이 책은 스파크를 실제 데이터셋을 기반으로 여러가지 사례를 분석하는 내용으로 이루어져 있다. 이 책을 접할 때 까지 스파크나 스칼라에 대해 공부해 본적이 없었다. 먼저, 불편한 점이 있었다면 초심자로서 처음 설치를 하고 세팅을 하는데에 시간이 많이 들었다. 물론 책의 제목에서 알 수 있듯이 고급(Advanced) 분석이기 때문에 기본적인 설정이나 사용능력은 갖추어야 한다는 측면에서 볼 때 이 책이 잘못한 점은 없다. 다만 사례를 분석하는 만큼 처음 설정에 시간은 많이 쏟지 않고 내용을 따라갈 수 있다면 스파크에 대해 더 친숙하게 다가갈 수 있을 것이라 생각한다. 물론 나 같은 경우 구글 클라우드 플랫폼에 Compute Engine을 구축하여 예제를 실행하느라 시간이 더 걸린 측면이 있다.

또한, REPL 환경에서 작업했기 때문에 작업을 했기 때문에 연습하면서 실행해 놓은 코드를 저장하지 못하는 점이 있었다. 이는 추후에 Jupyter Notebook을 설치하면 해결할 수 있을 것이라 생각한다.

컴파일 된 코드를 사용할 때는 vi 환경이 불편했기 때문에 데스크탑에서 작업을 하고 깃헙을 통해 서버에서 내려받는 방식으로 사용했다.

물론 이러한 설치과정이나 설정하는 부분들이 이미 완료되어 있다면 이 책은 사례를 중심으로 빠르게 학습하는데에는 좋은 책이라고 생각한다. 책의 전체를 읽을 필요없이 9가지 주제로 이루어져 자신이 원하는 분야를 선택하고 학습할 수 있어서 빠르게 구현해보고 싶은 사람이라면 훌륭한 선택이 될 것이라 생각한다.

이 책은 스파크 자체에 대한 내용을 다루므로 전체 아키텍쳐에 한 부분을 다루는 것이라 할 수 있다. 만약, ELK 스택을 알고 있다면 하나의 아키텍쳐로 구성할 수도 있을 것 같다.

결론을 말하자면, 기존에 스파크에 대한 지식이 있고 설정이 완료된 상태라면 빠르게 구현해보고 테스트 하기 위한 휼륭한 교재라고 생각한다. 만약 분석 결과를 실제로 서비스 하고 싶다면 위에서 언급한 것과 같이 ELK 스택과 같은 오픈소스를 활용할 수 있어야 할 것이다.