스파크 2.0을 처음 접하는 초보자부터 고급 개발자까지 활용할 수 있는 예제 중심의 스파크 2.0 종합 입문서다. 빅데이터와 머신 러닝 시대를 맞아 안정적이고 빠른 데이터 처리 능력을 가진 분산 데이터 처리 플랫폼의 중요성이 부각되는 가운데 처리 속도, 안정성, 호환성을 모두 만족하는 오픈 소스 기반 프레임워크가 바로 스파크다. 새로 나온 스파크 2.0은 기존 스파크보다 더욱 빠른 데이터 처리 속도와 다양한 머신 러닝 라이브러리 지원을 바탕으로 전 세계에서 활용되고 있다. 특히 이 책은 스파크를 처음 접하는 초보자들이 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 예제 중심으로 이뤄져 있다. 단순한 데이터 처리부터 복잡한 데이터 스트림, 메시지큐, 그래프 모델 등 다양한 난이도의 예제를 통해 스파크 2.0이 가진 장점을 모두 살펴볼 수 있을 것이다.

1장. 스파크 기초 __아파치 하둡 소개 __스파크 분석 __스파크 설치 ____파이선 설치 ____R 설치 ____스파크 설치 ____개발 도구 설치 ____추가 소프트웨어 설치 ________IPython ________RStudio ________아파치 제플린 __참고문헌 __요약 2장. 스파크 프로그래밍 모델 __스파크 함수 프로그래밍 __스파크 함수 프로그래밍 ____스파크 RDD 불변성 ____스파크 RDD 분산 용이성 ____스파크 RDD 메모리 상주 ____스파크 RDD의 강력한 데이터 타입 지원 __스파크 RDD를 이용한 데이터 변환과 액션 __스파크 모니터링 __스파크 프로그래밍 기초 ____맵리듀스 ____조인 ____추가 액션 __파일에서 RDD 생성 ____스파크 라이브러리 스택 __참고문헌 __요약 3장. 스파크 SQL __데이터 구조 __왜 스파크 SQL인가? __스파크 SQL 해부 __데이터프레임 프로그래밍 ____SQL 프로그래밍 ____데이터프레임 API 프로그래밍 __스파크 SQL 집계 __스파크 SQL을 사용한 다중 데이터 소스 연결 __데이터셋 __데이터 카탈로그 __참고문헌 __요약 4장. 스파크 R 프로그래밍 __SparkR의 필요성 __R 언어의 기초 __R 데이터프레임과 스파크 __R을 이용한 스파크 데이터프레임 프로그래밍 ____SQL 프로그래밍 ____R 데이터프레임 API를 이용한 프로그래밍 __스파크 R을 이용한 집계 __SparkR을 이용한 다중 데이터 소스 조인 __참고문헌 __요약 5장. 파이선과 함께하는 스파크 데이터 분석 __차트 및 그래프 작성 라이브러리 __데이터셋 설정 __데이터 분석 유스 케이스 __차트와 그래프 ____히스토그램 ____밀도 그래프 ____막대 차트 ________누적 막대형 차트 ____파이 차트 ________도넛 차트 ____상자 그래프 ____수직 막대 그래프 ____산점도 ________강화된 산점도 ____라인 그래프 __참고문헌 __요약 6장. 스파크 스트림 처리 __데이터 스트림 처리 __마이크로 배치 데이터 처리 ____DStream 프로그래밍 __로그 이벤트 처리기 ____넷캣 서버 시작 ____파일 정리 ____스파크 클러스터 작업 제출 ____애플리케이션 모니터링 ____스칼라 애플리케이션 구현 ____애플리케이션 컴파일 및 실행 ____출력 결과물 처리 ____파이선 애플리케이션 실행 __구간 데이터 처리 ____스칼라 애플리케이션 로그 이벤트 메시지 빈도수 세기 ____파이선 애플리케이션 로그이벤트 메시지 빈도수 세기 __추가 처리 옵션 __카프카 스트림 처리 ____주키퍼와 카프카 시작하기 ____스칼라 애플리케이션 구현 ____파이선 애플리케이션 구현 __실제 스파크 스트리밍 작업 ____스파크 데이터 처리 애플리케이션 실패-내구성 구현 ____구조 데이터 스트리밍 __참고문헌 __요약 7장. 스파크 머신 러닝 __머신 러닝 __스파크가 머신 러닝에 적합한 이유 __와인 품질 예측 __모델 저장 __와인 분류 __스팸 필터링 __특징 알고리즘 __동의어 찾기 __참고문헌 __요약 8장. 스파크 그래프 처리 __그래프와 사용 사례 이해 __스파크 GraphX 라이브러리 ____GraphX overview ____그래프 분할 ____그래프 처리 ____그래프 구조 처리 __테니스 토너먼트 분석 __페이지랭크 알고리즘 적용 __연결된 구성 요소 알고리즘 __그래프프레임 __그래프프레임 쿼리 __참고문헌 __요약 9장. 스파크 애플리케이션 디자인 __람다 아키텍처 __람다 아키텍처 마이크로블로깅 ____SfbMicroBlog 오버뷰 ____데이터 이해 ____데이터 사전 설정 __람다 아키텍처 구현 ____배치 레이어 ____서빙 레이어 ____스피드 레이어 ________쿼리 __스파크 애플리케이션 작업 __코딩 스타일 __소스 코드 셋업 __데이터 소화 __뷰와 쿼리 생성 __커스텀 데이터 처리 이해 __참고문헌 __요약