프롤로그
_P.1 요구 사항
_P.2 엔터프라이즈 데이터 워크플로우
_P.3 거대함 그 이상의 복잡성
_P.4 케스케이딩 API의 탄생 배경
_P.5 예제 코드 사용
1장. 시작하기
_1.1 프로그램 개발 환경 준비
_1.2 예제 1 : 초간단 케스케이딩 애플리케이션
_1.3 빌드와 실행
_1.4 케스케이딩의 분류 체계
_1.5 예제 2 : 흔한 단어 세기
_1.6 플로우 다이어그램
_1.7 대규모 환경에서의 케스케이딩
2장. 파이프 어셈블리 확장
_2.1 예제 3 : 사용자 정의 연산
_2.2 토큰 다듬기
_2.3 예제 4 : 복제 조인
_2.4 불용어와 복제 조인
_2.5 아파치 피그와 비교
_2.6 아파치 하이브와 비교
3장. 테스트 주도 개발
_3.1 예제 5 : TF-IDF 구현
_3.2 예제 6 : 테스트가 포함된 TF-IDF
_3.3 테스트에 관한 부언
4장. 케스케이딩용 스칼라 DSL
_4.1 스콜딩을 사용하는 이유
_4.2 스콜딩 시작하기
_4.3 스콜딩으로 작성한 예제 3 : 사용자 정의 연산
_4.4 함수형 프로그래밍에 관한 부언
_4.5 스콜딩으로 작성한 예제 4 : 복제 조인
_4.6 그레이들로 스콜딩 애플리케이션 빌드하기
_4.7 아마존 AWS에서 수행
5장. 케스칼로그-케스케이딩을 위한 클로저 DSL
_5.1 케스칼로그를 사용하는 이유
_5.2 케스칼로그 시작하기
_5.3 케스칼로그로 작성한 예제 1 : 초간단 애플리케이션
_5.4 케스케이딩으로 작성한 예제 4 : 복제 조인
_5.5 케스칼로그로 작성한 예제 6 : 테스트가 포함된 TF-IDF
_5.6 케스칼로그 기술적 내용과 사례
6장. 맵리듀스 그 이상
_6.1 애플리케이션과 조직
_6.2 링구알, ANSI SQL을 위한 도메인 특화 언어
_6.3 패턴, 예측 모델 마크업 언어를 위한 DSL
7장. 워크플로우 추상화
_7.1 핵심 통찰력
_7.2 패턴 언어
_7.3 문학적 프로그래밍
_7.4 관심사 분리
_7.5 함수형 관계형 프로그래밍
_7.6 엔터프라이즈 대 스타트업
8장. 사례 연구 : 팰로앨토시의 오픈 데이터
_8.1 왜 오픈 데이터인가?
_8.2 팰로앨토시
_8.3 원시 데이터 소스에서 데이터 제품으로 이동
_8.4 추천기를 위한 메트릭 보정
_8.5 공간 색인
_8.6 개인화
_8.7 추천
_8.8 빌드와 실행
_8.9 추천기 워크플로우 요점
부록. 워크플로우 문제 해결