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이름:김현준

최근작
2015년 8월 <Hadoop 에코시스템>

김현준

텍사스 오스틴 주립대학교 컴퓨터과학 학사학위를 이수했으며, 오스틴의 브랜딩 및 마케팅 업체에서 SEO와 웹 분석가로 활동했다. Rackspace의 클라우드 서비스를 처음 접하면서 클라우드와 분산 시스템에 관심을 가지게 됐다. 이후 한국 SK C&C 클라우드 컴퓨팅 팀에서 3년간 클라우드와 빅데이터 기술을 경험했으며, 현재는 쿠팡에서 빅데이터 기반 웹 분석, 고객 및 소비자 분석 업무를 맡고 있다. 주요 관심분야는 고객관리 및 분석과 빅데이터 기술의 접목이다.  

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저자의 말

<하둡 맵리듀스 최적화와 튜닝> - 2014년 7월  더보기

오픈 소스 하둡 맵리듀스를 설치해보고 실행해본 독자라면 특별한 튜닝 및 최적화 작업 없이도 사용 가능함을 알 것이다. 진입 장벽은 그리 높지 않지만 깊게 파고들수록 내부 구조가 더욱 복잡하다고 알려져 있는 프레임워크라서 그런지 가상서버 3~4대만 있으면 하둡 튜토리얼 사이트를 보고 뚝딱 설치할 수 있다. 심지어 개인 PC 한 대로도 설치가 가능하다. 설치가 완료되고 wordcount 예제를 실행해보면 "에이 별 거 아니네."라는 생각이 든다. 하지만 이러한 빈 껍데기 상태의 맵리듀스 클러스터를 어디다 쓸 수 있을까? 데이터 크기가 조금만 늘어나거나 맵리듀스 애플리케이션 코드와 구성이 복잡해져도 잡 처리속도가 느려지고, 특정 단계에서의 진행률이 오랜 시간 지속됐던 경험이 많았다. 더욱 답답한 건 그 원인을 알 수 없는 것이다. 하둡은 오픈 소스인 만큼, 클러스터 구성 및 최적화는 사용자의 기술과 경험적인 영향을 많이 받는다. 맵리듀스의 경우 하위 인프라에 추가로 수행될 맵리듀스 애플리케이션과 데이터, 사용자의 특성까지 고려해서 구성하고 튜닝해야 한다. 이 책에는 이러한 내용이 고스란히 담겨있어, 하둡 맵리듀스 클러스터 운영자와 애플리케이션 개발자에겐 필수 지침서로 권장한다. 맵리듀스 클러스터 최적화와 애플리케이션 개발에 관한 다양한 체크리스트와 노하우가 담겨있어, 책상 책꽂이에 꽂아두고, 이 책의 내용을 습관처럼 숙지하고 응용한다면 소중한 자산이 될 것이다. 이 책 개요에 소개된 바와 같이, 하둡 경험이 없는 독자라도 쉽게 이해할 수 있도록 맵리듀스 프레임워크에 대한 전반적인 설명도 담겨있다.

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