Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用

第1章 Spark簡(jiǎn)介與運(yùn)行原理
1．1 Spark是什么
1．2 Spark的生態(tài)系統(tǒng)
1．3 Spark的架構(gòu)與原理
1．4 Spark 2．X新特性
第2章 Spark的環(huán)境搭建
2．1 環(huán)境搭建前的準(zhǔn)備
2．2 Spark相關(guān)配置
2．3 Spark集群?jiǎn)?dòng)與關(guān)閉
2．4 Spark應(yīng)用提交到集群
2．5 Spark Web監(jiān)控頁面
第3章 開發(fā)Spark應(yīng)用
3．1 Java編程語言
3．2 Scala編程語言
3．3 R編程語言
3．4 Python編程語言
3．5 PySpark的啟動(dòng)與日志設(shè)置
3．6 PySpark開發(fā)包的安裝
3．7 使用PyCharm編寫Spark應(yīng)用
第4章 Spark RDD
4．1 彈性分布式數(shù)據(jù)集
4．2 transform算子
4．3 action算子
4．4 RDD Key——Value轉(zhuǎn)換算子
4．5 RDD Key——Value動(dòng)作運(yùn)算
4．6 共享變量
4．7 依賴關(guān)系
4．8 Spark RDD的持久化
第5章 DataFrame與Spark SQL
5．1 DataFrame
5．2 Spark SQL
5．3 Spark SQL、DataFrame的常用操作
第6章 Spark Streaming
6．1 Spark Streaming介紹
6．2 流數(shù)據(jù)加載
6．3 DStream轉(zhuǎn)換操作
6．4 DStream輸出操作
6．5 DataFrame與SQL操作
6．6 實(shí)時(shí)WordCount實(shí)驗(yàn)
第7章 Spark機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
7．1 Spark機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
7．2 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
7．3 使用ML機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
第8章 GraphFrames圖計(jì)算
8．1 圖
8．2 GraphFrames介紹
8．3 GraphFrame編程模型
8．4 GraphFrames實(shí)現(xiàn)的算法
8．5 基于GraphFrames的網(wǎng)頁排名
第9章 出租車數(shù)據(jù)分析
9．1 數(shù)據(jù)處理
9．2 數(shù)據(jù)分析
9．3 百度地圖可視化
第10章 圖書推薦系統(tǒng)
10．1 Django簡(jiǎn)介
10．2 Django項(xiàng)目搭建
10．3 推薦引擎設(shè)計(jì)
10．4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
參考文獻(xiàn)