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다양한 IT 기술의 집합체 빅데이터, 그 기술의 내부를 파헤친다!

컴퓨터의 성능 향상에 따라 점점 더 많은 것이 시스템화되어 좀 더 효율 높게 운용하는 시대가 되었습니다. 예로, 스마트폰으로 물건을 사면 바로 다음 날에 받아볼 수 있습니다. 그렇다면 데이터 처리를 어떻게 시스템화할까요? 이 책에서는 데이터 처리 과정에 사용되는 소프트웨어와 데이터베이스, 프로그래밍 언어와 시각화 도구 등의 특징을 정리하여 데이터를 효율 높게 취급하기 위한 기초를 먼저 설명합니다. 그리고 ‘워크플로 관리’와 ‘스트림 처리’ 등의 데이터 처리를 자동화하는 기술에 대해 살펴봅니다.

현대 비즈니스의 성패는 데이터 수집과 통합, 그리고 처리 방법에 달렸다!
데이터 처리 전문가가 알려주는 빅데이터와 관련 기술의 모든 것!

'데이터 처리를 어떻게 시스템화할 것인가?' 이 책에서는 이와 같은 엔지니어링 문제를 중심으로 일련의 데이터 처리에 필요한 요소와 기술을 정리하고, 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 토대를 만들고, 그 위에서 시스템의 자동화를 지원하는 다양한 기술을 다룬다.

컴퓨터의 성능이 향상됨에 따라 머신러닝을 필두로 데이터를 활용하는 시스템 개발에 관한 기대가 더욱더 커지고 있다. 따라서 앞으로는 시스템 규모에 상관없이 '데이터 처리 그 자체를 시스템의 일부로 하는 기술'에 대한 수요가 점차 많아질 것이다. 이 책에서 소개하는 다양한 시각 자료와 체계적인 관련 기술 소개는 독자들의 빅데이터 입문에 많은 도움이 될 것이다.

CHAPTER 1 빅데이터의 기초 지식 _ 1
1-1 [배경] 빅데이터의 정착 3
분산 시스템에 의한 데이터 처리의 고속화 ― 빅데이터의 취급하기 어려운 점을 극복한 두 가지 대표 기술 3
분산 시스템의 비즈니스 이용 개척 ― 데이터 웨어하우스와의 공존 7
직접 할 수 있는 데이터 분석 폭 확대 ― 클라우드 서비스와 데이터 디스커버리로 가속하는 빅데이터의 활용 8
1-2 빅데이터 시대의 데이터 분석 기반 11
[재입문] 빅데이터의 기술 ― 분산 시스템을 활용해서 데이터를 가공해 나가는 구조 11
데이터 웨어하우스와 데이터 마트 ― 데이터 파이프라인 기본형 16
데이터 레이크 ― 데이터를 그대로 축적 17
데이터 분석 기반을 단계적으로 발전시키기 ― 팀과 역할 분담, 스몰 스타트와 확장 19
데이터를 수집하는 목적 ― ‘검색’, ‘가공’, ‘시각화’의 세 가지 예 22
확증적 데이터 분석과 탐색적 데이터 분석 25
1-3 [속성 학습] 스크립트 언어에 의한 특별 분석과 데이터 프레임 26
데이터 처리와 스크립트 언어 ― 인기 언어인 파이썬과 데이터 프레임 26
데이터 프레임, 기초 중의 기초 ― ‘배열 안의 배열’로부터 작성 27
웹 서버의 액세스 로그의 예 ― pandas의 데이터 프레임으로 간단히 처리 28
시계열 데이터를 대화식으로 집계하기 ― 데이터 프레임을 그대로 사용한 데이터 집계 30
SQL의 결과를 데이터 프레임으로 활용하기 31
1-4 BI 도구와 모니터링 33
스프레드시트에 의한 모니터링 ― 프로젝트의 현재 상황 파악하기 33
데이터에 근거한 의사 결정 ― KPI 모니터링 35
변화를 파악하고 세부 사항을 이해하기 ― BI 도구의 활용 37
수작업과 자동화해야 할 것의 경계를 판별하기 39
1-5 요약 42

CHAPTER 2 빅데이터의 탐색 _ 43
2-1 크로스 집계의 기본 45
트랜잭션 테이블, 크로스 테이블, 피벗 테이블 ― ‘크로스 집계’의 개념 45
룩업 테이블 ― 테이블을 결합하여 속성 늘리기 47
SQL에 의한 테이블의 집계 ― 대량 데이터의 크로스 집계 사전 준비 50
데이터 집계 ? 데이터 마트 ? 시각화 ― 시스템 구성은 데이터 마트의 크기에 따라 결정된다 55
2-2 열 지향 스토리지에 의한 고속화 56
데이터베이스의 지연을 줄이기 56
열 지향 데이터베이스 접근 ― 칼럼을 압축하여 디스크 I/O를 줄이기 58
MPP 데이터베이스의 접근 방식 ― 병렬화에 의해 멀티 코어 활용하기 61
2-3 애드 혹 분석과 시각화 도구 64
Jupyter Notebook에 의한 애드 혹 분석 ― 노트북에 분석 과정 기록하기 64
대시보드 도구 ― 정기적으로 집계 결과를 시각화하기 68
BI 도구 ― 대화적인 대시보드 75
2-4 데이터 마트의 기본 구조 77
시각화에 적합한 데이터 마트 만들기 ― OLAP 77
테이블을 비정규화하기 79
다차원 모델 시각화에 대비하여 테이블을 추상화하기 82
2-5 요약 86

CHAPTER 3 빅데이터의 분산 처리 _ 87
3-1 대규모 분산 처리의 프레임워크 89
구조화 데이터와 비구조화 데이터 89
Hadoop ― 분산 데이터 처리의 공통 플랫폼 92
Spark ― 인 메모리 형의 고속 데이터 처리 99
3-2 쿼리 엔진 101
데이터 마트 구축의 파이프라인 101
Hive에 의한 구조화 데이터 작성 102
대화형 쿼리 엔진 Presto의 구조 ― Presto로 구조화 데이터 집계하기 109
데이터 분석의 프레임워크 선택하기 ― MPP 데이터베이스, Hive, Presto, Spark 115
3-3 데이터 마트의 구축 119
팩트 테이블 ― 시계열 데이터 축적하기 119
집계 테이블 ― 레코드 수 줄이기 122
스냅샷 테이블 ― 마스터의 상태를 기록하기 123
이력 테이블 ― 마스터 변화 기록하기 127
[마지막 단계] 디멘전을 추가하여 비정규화 테이블 완성시키기 127
3-4 요약 130

CHAPTER 4 빅데이터의 축적 _ 131
4-1 벌크 형과 스트리밍 형의 데이터 수집 133
객체 스토리지와 데이터 수집 ― 분산 스토리지에 데이터 읽어들이기 133
벌크 형의 데이터 전송 ― ETL 서버의 설치 필요성 135
스트리밍 형의 데이터 전송 ― 계속해서 전송되어 오는 작은 데이터를 취급하기 위한 데이터 전송 137
4-2 [성능×신뢰성] 메시지 배송의 트레이드 오프 143
메시지 브로커 ― 스토리지의 성능 문제를 해결하는 중간층의 설치 143
메시지 배송을 확실하게 실시하는 것은 어렵다 ― 신뢰성 문제와 세 가지 설계 방식 146
중복 제거는 높은 비용의 오퍼레이션 149
데이터 수집의 파이프라인 ― 장기적인 데이터 분석에 적합한 스토리지 152
4-3 시계열 데이터의 최적화 154
프로세스 시간와 이벤트 시간 ― 데이터 분석의 대상은 주로 이벤트 시간 154
프로세스 시간에 의한 분할과 문제점 ― 최대한 피하고 싶은 풀 스캔 154
시계열 인덱스 ― 이벤트 시간에 의한 집계의 효율화 ① 156
조건절 푸쉬다운 ― 이벤트 시간에 의한 집계의 효율화 ② 157
이벤트 시간에 의한 분할 ― 테이블 파티셔닝, 시계열 테이블 158
4-4 비구조화 데이터의 분산 스토리지 161
[기본 전략] NoSQL 데이터베이스에 의한 데이터 활용 161
분산 KVS ― 디스크로의 쓰기 성능을 높이기 162
와이드 칼럼 스토어 ― 구조화 데이터를 분석해서 저장하기 166
도큐먼트 스토어 ― 스키마리스 데이터 관리하기 169
검색 엔진 ― 키워드 검색으로 데이터 검색 171
4-5 정리 175

CHAPTER 5 빅데이터의 파이프라인 _ 177
5-1 워크플로 관리 179
[기초 지식] 워크플로 관리 ― 데이터의 흐름을 일원 관리하기 179
오류로부터의 복구 방법 먼저 생각하기 183
멱등한 조작으로 태스크를 기술하기 ― 동일 태스크를 여러 번 실행해도 동일한 결과가 된다 188
워크플로 전체를 멱등으로 하기 194
태스크 큐 ― 자원의 소비량 컨트롤하기 195
5-2 배치 형의 데이터 플로우 199
MapReduce의 시대는 끝났다 ― 데이터 플로우와 워크플로 199
MapReduce를 대신할 새로운 프레임워크 ― DAG에 의한 내부 표현 201
데이터 플로우와 워크플로를 조합하기 204
데이터 플로우와 SQL을 나누어 사용하기 ― 데이터 웨어하우스의 파이프라인과 데이터 마트의 파이프라인 207
5-3 스트리밍 형의 데이터 플로우 209
배치 처리와 스트림 처리로 경로 나누기 209
배치 처리와 스트림 처리 통합하기 211
스트림 처리의 결과를 배치 처리로 치환하기 ― 스트림 처리의 두 가지 문제에 대한 대처 214
아웃 오브 오더의 데이터 처리 217
5-4 정리 220

CHAPTER 6 빅데이터 분석 기반의 구축 _ 223
6-1 스키마리스 데이터의 애드 혹 분석 225
스키마리스 데이터 수집하기 225
대화식 실행 환경의 준비 228
Spark에 의한 분산 환경 ― 데이터양이 늘어도 대응 가능하게 하기 232
데이터를 집계해서 데이터 마트 구축하기 237
BI 도구로 데이터 시각화하기 241
6-2 Hadoop에 의한 데이터 파이프라인 245
일일 배치 처리를 태스크화하기 245
[태스크 1] Embulk에 의한 데이터 추출 246
[태스크 2] Hive에 의한 데이터 구조화 248
[태스크 3] Presto에 의한 데이터 집계 250
6-3 워크플로 관리 도구에 의한 자동화 253
Airflow ― 스크립트 형의 워크플로 관리 253
워크플로를 터미널로부터 실행하기 257
스케줄러를 기동하여 DAG를 정기 실행하기 260
태스크가 소비하는 자원 제어하기 265
Hadoop의 데이터 파이프라인을 실행하기 266
6-4 클라우드 서비스에 의한 데이터 파이프라인 268
데이터 분석과 클라우드 서비스의 관계 268
아마존 웹 서비스 270
구글 클라우드 플랫폼 272
트레주어 데이터 274
6-5 정리 279

‘빅데이터(big data)’라는 단어를 대중 매체를 통해 자주 접하게 된 것은 2011년 후반에서 2012년에 걸쳐 많은 기업들이 데이터 처리에 분산 시스템을 도입하기 시작했을 무렵일 것이다. 그 이전에도 컴퓨터에 의한 데이터 처리는 이뤄졌지만, 언제부턴가 ‘빅데이터’라고 불리는 단어가 여기저기서 사용되어 데이터를 비즈니스에 활용하자는 움직임이 활발해졌다.
_3쪽

대시보드 도구와 BI 도구의 차이는 그다지 엄밀하지는 않다. 전자는 새로운 그래프를 쉽게 추가할 수 있는 것이 중시된다면, 후자는 보다 대화형 데이터 탐색이 중요시된다. 예를 들어, 그래프를 클릭하여 상세한 표시로 전환하거나 집계에 기반이 되는 로우 데이터(원시 데이터)를 표시하는 등 시간을 들여 차분히 데이터를 보고 싶은 경우에는 BI 도구가 적합하다.
_68쪽

현재는 빅데이터를 대표하는 시스템으로 알려진 Hadoop이지만, 역사적으로는 오픈 소스의 웹 크롤러인 ‘Nutch’를 위한 분산 파일 시스템으로 2003년경부터 개발이 시작되었다. 그 이후 2006년에는 단일 프로젝트로 독립해서, Apache Hadoop(아파치 하둡)으로 배포되었다.
_92쪽

먼저 객체 스토리지 상의 파일은 교체하기 어렵다. 일단 파일을 써넣으면 그것을 통째로 교체하는 방법밖에 없다. 로그 파일처럼 나중에 변경할 일이 없는 것은 그래도 상관없지만, 데이터베이스처럼 수시로 변경하는 용도로는 적합하지 않다. 쓰기 빈도가 높은 데이터는 별도 RDB에 저장하고 정기적으로 스냅샷을 하거나 다른 ‘분산 데이터베이스(distributed database)’에 저장하도록 한다.
_161쪽

한편, 이 책에서 생각하는 이벤트 데이터, 예를 들어 수백만 대 이상의 스마트 폰에서 보내오는 메시지를 처리하려고 하면 그대로는 바로 사용할 수 없다. 앞 장에서 실시간 메시지 전달 방식으로 메시지 플로우를 중심으로 하는 데이터의 흐름을 다루었다. 그렇게 받은 데이터를 분산 스토리지에 보관하는 부분부터 시작하는 것이 배치 처리라고 한다면, 분산 스토리지를 거치지 않고 처리를 계속하는 것이 스트림 처리(streaming processing)다.
_210쪽