Spark编程基础Python版【正版图书 无忧售后】 下载 网盘 kindle mobi 115盘 pdf pdb rtf

本书以Python作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark?SQL、Spark?Streaming、Structured?Streaming、Spark?MLlib等。

第1?章?大数据技术概述?1

1．1?大数据概念与关键技术?2

1．1．1?大数据的概念?2

1．1．2?大数据关键技术?2

1．2?代表性大数据技术?4

1．2．1?Hadoop?4

1．2．2?Spark?8

1．2．3?Flink?10

1．2．4?Beam?11

1．3?编程语言的选择?12

1．4?在线资源?13

1．5?本章小结?14

1．6?习题?14

实验1?Linux?系统的安装和常用命令?15

第2?章?Spark?的设计与运行原理?17

2．1?概述?18

2．2?Spark?生态系统?19

2．3?Spark?运行架构?21

2．3．1?基本概念?21

2．3．2?架构设计?21

2．3．3?Spark?运行基本流程?22

2．3．4?RDD?的设计与运行原理?24

2．4?Spark?的部署方式?33

2．5?本章小结?34

2．6?习题?34

第3?章?Spark?环境搭建和使用方法?35

3．1?安装Spark?36

3．1．1?基础环境?36

3．1．2?下载安装文件?36

3．1．3?配置相关文件?38

3．1．4?验证Spark?是否安装成功?39

3．1．5?Spark?和Hadoop?的交互?39

3．2?在pyspark?中运行代码?40

3．2．1?pyspark?命令?40

3．2．2?启动pyspark?41

3．3?开发Spark?独立应用程序?42

3．3．1?编写程序?42

3．3．2?通过spark-submit?运行程序?43

3．4?Spark?集群环境搭建?44

3．4．1?集群概况?44

3．4．2?搭建Hadoop?集群?44

3．4．3?在集群中安装Spark?45

3．4．4?配置环境变量?45

3．4．5?Spark?的配置?46

3．4．6?启动Spark?集群?47

3．4．7?关闭Spark?集群?47

3．5?在集群上运行Spark?应用程序?48

3．5．1?启动Spark?集群?48

3．5．2?采用独立集群管理器?48

3．5．3?采用Hadoop?YARN?管理器?49

3．6?本章小结?51

3．7?习题?51

实验2?Spark?和Hadoop?的安装?51

第4?章?RDD?编程?53

4．1?RDD?编程基础?54

4．1．1?RDD?创建?54

4．1．2?RDD?操作?56

4．1．3?持久化?63

4．1．4?分区?64

4．1．5?一个综合实例?69

4．2?键值对RDD?71

4．2．1?键值对RDD?的创建?71

4．2．2?常用的键值对转换操作?72

4．2．3?一个综合实例?78

4．3?数据读写?79

4．3．1?文件数据读写?79

4．3．2?读写HBase?数据?82

4．4?综合实例?86

4．4．1?求TOP?值?86

4．4．2?文件排序?89

4．4．3?二次排序?91

4．5?本章小结?94

4．6?习题?95

实验3?RDD?编程初级实践?95

第5?章?Spark?SQL?98

5．1?Spark?SQL?简介?99

5．1．1?从Shark?说起?99

5．1．2?Spark?SQL?架构?100

5．1．3?为什么推出Spark?SQL?101

5．2?DataFrame?概述?101

5．3?DataFrame?的创建?102

5．4?DataFrame?的保存?103

5．5?DataFrame?的常用操作?104

5．6?从RDD?转换得到DataFrame?105

5．6．1?利用反射机制推断RDD?模式?106

5．6．2?使用编程方式定义RDD?模式?107

5．7?使用Spark?SQL?读写数据库?108

5．7．1?准备工作?109

5．7．2?读取MySQL?数据库中的数据?109

5．7．3?向MySQL?数据库写入数据?110

5．8?本章小结?111

5．9?习题?112

实验4?Spark?SQL?编程初级实践?112

第6?章?Spark?Streaming?115

6．1?流计算概述?116

6．1．1?静态数据和流数据?116

6．1．2?批量计算和实时计算?117

6．1．3?流计算概念?117

6．1．4?流计算框架?118

6．1．5?流计算处理流程?119

6．2?Spark?Streaming?121

6．2．1?Spark?Streaming?设计?121

6．2．2?Spark?Streaming?与Storm?的对比?122

6．2．3?从“Hadoop+Storm”架构转向Spark?架构?122

6．3?DStream?操作概述?123

6．3．1?Spark?Streaming?工作机制?123

6．3．2?编写Spark?Streaming?程序的基本步骤?124

6．3．3?创建StreamingContext?对象?124

6．4?基本输入源?125

6．4．1?文件流?125

6．4．2?套接字流?127

6．4．3?RDD?队列流?131

6．5?高级数据源?133

6．5．1?Kafka?简介?133

6．5．2?Kafka?准备工作?133

6．5．3?Spark?准备工作?135

6．5．4?编写Spark?Streaming?程序使用Kafka?数据源?136

6．6?转换操作?137

6．6．1?DStream?无状态转换操作?137

6．6．2?DStream?有状态转换操作?138

6．7?输出操作?143

6．7．1?把DStream?输出到文本文件中?143

6．7．2?把DStream?写入到关系数据库中?145

6．8?本章小结?147

6．9?习题?147

实验5?Spark?Streaming?编程初级实践?147

第7?章?Structured?Streaming?150

7．1?概述?151

7．1．1?基本概念?151

7．1．2?两种处理模型?152

7．1．3?Structured?Streaming?和Spark?SQL、Spark?Streaming?的关系?154

7．2?编写Structured?Streaming程序的基本步骤?154

7．2．1?实现步骤?154

7．2．2?测试运行?156

7．3?输入源?158

7．3．1?File?源?158

7．3．2?Kafka?源?163

7．3．3?Socket?源?167

7．3．4?Rate?源?167

7．4?输出操作?169

7．4．1?启动流计算?169

7．4．2?输出模式?170

7．4．3?输出接收器?170

7．5?容错处理?173

7．5．1?从检查点恢复故障?173

7．5．2?故障恢复中的限制?173

7．6?迟到数据处理?174

7．6．1?事件时间?174

7．6．2?迟到数据?175

7．6．3?水印?176

7．6．4?多水印规则?177

7．6．5?处理迟到数据的实例?178

7．7?查询的管理和监控?181

7．7．1?管理和监控的方法?181

7．7．2?一个监控的实例?182

7．8?本章小结?184

7．9?习题?185

实验6?Structured?Streaming编程实践?185

第8章?Spark?MLlib?187

8．1?基于大数据的机器学习?188

8．2?机器学习库MLlib?概述?189

8．3?基本数据类型?190

8．3．1?本地向量?190

8．3．2?标注点?191

8．3．3?本地矩阵?192

8．4?机器学习流水线?193

8．4．1?流水线的概念?193

8．4．2?流水线工作过程?193

8．5?特征提取、转换和选择?195

8．5．1?特征提取?195

8．5．2?特征转换?199

8．5．3?特征选择?204

8．5．4?局部敏感哈希?205

8．6?分类算法?205

8．6．1?逻辑斯蒂回归分类器?206

8．6．2?决策树分类器?212

8．7?聚类算法?217

8．7．1?K-Means?聚类算法?218

8．7．2?GMM?聚类算法?220

8．8?协同过滤算法?223

8．8．1?推荐算法的原理?223

8．8．2?ALS?算法?224

8．9?模型选择和超参数调整?228

8．9．1?模型选择工具?229

8．9．2?用交叉验证选择模型?229

8．10?本章小结?232

8．11?习题?233

实验7?Spark?机器学习库MLlib编程实践?233

参考文献?235

林子雨，博士（毕业于北京大学），现为厦门大学计算机科学系助理教授，全国高校知名大数据教师，厦门大学数据库实验室负责人，荣获2013年度和2017年度厦门大学奖教金、2018年厦门大学高等教育教学成果特等奖、2018年福建省高等教育教学成果二等奖和2018年国家精品在线开放课程，中国计算机学会数据库专委会委员，中国计算机学会信息系统专委会委员。曾任厦门大学信息科学与技术学院院长助理、晋江市发展和改革局副局长。主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据，并以作者身份在《软件学报》《计算机学报》和《计算机研究与发展》等国家重点期刊以及国际学术会议上发表多篇学术论文。作为项目负责人主持的科研项目包括1项国家自然科学青年基金项目(No.61303004)、1项福建省自然科学青年基金项目(No.2013J05099)和1项中央高校基本科研业务费项目(No.2011121049)，主持的教改课题包括1项2016年福建省教改课题和1项2016年*产学协作育人项目。编著出版了国内高校本系统介绍大数据知识的专业教材《大数据技术原理与应用》，被国内众多高校采用作为开课教材，并成为京东、**网等网店畅销书籍。建设了国内高校**大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程提供全方位、一站式服务，成为国内高校大数据教学****，平台每年访问量超过100万次。

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