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이름:김용환

국적:아시아 > 대한민국

최근작
2020년 12월 <예제로 배우는 도커 2/e>

김용환

알티캐스트, 네이버, 라인, SK Planet을 거쳐 현재 카카오에서 개발자로 일하고 있다. 이제 마흔네 살의 평범한 개발자로 다양한 도전에서 에너지를 얻으며, 개발과 실무 경험을 블로그(http://knight76.tistory.com)에 기록하고 있다.
정보통신산업진흥원(NIPA) 산하의 소프트웨어공학포털에 개발 관련 내용을 공유했고, 여러 콘퍼런스와 세미나에서 그동안 쌓은 개발 지식을 발표하고 있다. 스스로에게는 물론 누군가에게 도움이 될 수 있다는 생각으로 번역을 시작했는데, 어느덧 15번째 책이다.  

대표작
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저자의 말

<빅데이터 분석을 위한 스칼라와 스파크> - 2018년 12월  더보기

하둡 맵리듀스(Hadoop MapReduce) 프로그래밍은 최근 몇 년 동안 잘 사용되고 있습니다. 또한 데이터가 저장된 하둡 분산 파일 시스템을 기반으로 하는 분석, 추천 프로그래밍은 하둡 내부에서만 가능했기에 개발자들이 하둡 인터페이스를 사용해 개발해야 했습니다. 그러나 일반 개발자가 이해하기 어려운 개념과 인터페이스가 있어 하둡과 하둡 맵리듀스를 잘 이해하는 개발자가 전문적으로 개발하곤 했습니다. 일반 개발자들이 쉽게 분석할 수 있도록 아파치 하이브(Hive) 등 다양한 하둡 관련 프레임워크가 사용되기 시작했습니다. 그러나 여전히 유연하지 않을 뿐 더러 하둡 맵리듀스 개발은 변화되지 않았고, 테스트 코드 개발 역시 쉽지 않았습니다. 하둡 프로그래밍의 약점은 대용량 데이터에 대한 실시간 처리입니다. 따라서 하둡 대신 실시간 데이터를 처리하는 메시징 큐(예, 카프카)를 사용하고 있습니다. 그러다 보니 스트리밍 처리를 처리하기 위해 아파치 스톰(Apache Storm), 스파크 스트리밍(Spark Streaming), 아파치 플링크(Apache Flink) 등 많은 오픈 소스가 쓰이고 있습니다. 저는 현업 개발자이지만 다양한 NoSQL, 대용량, 비즈니스에 관심이 많습니다. 저는 스칼라/스파크를 사용해 애플리케이션을 개발했고, 메소스/마라톤 및 쿠버네티스에서 애플리케이션에서도 애플리케이션을 개발했습니다. 따라서 하둡 맵리듀스 프로그래밍은 스파크로 대체될 것이라는 굳은 믿음이 있습니다. 누구나 스칼라를 제대로 알 수 있다면 하둡 맵리듀스 프로그래밍을 스칼라 기반의 스파크 프로그래밍으로 대체 및 보완할 수 있을 것이라 확신합니다. 저뿐 아니라 많은 개발자가 하둡 맵리듀스 프로그래밍, 기존 파이프라인 프로그래밍 및 머신 러닝 프로그래밍을 점차 스파크 프로그래밍으로 대체되고 보완하고 있습니다. 스트리밍 처리, 대용량 분석 처리, 추천 시스템 개발, 인메모리 병렬처리, 머신 러닝까지 여러 분야의 애플리케이션을 스파크 하나만 알면 어느 정도 진행할 수 있습니다. 따라서 람다 아키텍처를 스파크로 쉽게 처리할 수 있습니다. 스파크는 CNN과 같은 딥러닝을 지원하지 않지만 텐서플로(Tensorflow)와 쉽게 연동할 수 있습니다. 그리고 스파크는 자바, 스칼라, 파이썬, R 언어를 지원하기 때문에 언어에 대한 부담이 가장 덜합니다. 특히 스칼라의 함수형 언어의 특징과 데이터프레임을 추상화한 스칼라 기반의 스파크를 활용함으로써 빅데이터를 논리적인 프로그래밍으로 쉽게 처리할 수 있습니다. 많은 개발자가 스스로 공부하며 빅데이터, 머신 러닝의 영역으로 진입하고 있는데 그에 함께 가고 싶습니다. 이 책은 전반적으로 설명이 많고 그림이 풍부합니다. 특히, 집계 부분은 중요한 내용을 잘 설명하고 있습니다. 저는 이전부터 통계와 머신 러닝을 공부하고 있었는데 실제 스파크 애플리케이션에서 어떻게 연동되는지는 이 책을 통해 잘 이해하게 됐습니다. 머신 러닝을 처음 도전하시는 분에게는 이 책이 좀 어렵다고 느낄 수 있겠지만 많은 도움이 될 것입니다. 빅데이터 분석과 머신 러닝에 대한 많은 내용을 포함한 '전과' 같은 이 책이 여러분들에게도 현업에서 큰 도움이 되면 좋겠습니다. 이 책은 원서와 달리 최신 2.3.2 버전으로 작성됐습니다. 기존의 원서에서 제공하는 코드의 오타와 호환성을 수정해 옮긴이의 github 저장소(https://github.com/knight76/Scala-and-Spark-for-Big-Data-Analytics)를 제공하고 있으니, 참고하시기 바랍니다.

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