목차 일부
지은이 소개 = 5
감사의 글 = 7
옮긴이 소개 = 13
옮긴이의 말 = 15
들어가며 = 22
1부 빔 모델
1장 스트리밍 101 = 35
용어 : 스트리밍이란? = 36
심하게 과장된 스트리밍의 한계 = 39
이벤트 시간 대 처리 시간 = 42
데이터 처리 패턴 = 45
유한 데이터...
더보기
목차 전체
지은이 소개 = 5
감사의 글 = 7
옮긴이 소개 = 13
옮긴이의 말 = 15
들어가며 = 22
1부 빔 모델
1장 스트리밍 101 = 35
용어 : 스트리밍이란? = 36
심하게 과장된 스트리밍의 한계 = 39
이벤트 시간 대 처리 시간 = 42
데이터 처리 패턴 = 45
유한 데이터 = 46
무한 데이터 : 배치 = 46
무한 데이터 : 스트리밍 = 48
요약 = 58
2장 데이터 처리의 무엇을, 어디서, 언제, 어떻게 = 61
로드맵 = 62
배치 처리의 기본 : 무엇과 어디서 = 65
무엇 : 변환 = 65
어디서 : 윈도우 = 70
스트리밍으로 전환 : 언제와 어떻게 = 72
언제 : 트리거가 좋은 이유는 트리거가 좋기 때문이다! = 72
언제 : 워터마크 = 77
언제 : 조기/정시/지연 트리거 = 83
언제 : 허용된 지연 범위(가비지 컬렉션) = 87
어떻게 : 누적 = 90
요약 = 96
3장 워터마크 = 101
정의 = 101
소스 워터마크 생성 = 104
완벽한 워터마크 생성 = 106
휴리스틱 워터마크 생성 = 108
워터마크 전파 = 110
워터마크 전파 이해하기 = 113
워터마크 전파와 출력 타임스탬프 = 118
까다로운 겹치는 윈도의 경우 = 125
백분위 워터마크 = 126
처리 시간 워터마크 = 129
사례 연구 = 132
사례 연구 : 구글 클라우드 데이터플로우의 워터마크 = 132
사례 연구 : 아파치 플링크의 워터마크 = 134
사례 연구 : 구글 클라우드 Pub/Sub의 소스 워터마크 = 136
요약 = 140
4장 고급 윈도우 = 143
언제/어디서 : 처리 시간 윈도우 = 143
이벤트 시간 윈도우 = 145
트리거를 사용한 처리 시간 윈도우 = 147
인입 시간을 사용한 처리 시간 윈도우 = 149
어디서 : 세션 윈도우 = 151
어디서 : 커스텀 윈도우 = 156
고정 윈도우의 변형 = 157
세션 윈도우의 변형 = 165
한 크기로는 충분치 않다 = 170
요약 = 170
5장 ''정확히 한 번'' 보장과 부작용 = 173
왜 ''정확히 한 번'' 보장이 중요한가? = 173
정확성 대 완결성 = 175
부작용 = 176
문제 정의 = 176
셔플에서의 ''정확히 한 번'' 보장 = 179
결정론 다루기 = 180
성능 = 181
그래프 최적화 = 181
블룸 필터 = 182
가비지 컬렉션 = 184
소스에서의 ''정확히 한 번'' 보장 = 185
싱크에서의 ''정확히 한 번'' 보장 = 186
사용 사례 = 188
소스 예시 : 클라우드 Pub/Sub = 189
싱크 예시 : 파일 = 190
싱크 예시 : 구글 빅쿼리 = 191
다른 시스템 = 193
아파치 스파크 스트리밍 = 193
아파치 플링크 = 194
요약 = 195
2부 스트림과 테이블
6장 스트림과 테이블 = 199
스트림/테이블의 기본 : 스트림/테이블의 특수상대론 = 200
스트림/테이블의 일반상대론을 향해서 = 201
배치 처리 대 스트림/테이블 = 202
맵리듀스의 스트림 테이블 분석 = 203
배치 처리와의 조화 = 209
스트림/테이블 세상에서의 무엇, 어디서, 언제, 어떻게 = 209
무엇 : 변환 = 210
어디서 : 윈도우 = 214
언제 : 트리거 = 218
어떻게 : 누적 = 227
빔 모델에서 스트림/테이블의 전반적인 모습 = 228
스트림/테이블의 일반 상대론 = 233
요약 = 236
7장 영구적 저장 상태의 실용성 = 239
동기부여 = 240
불가피한 실패 = 240
정확성 및 효율성 = 241
암시적 상태 = 243
원시 그룹핑 = 244
증분 결합 = 246
일반화된 상태 = 250
사용 사례 : 전환 어트리뷰션 = 253
빔을 사용한 전환 어트리뷰션 = 255
요약 = 269
8장 스트리밍 SQL = 271
스트리밍 SQL이란 무엇인가? = 271
관계대수 = 272
시간 변이 관계 = 273
스트림과 테이블 = 278
뒤돌아보기 : 스트림/테이블 편향 = 287
빔 모델 : 스트림 편향의 접근 = 287
SQL 모델 : 테이블 편향 접근 = 291
내다보기 : 강력한 스트리밍 SQL을 향해서 = 300
스트림/테이블 선택 = 301
시간 연산자 = 302
요약 = 328
9장 스트리밍 조인 = 333
모든 조인은 스트리밍에 속한다 = 333
윈도우 없는 조인 = 335
FULL OUTER = 336
LEFT OUTER = 339
RIGHT OUTER = 340
INNER = 341
ANTI = 343
SEMI = 344
윈도우 조인 = 350
고정 윈도우 = 351
시간 유효성 = 355
시간 유효성 조인 = 361
요약 = 371
10장 대용량 데이터 처리의 진화 = 373
맵리듀스 = 375
하둡 = 379
플룸 = 381
스톰 = 387
스파크 = 390
밀휠 = 394
카프카 = 398
클라우드 데이터플로우 = 401
플링크 = 404
빔 = 409
요약 = 413
찾아보기 = 417
더보기 닫기