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이름:배경숙

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2014년 9월 <아파치 Mahout 프로그래밍>

배경숙

영상 처리와 패턴 인식을 전공하고 영상 인식 분야에서 경력을 쌓았다. 2010년부터 현재까지 SK C&C에서 빅데이터 프로젝트를 수행하며 맵리듀스, 머하웃(Mahout), 하이브(Hive), 스쿱(Sqoop) 등을 사용했다. 특히, 영상에 빅데이터 기술을 결합한 동영상 검색, 분류 등에 관심이 많다.  

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저자의 말

<아파치 Mahout 프로그래밍> - 2014년 9월  더보기

하둡은 이제 특정 엔지니어의 기술이 아닌, IT에 관련된 대부분 사람들이 들어봤을 정도로 보편화됐다. 내가 처음 하둡을 접한 건, 2009년 'Virtual Globe' 프로젝트를 수행할 때였다. 당시 프로젝트에서는 하나의 영상만 하더라도 수 기가바이트에 이르는 대용량 고해상도 항공 영상을 다뤘기 때문에 이를 저장하기 위한 수단으로서 하둡에 관심을 갖게 됐다. 그리고 자연스럽게 '하둡' 하면 바로 떠오르는 하둡 기반의 분산 처리 프레임워크인 맵리듀스를 접하게 됐다. 머하웃은 맵리듀스를 이용해 빅데이터 분석용 마이닝 알고리즘을 제공하는 프레임워크다. 이 책은 'Apache Mahout Cookbook'이라는 원제처럼 독자가 데이터 마이닝에 관한 배경지식이 많지 않더라도 예제를 따라 하며 빠르게 머하웃을 사용하도록 돕는 것을 목표로 한다. 따라서 독자에게 데이터 마이닝에 관한 지식을 요구하진 않지만 기본적으로 리눅스와 자바, vi 편집기를 쓸 수 있는 어느 정도 숙련된 개발자라고 가정한다. 그러나 이런 것들을 모른다고 해서 책을 포기할 필요는 없다. 나 역시, 8년 이상을 윈도우 기반의 C/C++ 개발만 해왔기 때문에 하둡의 진입장벽은 높았다. 하지만 그만큼 학습할 가치가 충분하다고 자신한다. 그리고 아직 하둡과 맵리듀스에 친숙하지 못한 독자에게는 머하웃의 소스 코드를 열어볼 것을 권한다. 머하웃의 소스를 분석하는 것만으로도 하둡과 맵리듀스뿐만 아니라 데이터 마이닝까지 세 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있을 것이다.

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