상세정보

하둡 프로젝트의 커미터이자 핵심 설계자인 톰 화이트가 저술한 책이다. 하둡을 가장 완벽하게 다루고 있다. 저자는 하둡 창시자인 더그 커팅을 비롯한 각기 전문가의 강력한 조언을 받았고 이를 본서에 충실하게 반영했다.

하둡은 물론이고 하둡과 연동해서 사용할 수 있는, 아파치 하둡 프로젝트의 서브 프로젝트인 피그, 주키퍼, HBase, 하이브, 스쿱, 에이브 등에 대해서도 다룬다. 또, Last.fm, 페이스북, 랙페이스의 하둡 활용 사례를 통해 어떻게 하둡을 활용해야 하는지 배울 수 있다. 본 한글판은 역자주를 통해 하둡 최신 정보를 반영했다.

[ 이 책이 제시하는 핵심 내용]
이 책은 구글의 알고리즘을 구현한 최고의 클라우드 컴퓨팅 기술인 하둡에 대해 다룬다. 특히 하둡 2.x와 맵리듀스 2를 다룬 최초의 책이다. 사실 하둡 2.x와 얀으로 불리는 맵리듀스 2는 기존 버전과 많이 다르다. 새로 추가된 기능들은 기존 버전에서 아쉬웠던 부분을 메꿔주기 때문에 반드시 도입해야 한다. 커미터가 직접 쓴 이 책을 밑거름 삼아 더 성공적인 클라우드 컴퓨팅 시스템을 구현하자!

[이 책의 특징과 장점]
하둡 프로젝트의 커미터이자 핵심 설계자인 톰 화이트가 저술한 이 책은 하둡을 가장 완벽하게 다루고 있다. 저자는 하둡 창시자인 더그 커팅을 비롯한 각기 전문가의 강력한 조언을 받았고 이를 본서에 충실하게 반영했다. 이 책은 하둡은 물론이고 하둡과 연동해서 사용할 수 있는, 아파치 하둡 프로젝트의 서브 프로젝트인 피그, 주키퍼, HBase, 하이브, 스쿱, 에이브 등에 대해서도 다룬다. Last.fm, 페이스북, 랙페이스의 하둡 활용 사례를 통해 어떻게 하둡을 활용해야 하는지 배울 수 있다. 본 한글판은 역자주를 통해 하둡 최신 정보를 반영했다.

[어떤 독자를 위한 책인가?]
- 클라우드 컴퓨팅 분야의 학자, 개발자, 기술 기획자
- 데이터 마이닝 등 데이터 분석 및 알고리즘 학자, 개발자

[도서 특징(책 표지 글)]
데이터에 대한 생각을 전환하라!
500기가바이트를 59초 만에, 100테라바이트를 단 173분 만에 정렬하는 하둡은 상상을 초월하는 데이터 분석 성능을 제공한다. 구글의 알고리즘을 구현한 하둡은 맵리듀스 기법으로 데이터에 대한 생각을 변화시키고, 이전에 보존해 두었던 그 어떤 데이터든지 활용할 수 있게 한다. 전에는 너무 오랜 시간이 걸려 결과를 얻을 수 없었던 문제도 이제는 하둡으로 빠르게 해답을 얻을 수 있게 되었고, 이를 통해 새로운 통찰력도 얻을 수 있게 되었다.

하둡, 클라우드 컴퓨팅의 역사를 바꾸다!
2008년 2월 - 뉴욕타임스는 1851년부터 1980년 12월까지 130년 분량의 신문기사 1,100만 매를 '아마존 S3'에 저장하고, 하둡을 이용하여 약 4테라바이트 크기의 데이터를 24시간 만에 변환했다. 이는, 일반 서버로 대략 14년이 걸리는 어마어마한 작업량이다.
2008년 4월 - 하둡은 '맵리듀스로 테라바이트 데이터 소트' 대회에서 전년도 우승자의 297초에 비해 2/3분 수준인 209초 만에 정렬하며 우승했다. 이어 2009년 5월, 야후는 하둡으로 62초 만에 1테라바이트를 정렬했다.
2009년 4월 - '1분 소트' 대회에서 500기가바이트를 59초에(1,400개 노드에서) 정렬하며 우승했다. 또한 100테라바이트를 173분에(3,400개 노드에서) 정렬했다.

[개정판에서 새로워진 내용]
3판_ 아파치 하둡의 새로운 버전 0.22와 2.x(이전에는 0.23)뿐만 아니라, 1.x(이전에는 0.20) 모두를 다룬다. 이 책의 예제는 몇 가지 예외 사항(책에서 별도로 표시)을 제외하고 모든 버전을 위해 작성되었다. 각 버전에 대한 특성들은 1장 '하둡 릴리즈'에서 상세히 다룬다.
이번 개정판은 새로운 맵리듀스 API를 대부분의 예제에 사용한다. 그럼에도 이전 API가 여전히 폭넓게 활용되고 있기 때문에 새로운 API가 나올 때 함께 논의된다. 이 책에서 제시한 웹 사이트에서 새로운 API에 대응하는 이전 API의 소스 코드가 제공될 것이다.
하둡 2.0의 주요 변화는 얀(YARN)으로 명명된 새로운 분산 리소스 관리 시스템으로 구현된 새로운 맵리듀스(맵리듀스 2)다. 얀 기반의 맵리듀스는 6장과 9장에서 각각 작동 방식 및 실행 방식에 대해 다룬다.
맵리듀스에 대한 더 많은 내용도 다룬다. 메이븐으로 맵리듀스 잡 패키징, 사용자의 자바 클래스 경로 설정, MRUnit으로 테스트 코드 작성과 같은 개발에 필요한 실질적인 내용은 5장에 포함되어 있다. 출력 커미터, 분산 캐시, 태스크 메모리 모니터링과 같은 깊이 있는 맵리듀스 특성은 8장과 9장에서 각각 다룬다. 에이브로 데이터 처리를 위한 맵리듀스 잡 작성은 4장에 새롭게 추가되었고, 오지Oozie를 활용한 간단한 맵리듀스 워크플로우 실행은 5장에 새로 추가되었다.
HDFS 고가용성과 HDFS 통합은 기존 HDFS를 다루었던 3장에 새롭게 추가되었고, WebHDFS와 HttpFS 같은 새로운 파일시스템도 3장에서 함께 다룬다.
피그, 하이브, 스쿱, 주키퍼의 각 장들도 최신 릴리즈의 특성과 변화를 반영하여 내용을 새롭게 추가했다.
이와 더불어 책 전반에 걸쳐 내용에 대한 정정과 개선이 이뤄졌다.

2판_ 하이브와 스쿱에 관한 두 개의 새로운 장(12장과 15장), 에이브로를 다루는 새로운 절(4장), 하둡의 새로운 보안 속성에 대한 소개(9장), 하둡을 사용한 대규모 네트워크 그래프 분석에 대한 새로운 사례분석이 추가되었다.

대용량 데이터에 관한 가장 완벽한 책(개정판)!
하둡 프로젝트의 커미터이자 핵심 설계자인 톰 화이트가 저술한 이 책은 하둡을 가장 완벽하게 다루고 있다. 하둡의 개념과 사용법은 물론 Last.fm, 페이스북, 랙페이스의 하둡 활용 사례를 통해 어떻게 하둡을 활용해야 하는지 배울 수 있다. 개정판에서는 최신 변경 내용을 반영하고 하이브, 스쿱, 에이브로 내용을 추가했다.

얀 기반의 맵리듀스
오지(Oozie)를 활용한 맵리듀스 워크플로우 실행
대규모 데이터셋 저장을 위해 하둡 분산파일시스템(HDFS)
맵리듀스를 통한 분산 연산 작업
데이터 압축, 정합성, 직렬화, 영속성을 위한 입출력 빌딩 블록
전용 하둡 클러스터 설계, 구축, 운영 방법
대규모 데이터 처리를 위한 피그
구조화된 데이터와 반-구조화된 데이터를 처리하는 HBase
분산 시스템 구축을 위한 주키퍼
하이브-하둡 데이터웨어하우징 시스템

정보제공 :

목차
저자 서문 = 5
역자 서문 = 6
추천사 = 10
서문 = 12
1장 하둡과의 만남
 1.1 데이터! = 31
 1.2 데이터 저장소와 분석 = 33
 1.3 다른 시스템과의 비교 = 35
  1.3.1 관계형 데이터베이스 관리 시스템 = 35
  1.3.2 그리드 컴퓨팅 = 38
  1.3.3 자발적 컴퓨팅 = 39
 1.4 하둡의 역사 = 40
 1.5 아파치 하둡과 하둡 생태계 = 45
 1.6 하둡 릴리즈 = 46
  1.6.1 이 책이 지원하는 릴리즈 = 48
  1.6.2 호환성 = 49
2장 맵리듀스
 2.1 기상 데이터셋 = 51
  2.1.1 데이터 포맷 = 51
 2.2 유닉스 도구로 데이터 분석하기 = 53
 2.3 하둡으로 데이터 분석하기 = 55
  2.3.1 맵과 리듀스 = 55
  2.3.2 자바 맵리듀스 = 57
 2.4 분산형으로 확장하기 = 67
  2.4.1 데이터 흐름 = 67
  2.4.2 컴바이너 함수 = 72
  2.4.3 분산 맵리듀스 잡 실행하기 = 74
 2.5 하둡 스트리밍 = 74
  2.5.1 루비 = 75
  2.5.2 파이썬 = 78
 2.6 하둡 파이프 = 80
  2.6.1 컴파일 및 실행 = 82
3장 하둡 분산 파일시스템
 3.1 HDFS 설계 = 85
 3.2 HDFS 개념 = 87
  3.2.1 블록 = 87
  3.2.2 네임노드와 데이터노드 = 89
  3.2.3 HDFS 통합 = 90
  3.2.4 HDFS 고가용성 = 91
 3.3 명령행 인터페이스 = 93
  3.3.1 기본적인 파일시스템 연산 = 94
 3.4 하둡 파일시스템 = 96
  3.4.1 인터페이스 = 98
 3.5 자바 인터페이스 = 101
  3.5.1 하둡 URL로부터 데이터 읽기 = 101
  3.5.2 파일시스템 API를 사용하여 데이터 읽기 = 102
  3.5.3 데이터 쓰기 = 106
  3.5.4 디렉터리 = 109
  3.5.5 파일시스템에 질의하기 = 109
  3.5.6 데이터 삭제 = 115
 3.6 데이터 흐름 = 116
  3.6.1 파일 읽기 해부 = 116
  3.6.2 파일 쓰기 상세 = 119
  3.6.3 일관성 모델 = 123
 3.7 데이터 이관을 위한 플룸과 스쿱 = 125
 3.8 얀ㅅ체 병렬 복사 = 126
  3.8.1 HDFS 클러스터 균형 유지 = 128
 3.9 하둡 아카이브 = 128
  3.9.1 하둡 아카이브 사용하기 = 129
  3.9.2 제약 사항 = 130
4장 하둡 I／O
 4.1 데이터 무결성 = 133
  4.1.1 HDFS와 데이터 무결성 = 134
  4.1.2 LocalFileSystem = 135
  4.1.3 ChecksumFileSystem = 136
 4.2 압축 = 136
  4.2.1 코덱 = 138
  4.2.2 압축과 입력 분할 = 143
  4.2.3 맵리듀스에서 압축 사용하기 = 145
 4.3 직렬화 = 148
  4.3.1 Writable 인터페이스 = 149
  4.3.2 Writable 클래스 = 152
  4.3.3 맞춤형 Writable 구현하기 = 162
  4.3.4 직렬화 프레임워크 = 168
 4.4 에이브로 = 171
  4.4.1 에이브로 데이터형과 스키마 = 172
  4.4.2 인메모리 직렬화와 역직렬화 = 176
  4.4.3 에이브로 datafile = 179
  4.4.4 상호 운영성 = 181
  4.4.5 스키마 레졸루션 = 184
  4.4.6 정렬 순서 = 187
  4.4.7 에이브로 맵리듀스 = 189
  4.4.8 에이브로 맵리듀스를 이용하여 정렬하기 = 193
  4.4.9 다른 언어의 에이브로 맵리듀스 = 195
 4.5 파일 기반 데이터 구조 = 196
  4.5.1 SequenceFile = 196
  4.5.2 MapFile = 205
5장 맵리듀스 프로그래밍
 5.1 환경 설정 API = 214
  5.1.1 리소스 결합하기 = 215
  5.1.2 변수 확장 = 216
 5.2 개발 환경 설정하기 = 217
  5.2.1 환경 설정 파일 관리하기 = 219
  5.2.2 GenericOpitionsParser, Tool, ToolRunner = 222
 5.3 MRUnit으로 유닛 테스트 작성하기 = 226
  5.3.1 매퍼 = 226
  5.3.2 리듀서 = 229
 5.4 로컬에서 실행하기 = 230
  5.4.1 로컬 잡 실행하기 = 230
  5.4.2 드라이버 테스트하기 = 235
 5.5 클러스터에서 실행하기 = 237
  5.5.1 잡 패키징 = 237
  5.5.2 잡 배포하기 = 239
  5.5.3 맵리듀스 웹 UI = 242
  5.5.4 결과 얻기 = 246
  5.5.5 잡 디버깅 = 247
  5.5.6 하둡 로그 = 253
  5.5.7 원격 디버깅 = 255
 5.6 잡 튜닝하기 = 256
  5.6.1 태스크 프로파일하기 = 257
 5.7 맵리듀스 작업 흐름 = 260
  5.7.1 맵리듀스 잡으로 문제를 분해하기 = 261
  5.7.2.JobControl = 262
  5.7.3 아파치 오지 = 263
6장 맵리듀스 작동 방법
 6.1 맵리듀스 잡 실행 상세분석 = 269
  6.1.1 고전적 맵리듀스(맵리듀스 1) = 270
  6.1.2 얀(맵리듀스 2) = 278
 6.2 실패 = 285
  6.2.1 고전적인 맵리듀스 실패 = 285
  6.2.2 얀 실패 = 288
 6.3 잡 스케줄링 = 290
  6.3.1 페어 스케줄러 = 291
  6.3.2 커패시티 스케줄러 = 292
 6.4 셔플과 정렬 = 292
  6.4.1 맵 과정 = 293
  6.4.2 리듀스 관점 = 295
  6.4.3 설정 조정 = 297
 6.5 태스크 실행 = 300
  6.5.1 태스크 실행 환경 = 300
  6.5.2 투기적 실행 = 301
  6.5.3 출력 커미터 = 303
  6.5.4 태스크 JVM 재사용 = 306
  6.5.5 비정상 레코드 생략하기 = 307
7장 맵리듀스 타입과 포맷
 7.1 맵리듀스 타입 = 309
  7.1.1 기본적인 맵리듀스 잡 = 314
 7.2 입력 포맷 = 322
  7.2.1. 입력 스플릿과 레코드 = 322
  7.2.2 텍스트 입력 = 336
  7.2.3 바이너리 입력 = 340
  7.2.4 다중 입력 = 341
  7.2.5 데이터베이스 입력과 출력 = 343
 7.3 출력 포맷 = 343
  7.3.1 텍스트 출력 = 344
  7.3.2 바이너리 출력 = 345
  7.3.3 다중 출력 = 345
  7.3.4 느린 출력 = 350
  7.3.5 데이터베이스 출력 = 351
8장 맵리듀스 기능
 8.1 카운터 = 353
  8.1.1 내장 카운터 = 354
  8.1.2 사용자 정의 자바 카운터 = 359
  8.1.3 사용자 정의 스트리밍 카운터 = 364
 8.2 정렬 = 365
  8.2.1 준비 = 365
  8.2.2 부분 정렬 = 366
  8.2.3 전체 정렬 = 372
  8.2.4 보조 정렬 = 376
 8.3 조인 = 383
  8.3.1 맵-사이드 조인 = 384
  8.3.2 리듀스-사이드 조인 = 386
 8.4 사이드 데이터 분배 = 390
  8.4.1 잡 환경 설정 파일 사용 = 390
  8.4.2 분산 캐시 = 390
 8.5 맵리듀스 라이브러리 클래스 = 398
9장 하둡 클러스터 설정 
 9.1 클러스터 명세 = 401
  9.1.1 네트워크 위상 = 404
 9.2 클러스터 설정 및 설치 = 406
  9.2.1 자바 설치 = 406
  9.2.2 하둡 사용자 생성 = 406
  9.2.3 하둡 설치 = 407
  9.2.4 설치 점검하기 = 408
 9.3 SSH 설정 = 408
 9.4 하둡 환경 설정 = 409
  9.4.1 환경 설정 파일 관리 = 410
  9.4.2 개발 환경 설정 = 412
  9.4.3 중요한 하둡 데몬 속성 = 417
  9.4.4 하둡 데몬 주소와 포트 번호 = 424
  9.4.5 다른 하둡 속성 = 425
  9.4.6 사용자 계정 생성 = 428
 9.5 얀 환경 설정 = 429
  9.5.1 얀 데몬 속성 가져오기 = 430
  9.5.2 얀 데몬 주소와 포트 = 434
 9.6 보안 = 435
  9.6.1 커버로스와 하둡 = 436
  9.6.2 위임 토큰 = 439
  9.6.3 다른 보안 강화 사항 = 440
 9.7 하둡 클러스터 벤치마킹 = 441
  9.7.1 하둡 벤치마크 = 442
  9.7.2 사용자 잡 = 445
 9.8 하둡 클라우드 = 445
  9.8.1 아마존 EC2의 하둡 = 445
10장 하둡 관리 
 10.1 HDFS = 451
  10.1.1 영속적인 데이터 구조 = 451
  10.1.2 안전 모드 = 457
  10.1.3 감사 로깅 = 459
  10.1.4 도구 = 460
 10.2 모니터링 = 465
  10.2.1 로깅 = 466
  10.2.2 매트릭스 = 467
  10.2.3 자바 관리 익스텐션 = 470
 10.3 관리 = 473
  10.3.1 일상적인 관리 절차 = 473
  10.3.2 노드 위임과 해제 = 475
  10.3.3 업그레이드 = 478
11장 피그
 11.1 피그의 설치 및 실행 = 484
  11.1.1 실행 유형 = 485
  11.1.2 피그 프로그램 실행 = 486
  11.1.3 그런트 = 487
  11.1.4 피그 라틴 편집기 = 488
 11.2 예제 = 488
  11.2.1 예제 생성 = 491
 11.3 데이터베이스와 비교 = 493
 11.4 피그 라틴 = 494
  11.4.1 구조 = 494
  11.4.2 문장 = 495
  11.4.3 표현 = 501
  11.4.4 타입 = 502
  11.4.5 스키마 = 504
  11.4.6 함수 = 509
  11.4.7 매크로 = 511
 11.5 사용자 정의 함수 = 512
  11.5.1 필터 UDF = 512
  11.5.2 평가 UDF = 516
  11.5.3 로드 UDF = 519
 11.6 데이터 처리 연산자 = 523
  11.6.1 데이터 로드 및 저장 = 523
  11.6.2 데이터 필터링 = 523
  11.6.3 그룹핑고 조인 = 527
  11.6.4 데이터 정렬 = 533
  11.6.5 데이터 결합 및 분리 = 534
 11.7 실전 피그 사용 = 535
  11.7.1 병렬 처리 = 535
  11.7.2 파라미터 대체 = 536
12장 하이브
 12.1 하이브 설치하기 = 540
  12.1.1 하이브 셸 = 541
 12.2 예제 = 542
 12.3 하이브 실행하기 = 544
  12.3.1 하이브 설정하기 = 544
  12.3.2 하이브 서비스 = 547
  12.3.3 메타스토어 = 549
 12.4 전통적인 데이터베이스와의 비교 = 552
  12.4.1 읽기 스키마와 쓰기 스키마 = 552
  12.4.2 갱신, 트랜잭션, 색인 = 553
 12.5 HiveQL = 554
  12.5.1 데이터형 = 556
  12.5.2 연산자와 함수 = 558
 12.6 테이블 = 559
  12.6.1 관리 테이블과 외부 테이블 = 560
  12.6.2 파티션과 버킹 = 561
  12.6.3 저장 포맷 = 567
  12.6.4 데이터 임포트하기 = 573
  12.6.5 테이블 변경하기 = 575
  12.6.6 테이블 삭제하기 = 576
 12.7 데이터 쿼리하기 = 577
  12.7.1 정렬과 집계 = 577
  12.7.2 맵리듀스 스크립트 = 578
  12.7.3 조인 = 579
  12.7.4 서브쿼리 = 583
  12.7.5 뷰 = 584
 12.8 사용자 정의 함수 = 586
  12.8.1 UDF 작성하기 = 587
  12.8.2 UDAF 작성하기 = 590
13장 HBase
 13.1 HBasics = 597
  13.1.1 배경 = 598
 13.2 개념 = 598
  13.2.1 짧은 데이터 모델 여행 = 598
  13.2.2 구현 = 600
 13.3 설치 = 600
  13.3.1 테스트 드라이브 = 604
 13.4 클라이언트 = 607
  13.4.1 자바 = 607
  13.4.2 에이브로, REST, 쓰리프트 = 611
 13.5 예제 = 613
  13.5.1 스키마 = 613
  13.5.2 데이터 적재 = 614
  13.5.3 웹 쿼리 = 618
 13.6 HBase와 RBMS = 622
  13.6.1 성공적인 서비스 = 623
  13.6.2 HBase = 624
  13.6.3 사용 사례 : streamy.com의 HBase = 625
 13.7 연습 = 627
  13.7.1 버전 = 628
  13.7.2 HDFS = 628
  13.7.3 사용자 인터페이스 = 630
  13.7.4 매트릭스 = 630
  13.7.5 스키마 설계 = 630
  13.7.6 카운터 = 631
  13.7.7 벌크로드 = 631
14장 주키퍼
 14.1 주키퍼의 설치와 실행 = 635
 14.2 예제 = 637
  14.2.1 주키퍼를 이용한 그룹 멤버십 = 637
  14.2.2 그룹 생성 = 638
  14.2.3 그룹 가입 = 641
  14.2.4 그룹 멤버 목록화 = 642
  14.2.5 그룹 삭제 = 644
 14.3 주키퍼 서비스 = 646
  14.3.1 데이터 모델 = 646
  14.3.2 연산 = 648
  14.3.3 구현 = 653
  14.3.4 일관성 = 655
  14.3.5 세션 = 658
  14.3.6 상태 = 660
 14.4 주키퍼로 응용프로그램 구현하기 = 661
  14.4.1 환경 설정 서비스 = 661
  14.4.2 탄력적인 주키퍼 응용프로그램 = 665
  14.4.3 락 서비스 = 670
  14.4.4 더 많은 분산 데이터 구조와 프로토콜 = 673
 14.5 주키퍼 실 서비스 = 674
  14.5.1 탄력성과 성능 = 674
  14.5.2 환경 설정 = 676
15장 스쿱
 15.1 스쿱 얻기 = 680
 15.2 스쿱 커넥터 = 681
 15.3 임포트 예제 = 682
  15.3.1 텍스트와 바이너리 파일 포맷 = 685
 15.4 생성된 코드 = 686
  15.4.1 추가적인 직렬화 시스템 = 687
 15.5 데이터베이스 임포트 : 자세히 살펴보기 = 687
  15.5.1 임포트 제어하기 = 690
  15.5.2 임포트와 일관성 = 690
  15.5.3 직접 모드 임포트 = 690
 15.6 불러온 데이터로 작업하기 = 691
  15.6.1 임포트된 데이터와 하이브 = 692
 15.7 대용량 객체 임포트하기 = 695
 15.8 익스포트 수행하기 = 697
 15.9 익스포트 : 자세히 살펴보기 = 699
  15.9.1 익스포트와 트랜잭션성 = 701
  15.9.2 익스포트와 시쿼스파일 = 701
16장 사례 연구
 16.1 Last.fm의 하둡 사용 사례 = 705
  16.1.1 Last.fm : 소셜 음악 혁명 = 705
  16.1.2 Last.르과 하둡 = 705
  16.1.3 하둡으로 차트 생성하기 = 706
  16.1.4 트랙 통계 프로그램 = 707
  16.1.5 요약 = 715
 16.2 페이스북의 하둡과 하이브 = 716
  16.2.1 페이스북과 하둡 = 716
  16.2.2 가상의 사용 사례 연구 = 720
  16.2.3 하이브 = 723
  16.2.4 문제점과 향후의 작업 = 727
 16.3 너치 검색 엔진 = 729
  16.3.1 데이터 구조 = 731
  16.3.2 너치의 하둡 데이터 처리에 관한 선택 예제 = 734
  16.3.3 요약 = 746
 16.4 랙스페이스에서의 로그 처리 = 747
  16.4.1 요구 사항／문제 = 747
  16.4.2 간략한 역사 = 748
  16.4.3 하둡 선택 = 748
  16.4.4 수집과 저장소 = 748
  16.4.5 로그에 대한 맵리듀스 = 750
 16.5 캐스케이딩 = 756
  16.5.1 필드, 튜플, 파이프 = 757
  16.5.2 연산 = 761
  16.5.3 탭, 스킴, 플로우 = 763
  16.5.4 캐스케이딩의 실제 예제 = 764
  16.5.5 유연성 = 767
  16.5.6 쉐어디스에서의 하둡과 캐스케이딩 = 768
  16.5.7 요약 = 773
 16.6 아파치 하둡의 테라바이트 정렬 = 774
 16.7 피그와 우공으로 10억 개 간선 네트워크 그래프 탐색하기 = 777
  16.7.1 커뮤니티 측정하기 = 780
  16.7.2 모두 나에게 말을 건다 : 트위터 응답 그래프 = 780
  16.7.3 대칭 링크 = 783
  16.7.4 커뮤니티 추출 = 785
부록 A. 아파치 하둡 설치하기 = 789
 A.1 준비 사항 = 789
 A.2 설치 = 790
 A.3 환경 설정 = 791
부록 B. 클라우데라의 하둡 배포판 = 796
부록 C. NCDC 기상 데이터의 준비 = 797
찾아보기 = 800