아파치 플링크-분산 환경에서 스트리밍 데이터 처리를 위한 플랫폼(ACORN+PACKT TECHNICAL BOOK)

대용량 데이터의 한계를 넘어 스트리밍 데이터 처리/분석, CEP 등 데이터의 실시간 처리/분석이 보편화되고 있다. 이 책은 스트리밍 데이터 처리, 실시간 분석의 대표 솔루션 중 하나인 아파치 플링크에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 기본 개념, 설치 방법, 다양한 데이터 처리 방식을 비롯해 머신 러닝 기반 분석, 그래프 데이터 처리 등 풍부하게 제공되는 확장 기능에 대한 활용 방법도 소개하고 있다.

1장. 아파치 플링크 소개 아파치 플링크의 역사 아키텍처 분산형 실행 주요 특징 플링크 설치 시작 클러스터 세팅 예제 애플리케이션 실행 테스트 이 장의 요약 2장. DataStream API를 이용한 데이터 처리 실행 환경 데이터 소스 트랜스포메이션 물리적 파티셔닝 데이터 싱크 이벤트 타임과 워터마크 커넥터 적용 사례 - 센서 데이터 분석 이 장의 요약 3장. 배치 프로세싱 API를 이용한 데이터 처리 데이터 소스 트랜스포메이션 브로드캐스트 변수 데이터 싱크 커넥터 Iterations 적용 사례 - 플링크 Batch API를 이용한 스포츠 데이터 분석 이 장의 요약 4장. Table API를 이용한 데이터 처리 테이블 등록 등록된 테이블 액세스 방법 주요 연산 명령어 SQL 활용 예제-플링크 Batch API를 이용한 스포츠 데이터 분석 이 장의 요약 5장. CEP - Complex Event Processing CEP란 무엇인가? Flink CEP Pattern API 적용 사례 - 온도 센서에 대한 CEP 이 장의 요약 6장. FlinkML을 이용한 머신 러닝 머신 러닝이란 무엇인가? FlinkML FlinkML에서 지원할 수 있는 알고리즘 이 장의 요약 7장. 플링크 그래프 API - Gelly 그래프란 무엇인가? Gelly - 플링크 그래프 API 반복 수행을 통한 그래프 데이터 처리 적용 사례 - 항공 여행 최적화 문제 이 장의 요약 8장. 플링크와 하둡을 이용한 분산 데이터 처리 하둡의 개요 YARN상에서의 플링크 이 장의 요약 9장. 클라우드상에서 플링크 배포 구글 클라우드 기반 플링크 이 장의 요약 10장. 모범 사례 로깅 모범 사례 파라미터 툴 사용 대규모 TupleX 타입 네이밍 사용자 시리얼라이저 등록 메트릭스 REST API 모니터링 백 프레셔 모니터링 이 장의 요약