Gelly ? 플링크 그래프 API
__반복 수행을 통한 그래프 데이터 처리
__적용 사례 - 항공 여행 최적화 문제
__이 장의 요약

8장. 플링크와 하둡을 이용한 분산 데이터 처리
__하둡의 개요
__YARN상에서의 플링크
__이 장의 요약

9장. 클라우드상에서 플링크 배포
__구글 클라우드 기반 플링크
__이 장의 요약

10장. 모범 사례
__로깅 모범 사례
__파라미터 툴 사용
__대규모 TupleX 타입 네이밍
__사용자 시리얼라이저 등록
__메트릭스
__REST API 모니터링
__백 프레셔 모니터링
__이 장의 요약

저자소개

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