Spark Cookbook (中文版)

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Spark Cookbook (中文版)

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內容描述

<內容簡介>
Spark是一個基於內存計算的開源集群計算系統，它非常小巧玲瓏，讓數據分析更加快速，已逐漸成為新一代大數據處理平臺中的佼佼者。本書內容分為12章，從認識Apache Spark開始講解，陸續介紹了Spark的使用、外部數據源、Spark SQL、Spark Streaming、機器學習、監督學習中的回歸和分類、無監督學習、推薦系統、圖像處理、優化及調優等內容。本書適合大數據領域的技術人員，可以幫助他們更好地洞悉大數據，本書也適合想要學習Spark進行大數據處理的人員，它將是一本絕佳的參考教程。

<章節目錄>
第1章開始使用Apache Spark 1 1.1簡介1 1.2使用二進製文件安裝Spark 2 1.3通過Maven構建Spark源碼5 1.4在Amazon EC2上部署Spark 7 1.5在集群上以獨立模式部署Spark 13 1.6在集群上使用Mesos部署Spark 18 1.7在集群上使用YARN部署19 1.8使用Tachyon作為堆外存儲層22 第2章使用Spark開發應用27 2.1簡介27 2.2探索Spark shell 27 2.3在Eclipse中使用Maven開發Spark應用29 2.4在Eclipse中使用SBT開發Spark應用33 2.5在Intellij IDEA中使用Maven開發Spark應用34 2.6在Intellij IDEA中使用SBT開發Spark應用36 第3章外部數據源38 3.1簡介38 3.2從本地文件系統加載數據39 3.3從HDFS加載數據40 3.4從HDFS加載自定義輸入格式的數據45 3.5從Amazon S3加載數據46 3.6從Apache Cassandra加載數據49 3.7從關係型數據庫加載數據54 第4章Spark SQL 57 4.1簡介57 4.2理解Catalyst優化器60 4.3創建HiveContext 63 4.4使用case類生成數據格式66 4.5編程指定數據格式67 4.6使用Parquet格式加載及存儲數據69 4.7使用JSON格式加載及存儲數據73 4.8從關係型數據庫加載及存儲數據75 4.9從任意數據源加載及存儲數據78 第5章Spark Streaming 80 5.1簡介80 5.2使用Streaming統計字數82 5.3 Twitter流數據處理84 5.4 Kafka流數據處理88 第6章機器學習——MLlib 94 6.1簡介94 6.2創建向量95 6.3創建向量標籤97 6.4創建矩陣99 6.5計算概述統計量101 6.6計算相關性102 6.7進行假設檢驗104 6.8使用ML創建機器學習流水線106 第7章監督學習之回歸——MLlib 109 7.1簡介109 7.2使用線性回歸110 7.3理解代價函數112 7.4使用Lasso線性回歸116 7.5使用嶺回歸117 第8章監督學習之分類——MLlib 119 8.1簡介119 8.2邏輯回歸分類119 8.3支持向量機二元分類124 8.4決策樹分類127 8.5隨機森林分類134 8.6梯度提升樹（GBTs）分類139 8.7樸素貝葉斯分類140 第9章無監督學習——MLlib 143 9.1簡介143 9.2使用k-means聚類144 9.3主成分分析的降維149 9.4奇異值分解降維155 第10章推薦系統159 10.1簡介159 10.2顯性反饋的協同過濾161 10.3隱性反饋的協同過濾164 第11章圖像處理——GraphX 169 11.1簡介169 11.2基本圖像運算170 11.3使用PageRank 171 11.4查找連通分量174 11.5相鄰聚合實現177 第12章優化及調優180 12.1簡介180 12.2內存優化183 12.3使用壓縮提升性能185 12.4使用序列化提升性能186 12.5優化垃圾回收187 12.6優化並行度的級別187 12.7理解未來的優化——Tungsten 項目188