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Spark3.x綜合項目實戰

  • 作者：編者:馬衛花//張文勝//段毅|責編:鄧艷
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302658030
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：189
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分為基礎篇、案例篇兩部分。在基礎篇（第1、2章）中介紹了Spark運行環境的搭建、Spark的生態體系、編程模型、Scala基本語法、高階函數、集合等方面的基礎知識；在案例篇（第3?7章）中基於5個綜合案例翔實地介紹了如何使用Spark實現音樂、房地產、氣象、電商、電影等領域大數據分析與挖掘的技術與技巧，主要目的是通過Spark綜合應用項目，幫助讀者食味知髓，領悟Spark項目的精妙，修煉成Spark高手。同時，本書還提供了詳細的實訓指導、數據源和程序代碼等配套資源。
    本書既可以作為普通高等院校大數據、電腦、人工智慧等相關專業的本科生、研究生的實驗實訓教材，也可以作為大學生競賽、畢業設計的重要素材和參考讀物。同時，還可滿足數據分析從業人員及數據挖掘愛好者的需要。
作者介紹
編者:馬衛花//張文勝//段毅|責編:鄧艷
目錄
基礎篇
  第1章  Spark概述
    1.1  認識Spark
    1.2  了解Spark生態系統
    1.3  Spark環境安裝
      1.3.1  安裝JDK
      1.3.2  Hadoop集群搭建
      1.3.3  Spark安裝及配置
    1.4  Spark初體驗
    1.5  掌握Spark編程模型
    本章小結
    本章練習
  第2章  Spark基礎
    2.1  Scala初識
      2.1.1  學習使用Scala解釋器
      2.1.2  Scala變數定義
      2.1.3  Scala數據類型
      2.1.4  Scala算術運算符
      2.1.5  Scala關係運算符
      2.1.6  Scala邏輯運算符
      2.1.7  Scala選擇結構
      2.1.8  Scala循環結構
      2.1.9  Scala數組
      2.1.10  Scala函數
      2.1.11  Scala元組
      2.1.12  Scala集合
    2.2  計算淡旺季飛機票的價格
    2.3  按班級計算學生平均分
    2.4  計算城市氣溫的均值
    本章小結
    本章練習
案例篇
  第3章  流行音樂數據分析
    3.1  項目背景
    3.2  分析任務
    3.3  技術準備
      3.3.1  實驗環境
      3.3.2  Spark RDD
      3.3.3  Spark編程入門
      3.3.4  Spark運行架構
      3.3.5  Spark運行模式
    3.4  任務實現
      3.4.1  數據源
      3.4.2  架構設計
      3.4.3  設計思路
      3.4.4  數據分析
      3.4.5  可視化展示
    3.5  部署運行
    本章小結
    本章練習

  第4章  區域性房屋交易數據分析
    4.1  項目背景
    4.2  分析任務
    4.3  技術準備
      4.3.1  實驗環境
      4.3.2  Spark SQL
    4.4  任務實現
      4.4.1  數據源
      4.4.2  架構設計
      4.4.3  設計思路
      4.4.4  統計分析
      4.4.5  可視化展示
    4.5  部署運行
    本章小結
    本章練習
  第5章  基於數據挖掘的氣象分析
    5.1  項目背景
    5.2  分析任務
    5.3  技術準備
      5.3.1  實驗環境
      5.3.2  HBase
      5.3.3  Spark MLlib機器學習
    5.4  任務實現
      5.4.1  數據源導HBase
      5.4.2  架構設計
      5.4.3  設計思路
      5.4.4  數據分析
      5.4.5  可視化展示
      5.4.6  氣溫預測分析
    5.5  部署運行
    本章小結
    本章練習
  第6章  基於廣告流量數據的實時分析
    6.1  項目背景
    6.2  實現任務
    6.3  技術準備
      6.3.1  實驗環境
      6.3.2  Kafka
      6.3.3  Spark Streaming
      6.3.4  Spark Streaming整合Kafka操作
    6.4  任務實現
      6.4.1  數據源
      6.4.2  架構設計
      6.4.3  設計思路
      6.4.4  數據實時發送
      6.4.5  實時分析
      6.4.6  可視化展示
    6.5  部署運行
    本章小結
    本章練習

  第7章  基於多元分析的電影智能推薦系統
    7.1  項目背景
    7.2  實現任務
    7.3  技術準備
      7.3.1  實驗環境
      7.3.2  交替最小二乘推薦演算法
    7.4  過程實現
      7.4.1  架構設計
      7.4.2  設計思路
      7.4.3  電影數據分析
      7.4.4  電影智能推薦
    7.5  部署與運行
    本章小結
    本章練習
參考文獻

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