▣ 01장: 스파크 소개
1.1 스파크
__1.1.1 빅데이터의 등장
__1.1.2 빅데이터의 정의
__1.1.3 빅데이터 솔루션
__1.1.4 스파크
__1.1.5 RDD(Resilient Distributed Dataset) 소개와 연산
__1.1.6 DAG
__1.1.7 람다 아키텍처
1.2 스파크 설치
__1.2.1 스파크 실행 모드의 이해
__1.2.2 사전 준비
__1.2.3 스파크 설치
__1.2.4 예제 실행
__1.2.5 스파크 셸
__1.2.6 실행 옵션
__1.2.7 더 살펴보기
1.3 개발 환경 구축
__1.3.1 로컬 개발 환경 구축
1.4 예제 프로젝트 설정
__1.4.1 WordCount 예제 실행
1.5 정리

▣ 02장: RDD
2.1 RDD
__2.1.1 들어가기에 앞서
__2.1.2 스파크컨텍스트 생성
__2.1.3 RDD 생성
__2.1.4 RDD 기본 액션
__2.1.5 RDD 트랜스포메이션
__2.1.6 RDD 액션
__2.1.7 RDD 데이터 불러오기와 저장하기
__2.1.8 클러스터 환경에서의 공유 변수
__2.1.9 정리
2.2 정리

▣ 03장: 클러스터 환경
3.1 클러스터 환경
__3.1.1 클러스터 모드와 컴포넌트
__3.1.2 클러스터 모드를 위한 시스템 구성
__3.1.3 드라이버 프로그램과 디플로이 모드
3.2 클러스터 매니저
__3.2.1 스탠드얼론 클러스터 매니저
__3.2.2 Apache Mesos
__3.2.3 얀
__3.2.4 히스토리 서버와 매트릭스

▣ 04장: 스파크 설정
4.1 스파크 프로퍼티
4.2 환경변수
4.3 로깅 설정
4.4 스케줄링
__4.4.1 애플리케이션 간의 자원 스케줄링
__4.4.2 단일 애플리케이션 내부에서의 자원 스케줄링
4.5 정리

▣ 05장: 스파크 SQL
5.1 데이터셋
5.2 연산의 종류와 주요 API
5.3 코드 작성 절차 및 단어 수 세기 예제
5.4 스파크세션
5.5 데이터프레임, 로우, 칼럼
__5.5.1 데이터프레임 생성
__5.5.2 주요 연산 및 사용법
5.6 데이터셋
__5.6.1 데이터셋 생성
__5.6.2 타입 트랜스포메이션 연산
5.7 하이브 연동
5.8 분산 SQL 엔진
5.9 Spark SQL CLI
5.10 정리

▣ 06장: 스파크 스트리밍
6.1 개요 및 주요 용어
__6.1.1 스트리밍컨텍스트
__6.1.2 DStream(Discretized Streams)
6.2 데이터 읽기
__6.2.1 소켓
__6.2.2 파일
__6.2.3 RDD 큐(Queue of RDD)
__6.2.4 카프카(Kafka)
6.3 데이터 다루기(기본 연산)
__6.3.1 print()
__6.3.2 map(func)
__6.3.3 flatMap(func)
__6.3.4 count(), countByValue()
__6.3.5 reduce(func), reduceByKey(func)
__6.3.6 filter(func)
__6.3.7 union()
__6.3.8 join()
6.4 데이터 다루기(고급 연산)
__6.4.1 transform(func)
__6.4.2 updateStateByKey()
__6.4.3 윈도우 연산
__6.4.4 window(windowLength, slideInterval)
__6.4.5 countByWindow(windowLength, slideInterval)
__6.4.6 reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)
__6.4.7 reduceByKeyAndWindow(func, invFunc, windowLength, slideInterval, [numTasks])
__6.4.8 countByValueAndWindow(windowLength, slideInterval, [numTasks])
6.5 데이터의 저장
__6.5.1 saveAsTextFiles(), saveAsObjectFiles(), saveAsHadoopFiles()
__6.5.2 foreachRDD()
6.6 CheckPoint
6.7 캐시
6.8 모니터링
6.9 주요 설정

▣ 07장: 스트럭처 스트리밍
7.1 개요
7.2 프로그래밍 절차
7.3 데이터프레임과 데이터셋 생성
7.4 스트리밍 연산
__7.4.1 기본 연산 및 조인 연산
__7.4.2 윈도우 연산
__7.4.3 워터마킹
__7.4.4 스트리밍 쿼리
7.5 정리

▣ 08장: MLlib
8.1 개요
8.2 관측과 특성
8.3 레이블
8.4 연속형 데이터와 이산형 데이터
8.5 알고리즘과 모델
8.6 파라메트릭 알고리즘
8.7 지도학습과 비지도학습
8.8 훈련 데이터와 테스트 데이터
8.9 MLlib API
8.10 의존성 설정
8.11 벡터와 LabeledPoint
__8.11.1 벡터
__8.11.2 LabeledPoint
8.12 파이프라인
8.13 알고리즘
__8.13.1 Tokenizer
__8.13.2 TF-IDF
__8.13.3 StringIndexer, IndexToString
8.14 회귀와 분류
__8.14.1 회귀
__8.14.2 분류
8.15 클러스터링
8.16 협업 필터링
8.17 정리

▣ 09장: SparkR
9.1 개요
9.2 R 설치 및 실행
9.3 데이터프레임
9.4 데이터프레임 생성
__9.4.1 R데이터프레임으로부터 생성
__9.4.2 파일로부터 생성
9.5 데이터프레임 연산
__9.5.1 조회 및 기본 연산
__9.5.2 그룹 및 집계 연산
__9.5.3 칼럼 연산
__9.5.4 집합 연산
__9.5.5 dapply(), dapplyCollect()
__9.5.6 gapply(), gapplyCollect()
__9.5.7 spark.lapply()
__9.5.8 createOrReplaceTempView()
__9.5.9 write()
9.6 하이브 연동
9.7 머신러닝
9.8 정리

▣ 10장: GraphX
10.1 주요 용어
__10.1.1 유방향 그래프
__10.1.2 유방향 멀티 그래프
__10.1.3 속성 그래프
10.2 데이터 타입
__10.2.1 RDD
__10.2.2 VertextID
__10.2.3 꼭짓점
__10.2.4 선(Edge)
__10.2.5 EdgeTriplet
__10.2.6 VertexRDD
__10.2.7 EdgeRDD
__10.2.8 Graph
10.3 그래프 생성
10.4 그래프 연산
__10.4.1 numEdges, numVertices
__10.4.2 inDegrees, outDegrees, degrees
__10.4.3 vertices, edges, triplets
__10.4.4 mapVertices(), mapEdges(), mapTriplets()
__10.4.5 reverse()
__10.4.6 subgraph()
__10.4.7 mask()
__10.4.8 groupEdges()
__10.4.9 joinVertices(), outerJoinVertices()
__10.4.10 collectNeighborIds(), collectNeighbors()
__10.4.11 aggregateMessages()
__10.4.12 pregel()
10.5 VertextRDD, EdgeRDD 연산
10.6 그래프 알고리즘
10.7 정리

▣ 부록: 스칼라란?
부록.1 스칼라 설치
부록.2 스칼라 셸
부록.3 변수 타입과 변수 선언
부록.4 Range와 형변환
부록.5 클래스, 객체, 컴패니언 오브젝트
부록.6 트레이트와 상속
부록.7 apply
부록.8 튜플과 옵션, 케이스클래스
부록.9 패턴 매치
부록.10 패키지 객체
부록.11 type
부록.12 임포트
부록.13 함수와 메서드
부록.14 제네릭
부록.15 암묵적 변환과 타입 클래스 패턴
부록.16 정리