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...

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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

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