이 책에서는 스파크의 각각의 모듈에 관해 기술하고 이것들이 어떻게 실제로 사용되는지를 설명할 것이다. 또한, 스파크의 기능이 H2O 같은 추가 라이브러리를 통해 어떻게 확장될 수 있는지도 보여줄 것이다. 그리고 아파치 스파크의 그래픽 프로세싱 모듈이 어떻게 아우렐리우스의 타이탄 그래프 데이터베이스와 함께 사용되는지도 보여줄 것이다. 이를 통해 스파크 GraphX와 타이탄을 그룹핑 함으로써 그래프 기반의 프로세스와 스토리지로 엮이는 것을 확인할 수 있을 것이다.

1장 아파치 스파크
1.1. 개요
1.2. 클러스터 디자인
1.3. 클러스터 관리
1.4. 성능
1.5. 클라우드
1.6. 요약

2장 아파치 스파크 MLlib
2.1. 환경 설정
2.2. 나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류
2.3. K-평균(K-Means) 클러스터링
2.4. ANN - 인공 신경망(Artificial Neural Networks)
2.5. 요약

3장 아파치 스파크 스트리밍(Streaming)
3.1. 개요
3.2. 오류 및 복구
3.3. 스트리밍 소스
3.4. 요약

4장 아파치 스파크 SQL
4.1. SQL 콘텍스트
4.2. 데이터 불러오기 및 저장하기
4.3. 데이터프레임
4.4. SQL 사용하기
4.5. 사용자 정의 함수
4.6. 하이브 사용하기
4.7. 요약

5장 아파치 스파크 GraphX
5.1. 그래프 개요
5.2. GraphX 코딩
5.3. Neo4j용 메이즈러너(Mazerunner)
5.4. 요약

6장 그래프 기반 스토리지
6.1. 타이탄(Titan)
6.2. 팅커팝(TinkerPop)
6.3. 타이탄 설치
6.4. HBase와 함께 타이탄 사용하기
6.5. 카산드라(Cassandra)와 함께 타이탄 사용하기
6.6. 스파크를 사용하여 타이탄에 접근하기
6.7. 요약

7장 H2O를 사용한 스파크 확장
7.1. 개요
7.2. 프로세싱 환경
7.3. H2O 설치
7.4. 빌드 환경
7.5. 아키텍쳐
7.6. 데이터 소싱
7.7. 데이터 품질
7.8. 성능 튜닝
7.9. 딥 러닝(Deep Learning)
7.10. H2O FLOW
7.11. 요약

8장 스파크 데이터브릭스(Databricks)
8.1. 개요
8.2. 데이터브릭스 설치
8.3. AWS 과금
8.4. 데이터브릭스 메뉴
8.5. 계정 관리
8.6. 클러스터 관리
8.7. 노트북과 폴더(Notebooks and folders)
8.8. 작업과 라이브러리(Jobs and libraries)
8.9. 개발 환경
8.10. 데이터브릭스 테이블
8.11. DbUtils 패키지
8.12. 요약

9장 데이터브릭스 시각화(Visualization)
9.1. 데이터 시각화
9.2. REST 인터페이스
9.3. 데이터 이동
9.4. 참고 도서
9.5. 요약