오픈소스인 하둡(Hadoop)에서, 클러스터 구성 및 최적화는 사용자의 기술과 경험적인 영향을 많이 받는다. 맵리듀스(MapReduce)의 경우 하위 인프라에 추가로 수행될 맵리듀스 애플리케이션과 데이터, 사용자의 특성까지 고려하여 구성하고 튜닝해야 한다. 이 책에는 맵리듀스와 맵리듀스의 성능에 대해 개괄하고, 맵리듀스 클러스터 최적화 구성, 리소스 병목을 찾아내고 해결하는 저자의 소중한 노하우가 담겨있으며, 맵리듀스 애플리케이션과 데이터에 따른 맵리듀스의 각 단계별 상세한 튜닝법을 설명한다. 아울러 맵리듀스 애플리케이션 개발자가 반드시 숙지하고 있어야 할 코딩 기술과, 사용자의 맵리듀스 애플리케이션 성능을 극대화 할 수 있는 다양한 시스템 관련 튜닝(OS, JVM, GC, I/O 등)과 체크리스트, 그리고 애플리케이션 성능과 개발자의 생산성을 함께 높일 수 있는 맵리듀스 템플릿 코드를 제공한다.
이 책은 R 언어와 니터(Knitr) 패키지를 사용하여, ‘재현 가능한 연구(reproducible research)’ 방법으로 인쇄물, 웹 페이지, 웹 프리젠테이션, 웹 애플리케이션 등의 다양한 데이터 문서와 자료를 만드는 방법을 소개한다. 이 책에서 설명하는 모든 문서와 자료는 데이터와 다이내믹하게 연동되어 움직이고, 원래의 데이터와 결론에 이르는 과정을 투명하고 일관되게 보여줄 수 있다.
조직 내에 빅데이터를 활용하는 의사결정 문화를 뿌리내리고 싶은 사람들에게 테라데이타(Teradata)의 최고분석책임자인 빌 프랭크스(Bill Franks)가 들려주는 빅데이터 입문서. 빅데이터를 다루는 데 필요한 도구와 프로세스, 기법 등 기술적 측면과 빅데이터를 효과적으로 활용하는 데 필요한 사람과 조직구조, 혁신과 발견을 장려하는 조직 문화 등 조직적 측면을 균형 있게 서술한 책이다. 이 책을 통해 빅데이터 활용을 어떻게 시작해야 할지, 어디에 가장 중점을 두어야 할지, 피해야 할 함정이나 조직에서 부닥칠 문제는 무엇인지 등 실무적인 조언을 얻을 수 있다.
지은이 - 마이클 크롤리(Michael J. Crawley)옮긴이 - 정사범, 권정민55,000원 | 2014년 03월 31일 펴냄
빅데이터 시대에 가장 범용적으로 사용되는 통계 언어인 R의 기초부터 활용까지 전반적인 내용과 상세한 예제를 다룬 책이다. 이 책에서는 R을 이용하여 데이터 처리에 필요한 기초문법과 그래픽부터 가설 검정, 회귀분석, 분산 분석, 다변량 분석, 시계열 분석, 생존 분석, 베이지안 통계 등의 고급 분석까지 폭 넓게 다루고 있다. 이 책 한 권으로 R언어 초보자부터 전문가까지 누구나 필요로 하는 데이터 처리와 분석에 대한 다양한 정보를 습득할 수 있다. 특히 각 주제에 대한 분석방법을 상세한 예제코드와 함께 소개하고 있어 데이터 분석 기술과 R 프로그래밍 기술을 쉽게 익히고 실행하여 볼 수 있다.
샤이니(Shiny) 패키지는 환상적인 데이터 분석 능력을 가진 R의 기능을 그대로 확장하여, R 언어만으로도 쉽고 빠르면서도 강력한 웹 애플리케션을 만들 수 있는 기능을 제공한다. 웹과 R의 기능을 동시에 갖춘 샤이니 앱을 이용하면 데이터에 담긴 스토리를 이해관계에 있는 수많은 사람들과 효율적으로 공유할 수 있다. 어렵지 않다. 바로 시작할 수 있다. 특히, 이 책에는 초보자를 위해 R과 RStudio를 설치하는 방법과 RStudio에서 샤이니 앱 개발을 손쉽게 시작할 수 있는 한국어판 특별 부록도 수록했다.
하둡 맵리듀스 최적화와 튜닝
R과 Knitr를 활용한 데이터 연동형 문서 만들기
빅데이터에서 천금의 기회를 캐라
The R Book (Second Edition) 한국어판
R과 Shiny 패키지를 활용한 웹 애플리케이션 개발
정보 스토리지와 관리 Information Storage and Management
하둡과 빅데이터 분석 실무
데이터 마이닝 Data Mining
데이터의 미학 Beautiful Data
R과 RStudio를 활용한 빅데이터 분석 (세트)
RStudio 따라잡기
데이터 접근 패턴 Data Access Patterns
하둡 맵리듀스 프로그래밍
빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍
