Spark大數(shù)據(jù)技術與應用

第1章 Spark簡介與運行原理　1
1．1　Spark是什么　1
1．1．1　Spark的版本發(fā)展歷程　2
1．1．2　Spark與Hadoop的區(qū)別與聯(lián)系　2
1．1．3　Spark的應用場景　3
1．2　Spark的生態(tài)系統(tǒng)　3
1．3　Spark的架構與原理　4
1．3．1　Spark架構設計　4
1．3．2　Spark作業(yè)運行流程　5
1．3．3　Spark分布式計算流程　6
1．4　Spark 2．X新特性　6
1．4．1　精簡的API　6
1．4．2　Spark作為編譯器　7
1．4．3　智能化程度　7
1．5　小結　7
習題　8
第2章　Spark的環(huán)境搭建　9
2．1　環(huán)境搭建前的準備　9
2．2　Spark相關配置　13
2．2．1　安裝SSH　13
2．2．2　SSH免密碼登錄　14
2．2．3　修改訪問權限　15
2．2．4　修改profile文件　15
2．2．5　修改Spark配置文件　16
2．3　Spark集群啟動與關閉　17
2．4　Spark應用提交到集群　18
2．5　Spark Web監(jiān)控頁面　19
2．6　小結　20
習題　20
第3章　使用Python開發(fā)Spark應用　21
3．1　Python編程語言　21
3．1．1　Python語言介紹　21
3．1．2　PySpark是什么　22
3．2　PySpark的啟動與日志設置　22
3．2．1　PySpark的啟動方式　22
3．2．2　日志輸出內容控制　24
3．3　PySpark開發(fā)包的安裝　24
3．3．1　使用pip命令安裝　24
3．3．2　使用離線包安裝　25
3．4　使用PyCharm編寫Spark應用　25
3．4．1　PyCharm的安裝與基本配置　25
3．4．2　編寫Spark應用　27
3．5　小結　29
習題　30
第4章　Spark RDD　31
4．1　彈性分布式數(shù)據(jù)集　31
4．1．1　RDD的定義　31
4．1．2　RDD的特點　32
4．1．3　RDD的創(chuàng)建　33
4．1．4　RDD的操作　34
4．2　transform算子　34
4．2．1　map轉換　34
4．2．2　flatMap轉換　35
4．2．3　filter轉換　35
4．2．4　union轉換　35
4．2．5　intersection轉換　36
4．2．6　distinct轉換　36
4．2．7　sortBy轉換　36
4．2．8　mapPartitions轉換　36
4．2．9　mapPartitionsWithIndex轉換　37
4．2．10　partitionBy轉換　37
4．3　action算子　37
4．3．1　reduce(f)動作　37
4．3．2　collect( )動作　38
4．3．3　count( )動作　38
4．3．4　take(num)動作　39
4．3．5　first( )動作　39
4．3．6　top(num)動作　39
4．3．7　saveAsTextFile( )動作　39
4．3．8　foreach(f)動作　40
4．3．9　foreachPartition(f)動作　40
4．4　RDD Key-Value轉換算子　41
4．4．1　mapValues(f)操作　41
4．4．2　flatMapValues(f)操作　41
4．4．3　combineByKey操作　41
4．4．4　reduceByKey操作　42
4．4．5　groupByKey操作　42
4．4．6　sortByKey操作　43
4．4．7　keys( )操作　43
4．4．8　values( )操作　43
4．4．9　join操作　43
4．4．10　leftOuterJoin操作　43
4．4．11　rightOuterJoin操作　44
4．5　RDD Key-Value動作運算　44
4．5．1　collectAsMap( )操作　44
4．5．2　countByKey( )操作　44
4．6　共享變量　45
4．6．1　累加器　45
4．6．2　廣播變量　45
4．7　依賴關系　47
4．7．1　血統(tǒng)　47
4．7．2　寬依賴與窄依賴　47
4．7．3　shuffle　48
4．7．4　DAG的生成　49
4．8　Spark RDD的持久化　50
4．8．1　持久化使用方法　50
4．8．2　持久化存儲等級　51
4．8．3　檢查點　52
4．9　小結　52
習題　52
第5章　DataFrame與Spark SQL　54
5．1　DataFrame　54
5．1．1　DataFrame介紹　54
5．1．2　DataFrame創(chuàng)建　55
5．2　Spark SQL　56
5．2．1　Spark SQL介紹　56
5．2．2　Spark SQL的執(zhí)行原理　57
5．2．3　Spark SQL的創(chuàng)建　58
5．3　Spark SQL、DataFrame的常用操作　61
5．3．1　字段計算　61
5．3．2　條件查詢　62
5．3．3　數(shù)據(jù)排序　63
5．3．4　數(shù)據(jù)去重　63
5．3．5　數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計　64
5．3．6　數(shù)據(jù)連接　65
5．3．7　數(shù)據(jù)繪圖　67
5．4　小結　68
習題　69
第6章　Spark Streaming　70
6．1　Spark Streaming介紹　70
6．1．1　什么是Spark Streaming　70
6．1．2　Spark Streaming工作原理　70
6．2　流數(shù)據(jù)加載　71
6．2．1　初始化StreamingContext　71
6．2．2　Discretized Stream離散化流　71
6．2．3　Spark Streaming數(shù)據(jù)源　72
6．3　DStream輸出操作　73
6．4　DStream轉換操作　75
6．4．1　map轉換　75
6．4．2　flatMap轉換　76
6．4．3　filter轉換　76
6．4．4　reduceByKey轉換　77
6．4．5　count轉換　77
6．4．6　updateStateByKey轉換　77
6．4．7　其他轉換　78
6．5　DataFrame與SQL操作　78
6．6　實時WordCount實驗　79
6．7　小結　81
習題　81
第7章　Spark機器學習庫　82
7．1　Spark機器學習庫　82
7．1．1　機器學習簡介　82
7．1．2　Spark機器學習庫的構成　82
7．2　準備數(shù)據(jù)　83
7．2．1　獲取數(shù)據(jù)　83
7．2．2　數(shù)據(jù)預處理　84
7．2．3　數(shù)據(jù)探索　84
7．3　使用MLlib機器學習庫　85
7．3．1　搭建環(huán)境　85
7．3．2　加載數(shù)據(jù)　86
7．3．3　探索數(shù)據(jù)　89
7．3．4　預測嬰兒生存機會　92
7．4　使用ML機器學習庫　93
7．4．1　轉換器、評估器和管道　94
7．4．2　預測嬰兒生存率　95
7．5　小結　97
習題　97
第8章　GraphFrames圖計算　98
8．1　圖　98
8．1．1　度　99
8．1．2　路徑和環(huán)　99
8．1．3　二分圖　100
8．1．4　多重圖和偽圖　100
8．2　GraphFrames介紹　101
8．2．1　應用背景　101
8．2．2　GraphFrames庫　102
8．2．3　使用GraphFrames庫　102
8．3　GraphFrame編程模型　102
8．3．1　GraphFrame實例　103
8．3．2　視圖和圖操作　104
8．3．3　模式發(fā)現(xiàn)　105
8．3．4　圖加載和保存　105
8．4　GraphFrames實現(xiàn)的算法　106
8．4．1　廣度優(yōu)先搜索　106
8．4．2　最短路徑　106
8．4．3　三角形計數(shù)　107
8．4．4　連通分量　107
8．4．5　標簽傳播算法　108
8．4．6　PageRank算法　109
8．5　基于GraphFrames的網(wǎng)頁排名　110
8．5．1　準備數(shù)據(jù)集　110
8．5．2　創(chuàng)建GraphFrames　111
8．5．3　使用PageRank進行網(wǎng)頁排名　111
8．6　小結　111
習題　111
第9章　出租車數(shù)據(jù)分析　112
9．1　數(shù)據(jù)處理　112
9．2　數(shù)據(jù)分析　113
9．2．1　創(chuàng)建DataFrame　113
9．2．2　KMeans聚類分析　114
9．3　百度地圖可視化　115
9．3．1　申請地圖key　115
9．3．2　聚類結果可視化　116
9．4　小結　117
第10章　圖書推薦系統(tǒng)　118
10．1　Django簡介　118
10．1．1　Django是什么　118
10．1．2　ORM模型　119
10．1．3　Django模板　119
10．1．4　View視圖　120
10．2　Django項目搭建　121
10．2．1　創(chuàng)建項目　121
10．2．2　創(chuàng)建應用　122
10．2．3　創(chuàng)建模型　122
10．3　推薦引擎設計　124
10．3．1　導入數(shù)據(jù)　124
10．3．2　訓練模型　126
10．3．3　圖書推薦　127
10．4　系統(tǒng)設計與實現(xiàn)　128
10．4．1　Bootstrap介紹與使用　128
10．4．2　Redis數(shù)據(jù)庫安裝與使用　129
10．4．3　視圖與路由設計　130
10．5　小結　132