일래스틱서치는 루씬 기반의 분산 검색 서버로 사용자들이 페타바이트 규모의 비정형 데이터를 색인하고 검색할 수 있다. 이 책은 일래스틱서치의 기능과 복잡한 쿼리와 분석을 작성하고 실행할 수 있는 유용한 레시피를 제공한다. 이 책을 통해 일래스틱서치 노드를 배포하고 다른 도구들을 통합하며 다양한 시각화를 작성하는 일상적이고 비일상적인 작업을 수행 가능한 빠른 테크닉과 수많은 솔루션에 익숙해질 수 있다. 또한 자바, 스칼라, 파이썬과 아파치 스파크와 피그와 같은 빅데이터 애플리케이션과 일래스틱서치를 통합해 향상된 기능과 사용자 정의 플러그인으로 강화된 효율적인 데이터 애플리케이션을 생성할 수 있다. * 이 책은 오픈소스로 제공하는 마지막 버전 Elasticsearch 7.0으로 진행하고 있습니다.

저자 : 알베르토 파로 Alberto Paro 엔지니어, 프로젝트 관리자이자 소프트웨어 개발자다. 현재 이탈리아의 빅데이터 기술, 네이티브 클라우드, NoSQL 솔루션 기반인 NTTDATA에서 빅데이터 프랙티스 리더(Big Data Practice Leader)로 일하고 있다. 주로 클라우드, 빅데이터 처리, NoSQL, NLP, 신경망에 연관된 이머징 솔루션(emerging solutions)과 애플리케이션의 연구에 지대한 관심이 있다. 2000년에 폴리테크니코 디 밀라노(Politecnico di Milano)의 전산공학과를 졸업했다. 지식 관리 솔루션과 최첨단 빅데이터 소프트웨어를 사용하는 고급 데이터 마이닝 제품에 스칼라/자바와 파이썬을 사용해 일했다. 빅데이터 솔루션, NoSQL 데이터저장소, 연관 기술을 효과적으로 시용하는 방법을 가르치는 데 많은 시간을 할애했다. 역자 : 이준호 서울대학교를 졸업하고 숭실대학원에서 소프트웨어 공학을 전공했다. Open API 플랫폼, IPTV 콘텐츠 관리 플랫폼, UCC 콘텐츠 서비스 플랫폼을 설계, 구축, 운영했으며 IPTV 플랫폼에 대한 진단과 개선 관련 컨설팅을 진행했다. 넥슨 코리아에 입사해 AWS 기반의 게임 서비스 플랫폼을 설계 구축했고, 클라우드 포메이션, 테라폼, 앤서블, 깃을 활용해 AWS 관리형 쿠버네티스 플랫폼인 EKS에 데브옵스화 된 게임 서비스 인프라 구축을 진행했다. 회사 내에 데브옵스 문화를 전파하는 역할을 하고 있으며 빅데이터 플랫폼 운영을 총괄하고 있다. 대학원에서 머신러닝 활용 장애 탐지 관련 논문으로 학위를 취득했으며 관련 연구를 지속하고 있다.

1장. 시작하기 __기술적 요구 사항 __일래스틱서치 다운로드와 설치 __네트워크 설정 __노드 설정 __리눅스 시스템 설정 __서로 다른 노드 유형 설정 __코디네이터 노드 설정 __적재 노드 설정 __일래스틱서치 플러그인 설치 __플러그인 제거 __로그 설정 변경 __도커로 노드 설정 __일래스틱 클라우드 엔터프라이즈에 배포 2장. 매핑 관리 __명시적인 매핑 생성 사용 __기본 유형 매핑 __배열 매핑 __객체 매핑 __문서 매핑 __문서 매핑에 동적 템플릿 사용 __중첩된 객체 매핑 __조인 필드로 하위 문서 관리 __다중 매핑을 가진 필드 추가 __GeoPoint 필드 매핑 __GeoShape 필드 매핑 __IP 필드 매핑 __별칭 필드 매핑 __퍼콜레이터(여과) 필드 매핑 __피처 및 피처 벡터 필드 매핑 __매칭에 메타데이터 추가 __다른 분석기 지정 __완성 필드 매핑 3장. 기본 작업 __색인 생성 __색인 삭제 __색인 열기 또는 닫기 __색인에 매핑 집어넣기 __매핑 가져오기 __색인 재색인 __색인 새로 고침 __색인 청소 __색인 강제 병합 __색인 축소 __색인 존재 확인 __색인 설정 관리 __색인 별칭 사용 __색인 롤링 __문서 색인 __문서 가져오기 __문서 삭제 __문서 갱신 __단위 작업 속도 올리기(벌크 작업) __GET 작업 속도 올리기(다중 GET) 4장. 검색 기능 탐색 __기술적 요구 사항 __검색 실행 __결과 정렬 __결과 강조 __스크롤 쿼리 실행 __search_after 기능 사용 __결과에서 내부 히트 결과 반환 __올바른 쿼리 추천 __일치된 결과 개수 계산 __쿼리 설명 __쿼리 프로파일링 __쿼리로 삭제 __쿼리로 갱신 __모든 문서 매칭 __불리언 쿼리 사용 __검색 템플릿 사용 5장. 텍스트와 숫자 쿼리 __용어 쿼리 사용 __다중 용어 쿼리 사용 __접두어 쿼리 사용 __와일드카드 쿼리 사용 __정규식 쿼리 사용 __span 쿼리 사용 __일치 쿼리 사용 __쿼리 문자열 쿼리 사용 __단순 쿼리 문자열 쿼리 사용 __범위 쿼리 실행 __공통 용어 쿼리 __ID 쿼리 사용 __함수 점수 쿼리 실행 __exists 쿼리 사용 6장. 관계 및 지리 정보 쿼리 __has_child 쿼리 사용 __has_parent 쿼리 사용 __중첩 쿼리 사용 __geo_bounding_box 쿼리 사용 __geo_polygon 쿼리 사용 __geo_distance 쿼리 사용 7장. 집계 ____집계 실행 __참고 사항 __통계 집계 실행 __용어 집계 실행 __중요 용어 집계 실행 __범위 집계 실행 __히스토그램 집계 실행 __날짜 히스토그램 집계 실행 __필터 집계 실행 __다중 필터 집계 실행 __전역 집계 실행 __지리적 거리 집계 실행 __자식 집계 실행 __중첩 집계 실행 __최고 조회수 집계 실행 __행렬 통계 집계 실행 __지리적 경계 집계 실행 __지리적 중심지 집계 실행 __파이프라인 집계 실행 8장. 일래스틱서치 스크립팅 __페인리스 스크립트 __추가 스크립트 플러그인 설치 __스크립트 관리 __스크립트로 데이터 정렬 __스크립트로 결과 필드 계산 __스크립트로 검색 정렬 __집계에 스크립트 사용 __스크립트로 문서 갱신 __스크립트로 재색인 9장. 클러스터 관리 __API로 클러스터 정상 여부 제어 __API로 클러스터 상태 제어 __API로 클러스터 노드 정보 얻기 __API로 노드 통계 얻기 __작업 관리 API 사용 __핫 스레드 API 사용 __샤드 할당 관리 __세그먼트 API로 세그먼트 모니터링 __캐시 정리 10장. 데이터 백업과 복원 __저장소 관리 __스냅샷 실행 __스냅샷 복원 __백업을 위해 NFS 공유 설정 __원격 클러스터에서 재색인 11장. 사용자 인터페이스 __세레브로 설치와 사용 __일래스틱서치 HQ 설치와 사용 __키바나 설치 __키바나 검색 관리 __키바나로 데이터 시각화 __키바나 개발 도구 사용 12장. 객체 모듈 사용 __파이프라인 정의 __적재 파이프라인 배포 __적재 파이프라인 얻기 __적재 파이프라인 제거 __적재 파이프라인 시뮬레이션 __내장형 처리기 __Grok 처리기 __첨부 적재 플러그인 사용 __적재 GeoIP 플러그인 사용 13장. 자바 통합 __표준 자바 HTTP 클라이언트 작성 __HTTP 일래스틱서치 클라이언트 작성 __고수준 REST 클라이언트 작성 __색인 관리 __매핑 관리 __문서 관리 __대규모 작업 관리 __쿼리 생성 __표준 검색 실행 __집계 검색 수행 __스크롤 검색 실행 __DeepLearning4j로 통합 14장. 스칼라 통합 __스칼라로 클라이언트 생성 __색인 관리 __매핑 관리 __문서 관리 __표준 검색 실행 __집계 검색 실행기 __DeepLearning.scala로 통합 15장. 파이썬 통합 __클라이언트 생성 __색인 관리 __매핑을 포함한 매핑 관리 __문서 관리 __표준 검색 실행 __집계 검색 실행 __넘파이와 사이킷런으로 통합 16장. 플러그인 개발 __플러그인 작성 __분석기 플러그인 작성 __REST 플러그인 작성 __클러스터 작업 작성 __적재 플러그인 작성 17장. 빅데이터 통합 __아파치 스파크 설치 __아파치 스파크 활용 데이터 색인 __아파치 스파크 활용 메타데이터 포함 데이터 색인 __아파치 스파크로 데이터 읽기 __스파크 SQL로 데이터 읽기 __아파치 피그 활용 데이터 색인 __알파카로 일래스틱서치 사용 __몽고DB로 일래스틱서치 사용

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 일래스틱서치로 효율적인 아키텍처 생성 ◆ 분석 집계로 검색 결과 최적화 ◆ 색인과 문서를 관리해 복합 쿼리 작성 ◆ 클러스터와 노드 성능 모니터링 ◆ 색인 단계의 제어를 위한 고급 매핑 설계 ◆ 자바, 스칼라, 파이썬과 빅데이터 애플리케이션, 일래스틱서치 통합 ◆ 클러스터 모니터링을 위한 키바나 설치 및 플러그인으로 확장 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 소프트웨어 엔지니어, 빅데이터 인프라 엔지니어, 일래스틱서치 개발자에게 유익한 책이다. 더 나은 비즈니스 의사결정에 대한 깊은 통찰력을 얻고자 메트릭 진화와 검색 분석에 일래스틱서치를 사용하는 전자상거래 회사, 그리고 FMCG 회사에서 일하는 데이터 전문가에게도 도움이 된다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, ‘시작하기’에서는 일래스틱서치를 이용해 클라우드에 간단하게 설치하는 기초적인 단계와 여러 설치 케이스를 다룬다. 2장, ‘매핑 관리’에서는 색인과 검색 품질을 향상시키기 위한 올바른 데이터 필드 정의를 다룬다. 3장, ‘기본 작업’에서는 일래스틱서치에 데이터를 적재하고 관리하는 데 필요한 가장 일반적인 작업을 설명한다. 4장, ‘검색 기능 탐색’에서는 검색, 정렬 실행, 연관 API 호출을 설명하고 필수적인 API를 다룬다. 5장, ‘텍스트와 수치 쿼리’에서는 텍스트와 수치 필드의 검색 DSL 부분(일래스틱서치 기능의 핵심)을 설명한다. 6장, ‘관계 및 지리 정보 쿼리’에서는 관계 문서(자식/부모와 중첩)와 지리 정보 필드로 작업하는 쿼리를 설명한다. 7장, ‘집계’에서는 일래스틱서치의 다른 가능성을 다룬다. 이는 일래스틱서치에 포함된 정보를 요약하고 사용자 경험을 향상시키도록 검색 결과에 분석을 실행하는 것이다. 8장, ‘일래스틱서치 스크립팅’에서는 다른 언어를 사용해 일래스틱서치의 다양한 부분의 스크립트 기능(검색, 집계, 적재) 사용법과 스크립트로 일래스틱서치를 사용자 정의하는 방법을 설명한다. 여기에서는 주로 페인리스(Painless)에 집중한다. 페인리스는 일래스틱서치 팀이 개발한 신규 스크립트 언어다. 9장, ‘클러스터 관리’에서는 일반적인 함정을 이해하도록 클러스터/노드의 동작을 분석하는 방법을 보여준다. 10장, ‘데이터 백업과 복원’에서는 데이터를 관리하는 가장 중요한 컴포넌트(백업)를 다루는데, 분산된 백업과 스냅샷의 복원 관리 방법을 설명한다. 11장, ‘사용자 인터페이스’에서는 일래스틱서치 5.x의 가장 일반적인 사용자 인터페이스 중 두 가지인 관리자 작업을 위해 주로 사용되는 세레브로(Cerebro)와 일래스틱서치의 일반 UI 확장으로 X-Pack을 사용하는 키바나(Kibana)를 설명한다. 12장, ‘적재 모듈 사용’에서는 적재 파이프라인으로 일래스틱서치에 데이터를 넣는 적재 기능을 설명한다. 13장, ‘자바 통합’에서는 REST와 네이티브 프로토콜을 이용한 자바 애플리케이션에서 일래스틱서치를 통합하는 방법을 설명한다. 14장, ‘스칼라 통합’에서는 elastic4s를 이용해 스칼라에 일래스틱서치를 통합하는 방법을 설명한다. elastic4s는 네이티브 자바 API에 기반을 둔 타입 안전하고 기능이 많은 고급 스칼라 라이브러리다.. 15장, ‘파이썬 통합’에서는 공식 일래스틱서치 파이썬 클라이언트의 사용법을 다룬다. 16장, ‘플러그인 개발’에서는 일래스틱서치 기능을 확장하는 네이티브 플러그인을 작성하는 방법을 설명한다. 일부 예시는 플러그인 뼈대, 설치 절차, 빌드를 보여준다. 17장, ‘빅데이터 통합’에서는 아파치 스파크와 아파치 피그 같은 일반적인 빅데이터 도구에 일래스틱서치를 통합하는 방법을 다룬다.