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빅데이터 프로그래밍을 위한 최고의 입문서!

로컬에서 작은 규모나마 직접 빅데이터 서비스를 구현함으로써 독자들이 서비스 아키텍처에 대한 이해와 통찰력을 얻는 데 목표를 두며, 빅데이터 사용과 구현방식의 다양성을 위해 이 책은 자바와 파이썬으로 실습 애플리케이션을 구현하고, 각 빅데이터 기술의 설치와 설정에 있어서도 윈도우 11과 우분투 22.04에서 작업을 수행하며, 마지막으로 통합 개발환경은 이클립스 IDE를 사용하여 단일 개발환경에서 이 모든 개발을 진행합니다.

이 책은 빅데이터 서비스에 대한 알기 쉬운 설명과 난도가 높지 않은 실습 프로젝트를 활용하여 빅데이터 분야에 입문하려는 개발자, 소프트웨어 전공자, 학생들에게 최고의 입문서가 될 것입니다.

● 빅데이터 오픈소스의 내부 아키텍처와 각종 기능의 API에 대한 고찰 없이 클라우드에서 제공하는 서비스를 사용만 했다면, 이제 여러분의 로컬 환경에서 이런 서비스를 직접 구현하여 빅데이터 서비스의 구조와 기능에 대한 넓은 경험과 통찰력을 얻을 수 있다.
● 자바와 파이썬 API를 모두 제공하여 자바의 객체지향적 프로그래밍과 스크립트 언어인 파이썬의 간결하고 파이썬다운(Pythonic) 코딩을 경험할 수 있으며, 윈도우와 리눅스 모두에서 폭넓게 시스템을 구축한다.
● 각 서비스의 끝단을 연동하여 파이프 라인을 구현함으로써 하둡, 카푸카, 아파치 스파크로 이어지는 데이터 가공과 변환, MySQL, MongoDB 적재에 대한 기술 지식과 구현 노하우를 익힐 수 있다.

대상 독자
* 다양한 분야에서 자바와 파이썬을 공부하려는 소프트웨어 전공 학생 및 취준생
* 빅 데이터 분야에 관심을 갖고 첫발을 디디려는 현업 개발자 및 직장인
* 빅 데이터 클라우드를 구축하기 위해 필요한 통찰력을 얻으려는 사내 클라우드 담당자

머리말 viii
베타리더 후기 xii

CHAPTER 1 빅데이터 개론 1
1.1 빅데이터란? 1
1.2 빅데이터 저장과 분석 12
1.3 데이터 전처리와 람다 아키텍처 23

CHAPTER 2 개발 통합 환경 29
2.1 자바 설치 29
2.2 파이썬 설치 34
2.3 이클립스 설치 및 설정 39
2.4 저장소 설치 51
2.5 실습 데이터 63

CHAPTER 3 하둡 파일 시스템 I 89
3.1 하둡 구조 및 기능 89
3.2 하둡 파일 시스템 설치 및 설정 93
3.3 하둡 파일시스템 API 114

CHAPTER 4 하둡 파일 시스템 II 129
4.1 자바 실습 프로젝트 129
4.2 파이썬 실습 프로젝트 172

CHAPTER 5 카프카를 이용한 데이터 송수신 197
5.1 카프카의 개념과 기능 197
5.2 카프카 설치 및 설정 202
5.3 카프카 메시지 서비스의 API 211
5.4 자바 실습 프로젝트 224
5.5 파이썬 실습 프로젝트 231

CHAPTER 6 아파치 스파크 배치 작업 I 237
6.1 아파치 스파크의 개념과 하부 프로젝트 237
6.2 아파치 스파크 설치 및 설정 242
6.3 아파치 스파크 SQL API 252

CHAPTER 7 아파치 스파크 배치 작업 II 295
7.1 자바 실습 프로젝트 295
7.2 파이썬 실습 프로젝트 306

CHAPTER 8 아파치 스파크 스트리밍 작업 317
8.1 아파치 스파크의 구조화 스트리밍 개념 317
8.2 아파치 스파크 구조화 스트리밍 API 322
8.3 자바 실습 프로젝트 329
8.4 파이썬 실습 프로젝트 335

CHAPTER 9 MySQL 데이터 작업 341
9.1 관계형 데이터베이스 정의와 개념 341
9.2 SQL 및 Python API 347
9.3 파이썬 실습 프로젝트 376

CHAPTER 10 몽고디비 데이터 작업 389
10.1 몽고디비 개념과 특징 389
10.2 몽고디비 API 394
10.3 파이썬 실습 프로젝트 406

찾아보기 415

이 책은 작은 규모나마 직접 빅데이터 서비스를 구현함으로써 독자들이 서비스 아키텍처에 대한 이해와 통찰력을 얻는 데 목표를 두고 있습니다. 클라우드 서비스에서 각각의 서비스 모듈을 구입하여 사용하더라도 그 모듈의 기능과 내재된 아키텍처를 이해한다면 더욱 클라우드 서비스를 효율적으로 구축하고 사용할 수 있을 것입니다. _ix쪽

인공지능은 데이터를 생성하는 것이 아니라 데이터를 학습하여 가중치와 편차를 정하고 최적의 프로그램을 생성하는 패러다임입니다. 양질의 데이터가 많을수록 더 정확한 가중치와 편차를 생성하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 이 인공지능 프로그램의 학습용 데이터를 빅데이터 기술로 제공할 수 있습니다. 이렇듯 현재에는 양질의 데이터가 꼭 필요하고 누가 데이터를 많이 보유하고 있냐에 따라 원하는 결과의 차이가 극명해집니다. 구글, 페이스북, 아마존, 알리바바, 네이버 같은 세계적인 인터넷 공급업체는 자신이 보유한 엄청난 빅데이터를 활용하여 가치 있는 정보를 만들어내고 있습니다. 데이터의 중요성이 증가하고 있는 현재에는 “데이터가 세상을 집어삼키고 있다(Data is eating the world)”는 표현이 회자하고 있습니다. _7쪽

사용하는 운영체제로는 윈도우의 경우는 윈도우 11을 사용하고 리눅스로는 우분투 22.04를 사용하였습니다. 현재 우분투의 최신 LTE 버전은 22.04입니다. 그리고 ETL 실습 프로젝트는 윈도우의 경우는 자바로 구현하였으며 리눅스의 경우는 파이썬으로 구축되었습니다. 물론 약간의 소스를 수정하면 자바 프로젝트를 리눅스에서 실행할 수도 있고 파이썬 프로젝트를 윈도우에서 처리할 수도 있습니다. _29쪽

아파치 스파크에서 버전 2.0까지 중심이 되는 데이터 타입은 RDD(Resilient Distributed Datasets)입니다. 직역하면 복원성이 있는 분산 데이터 모음으로 번역될 수 있습니다. 아파치 스파크는 메모리 기반의 처리와 수정이 불가능한 데이터 구조를 생성하는 리니지(lineage) 방식, action이 이루어지기 전까지 실행을 유보하는 게으른 실행(lazy-execution)을 이용하여 빠르고 편리하게 빅데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 분석 대상이 되는 데이터 요소는 RDD 데이터 타입으로 변환하여 스파크 클러스터에 저장됩니다. 수정이 불가능한 리니지 방식의 RDD 데이터는 만들어진 과정을 기억하고 있습니다. _237쪽