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Spark編程基礎 ( 簡體 字) |
| 作者：林子雨 賴永炫 陶繼平 | 類別：1. -> 程式設計 -> Spark |
| 譯者： |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 49568
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 250 元 |
| 出版日：7/1/2018 |
| 頁數：185 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787115475985 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：本書以Scala作為開發Spark應用程序的編程語言，系統介紹了Spark編程的基礎知識。全書共8章，內容包括大數據技術概述、Scala語言基礎、Spark的設計與運行原理、Spark環境搭建和使用方法、RDD編程、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等。 |
目錄：第1章 大數據技術概述 1
1.1 大數據的概念與關鍵技術 2
1.1.1 大數據的概念 2
1.1.2 大數據關鍵技術 2
1.2 代表性大數據技術 4
1.2.1 Hadoop 4
1.2.2 Spark 8
1.2.3 Flink 10
1.2.4 Beam 11
1.3 編程語言的選擇 12
1.4 在線資源 13
1.5 本章小結 14
1.6 習題 14
實驗1 Linux系統的安裝和常用命令 15
一、實驗目的 15
二、實驗平臺 15
三、實驗內容和要求 15
四、實驗報告 16
第2章 Spark的設計與運行原理 17
2.1 概述 18
2.2 Spark生態系統 19
2.3 Spark運行架構 20
2.3.1 基本概念 20
2.3.2 架構設計 21
2.3.3 Spark運行基本流程 22
2.3.4 RDD的設計與運行原理 23
2.4 Spark的部署方式 32
2.5 本章小結 33
2.6 習題 34
第3章 Spark環境搭建和使用方法 35
3.1 安裝Spark 36
3.1.1 基礎環境 36
3.1.2 下載安裝文件 36
3.1.3 配置相關文件 37
3.1.4 Spark和Hadoop的交互 38
3.2 在spark-shell中運行代碼 38
3.2.1 spark-shell命令 39
3.2.2 啟動spark-shell 40
3.3 開發Spark獨立應用程序 40
3.3.1 安裝編譯打包工具 41
3.3.2 編寫Spark應用程序代碼 42
3.3.3 編譯打包 42
3.3.4 通過spark-submit運行程序 45
3.4 Spark集群環境搭建 45
3.4.1 集群概況 46
3.4.2 搭建Hadoop集群 46
3.4.3 在集群中安裝Spark 47
3.4.4 配置環境變量 47
3.4.5 Spark的配置 47
3.4.6 啟動Spark集群 48
3.4.7 關閉Spark集群 48
3.5 在集群上運行Spark應用程序 49
3.5.1 啟動Spark集群 49
3.5.2 采用獨立集群管理器 49
3.5.3 采用Hadoop YARN管理器 50
3.6 本章小結 51
3.7 習題 52
實驗2 Spark和Hadoop的安裝 52
一、實驗目的 52
二、實驗平臺 52
三、實驗內容和要求 52
四、實驗報告 53
第4章 RDD編程 54
4.1 RDD編程基礎 55
4.1.1 RDD創建 55
4.1.2 RDD操作 56
4.1.3 持久化 62
4.1.4 分區 63
4.1.5 一個綜合實例 67
4.2 鍵值對RDD 69
4.2.1 鍵值對RDD的創建 69
4.2.2 常用的鍵值對轉換操作 70
4.2.3 一個綜合實例 74
4.3 數據讀寫 75
4.3.1 文件數據讀寫 76
4.3.2 讀寫HBase數據 78
4.4 綜合實例 82
4.4.1 求TOP值 82
4.4.2 文件排序 84
4.4.3 二次排序 85
4.5 本章小結 87
實驗3 RDD編程初級實踐 87
一、實驗目的 87
二、實驗平臺 87
三、實驗內容和要求 87
四、實驗報告 89
第5章 Spark SQL 90
5.1 Spark SQL簡介 91
5.1.1 從Shark說起 91
5.1.2 Spark SQL架構 92
5.1.3 為什么推出Spark SQL 93
5.2 DataFrame概述 93
5.3 DataFrame的創建 94
5.4 DataFrame的保存 95
5.5 DataFrame的常用操作 96
5.6 從RDD轉換得到DataFrame 97
5.6.1 利用反射機制推斷RDD模式 98
5.6.2 使用編程方式定義RDD模式 99
5.7 使用Spark SQL讀寫數據庫 101
5.7.1 通過JDBC連接數據庫 101
5.7.2 連接Hive讀寫數據 103
5.8 本章小結 107
5.9 習題 107
實驗4 Spark SQL編程初級實踐 108
一、實驗目的 108
二、實驗平臺 108
三、實驗內容和要求 108
四、實驗報告 109
第6章 Spark Streaming 110
6.1 流計算概述 111
6.1.1 靜態數據和流數據 111
6.1.2 批量計算和實時計算 112
6.1.3 流計算概念 112
6.1.4 流計算框架 113
6.1.5 流計算處理流程 114
6.2 Spark Streaming 115
6.2.1 Spark Streaming設計 115
6.2.2 Spark Streaming與Storm的對比 116
6.2.3 從“Hadoop+Storm”架構轉向Spark架構 117
6.3 DStream操作概述 118
6.3.1 Spark Streaming工作機制 118
6.3.2 編寫Spark Streaming程序的基本步驟 119
6.3.3 創建StreamingContext對象 119
6.4 基本輸入源 120
6.4.1 文件流 120
6.4.2 套接字流 122
6.4.3 RDD隊列流 127
6.5 高級數據源 128
6.5.1 Kafka簡介 129
6.5.2 Kafka準備工作 129
6.5.3 Spark準備工作 130
6.5.4 編寫Spark Streaming程序使用Kafka數據源 131
6.6 轉換操作 135
6.6.1 DStream無狀態轉換操作 135
6.6.2 DStream有狀態轉換操作 136
6.7 輸出操作 140
6.7.1 把DStream輸出到文本文件中 140
6.7.2 把DStream寫入到關系數據庫中 141
6.8 本章小結 143
6.9 習題 143
實驗5 Spark Streaming編程初級實踐 144
一、實驗目的 144
二、實驗平臺 144
三、實驗內容和要求 144
四、實驗報告 145
第7章 Spark Mllib 146
7.1 基于大數據的機器學習 147
7.2 機器學習庫MLlib概述 148
7.3 基本數據類型 149
7.3.1 本地向量 149
7.3.2 標注點 149
7.3.3 本地矩陣 150
7.4 機器學習流水線 151
7.4.1 流水線的概念 151
7.4.2 流水線工作過程 152
7.5 特征提取、轉換和選擇 153
7.5.1 特征提取 154
7.5.2 特征轉換 156
7.5.3 特征選擇 161
7.5.4 局部敏感哈希 162
7.6 分類算法 163
7.6.1 邏輯斯蒂回歸分類器 163
7.6.2 決策樹分類器 167
7.7 聚類算法 170
7.7.1 K-Means聚類算法 171
7.7.2 GMM聚類算法 173
7.8 協同過濾算法 175
7.8.1 推薦算法的原理 176
7.8.2 ALS算法 176
7.9 模型選擇和超參數調整 180
7.9.1 模型選擇工具 180
7.9.2 用交叉驗證選擇模型 181
7.10 本章小結 183
7.11 習題 183
實驗6 Spark機器學習庫MLlib編程實踐 184
一、實驗目的 184
二、實驗平臺 184
三、實驗內容和要求 184
四、實驗報告 185
參考文獻 186
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