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Spark大數據分析與實戰 版權信息
- ISBN：9787121472770
- 條形碼：9787121472770 ; 978-7-121-47277-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Spark大數據分析與實戰 本書特色
本書的目的是帶領讀者快速進入Spark的大數據世界。 先，Python是一門簡單易用的編程語言，也是大數據和人工智能領域的 編程語言，通過Python來駕馭Spark的大數據處理功能，可有效避免因Scala的不熟練導致對Spark本身的技術學習受到影響，同時能充分利用Python的豐富編程庫（如Pandas、NumPy及各類機器學習算法庫等）來實現不同需求的開發工作。其次，對于Spark的初學者來說，本書 重要的是如何將一些枯燥抽象的數據、概念和原理講清楚，為此書中設計了大量的原理配圖，在文字描述上輔以比喻、類比等各種 要的手段進行說明，以盡量使讀者達到形象化的理解。 后，項目化的教學方法近年來在實踐中得到了大量應用，相比傳統的理論教學確實更加有效，但在教學實踐過程中發現，過度項目化也很容易導致一些問題，比如知識凌亂，容易關注項目細節導致對一些復雜知識的理解不深等問題。因此，本書嘗試以案例和項目相結合的方式，通過各種細小的案例推進零碎知識點的學習， 后將相關知識整合到項目中進行綜合應用，以培養讀者的相關技能。 本書的目的是帶領讀者快速進入Spark的大數據世界。 先，Python是一門簡單易用的編程語言，也是大數據和人工智能領域的 編程語言，通過Python來駕馭Spark的大數據處理功能，可有效避免因Scala的不熟練導致對Spark本身的技術學習受到影響，同時能充分利用Python的豐富編程庫（如Pandas、NumPy及各類機器學習算法庫等）來實現不同需求的開發工作。其次，對于Spark的初學者來說，本書 重要的是如何將一些枯燥抽象的數據、概念和原理講清楚，為此書中設計了大量的原理配圖，在文字描述上輔以比喻、類比等各種 要的手段進行說明，以盡量使讀者達到形象化的理解。 后，項目化的教學方法近年來在實踐中得到了大量應用，相比傳統的理論教學確實更加有效，但在教學實踐過程中發現，過度項目化也很容易導致一些問題，比如知識凌亂，容易關注項目細節導致對一些復雜知識的理解不深等問題。因此，本書嘗試以案例和項目相結合的方式，通過各種細小的案例推進零碎知識點的學習， 后將相關知識整合到項目中進行綜合應用，以培養讀者的相關技能。
Spark大數據分析與實戰 內容簡介
Spark是業界主流的大數據計算框架。本書通過一系列大數據應用案例和實踐項目貫穿始終，使用Python詳細闡述了 Spark 大數據環境的搭建、Spark RDD 離線數據計算、Spark SQL 離線數據處理、Spark Streaming實時數據計算等一系列常見的大數據處理問題，并在此基礎上對Spark的核心概念及技術原理進行了詳細分析，*后以兩個綜合案例分別展示了Spark離線數據處理和實時數據處理的具體應用與部署。本書踐行“做中學”的設計理念，內容編排符合學習與認知規律，從簡單細小案例入手，輔以大量配圖對學習過程中涉及的枯燥數據、抽象概念和復雜原理進行圖示化說明，語言淺顯易懂，技術體系清晰，邏輯銜接合理。在本書*后兩個綜合案例中，分別從需求分析、技術準備、數據清洗、需求實現、數據可視化等幾個關鍵環節展開敘述，便于讀者對Spark大數據項目的整體開發流程有一個比較清晰的認識。
Spark大數據分析與實戰 目錄
第1章 Spark大數據平臺與環境搭建 1
1.1 引言 2
1.2 Spark大數據平臺介紹 2
1.2.1 Spark是什么 2
1.2.2 Spark與大數據的應用場景 4
1.2.3 Spark編程環境（PySpark） 5
1.2.4 Spark應用程序原理 7
1.3 Spark大數據環境搭建 8
1.3.1 Linux操作系統安裝和配置 8
1.3.2 Hadoop偽分布集群環境搭建 23
1.3.3 Spark單機運行環境搭建 35
1.4 Python核心語法概覽 47
1.5 單元訓練 49
第2章 Spark RDD離線數據計算 50
2.1 引言 51
2.2 RDD基本原理 51
2.3 RDD編程模型 53
2.4 Spark RDD常用操作 55
2.4.1 RDD的創建 55
2.4.2 RDD的轉換操作 60
2.4.3 RDD的行動操作 87
2.5 Spark RDD數據計算實例 90
2.5.1 詞頻統計案例 90
2.5.2 基本TopN問題案例 92
2.5.3 用戶消費數據處理案例 95
2.6 Spark文件的讀/寫 96
2.6.1 文本文件的讀/寫 96
2.6.2 SequenceFile文件的讀/寫 99
2.7 單元訓練 99
第3章 Spark SQL離線數據處理 101
3.1 引言 101
3.2 DataFrame基本原理 102
3.3 Spark SQL常用操作 103
3.3.1 DataFrame的基本創建 103
3.3.2 DataFrame的查看 108
3.3.3 DataFrame的數據操作（DSL） 111
3.3.4 DataFrame的數據操作（SQL） 123
3.4 Spark SQL數據處理實例 136
3.4.1 詞頻統計案例 136
3.4.2 人口信息統計案例 137
3.4.3 電影評分數據分析案例 139
3.5 Spark SQL訪問數據庫 143
3.5.1 在Linux操作系統上安裝MySQL 143
3.5.2 DataFrame寫入MySQL 145
3.5.3 從MySQL中創建DataFrame 147
3.6 DataFrame創建和保存 147
3.6.1 創建DataFrame 148
展開全部
Spark大數據分析與實戰 作者簡介
李新輝，男，碩士，畢業于南昌大學計算機應用技術專業，2006年開始從事計算機相關課程的教育教學，從事大數學技術專業的課程教學工作。
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