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内容提要
前言
第1章 大数据技术概述
1.1 大数据的概念与关键技术
1.2 代表性大数据技术
1.3 编程语言的选择
1.4 在线资源
1.5 本章小结
1.6 习题
实验1 Linux系统的安装和常用命令
第2章 Scala语言基础
2.1 Scala语言概述
2.2 Scala基础知识
2.3 面向对象编程基础
2.4 函数式编程基础
2.5 本章小结
2.6 习题
实验2 Scala编程初级实践
第3章 Spark的设计与运行原理
3.1 概述
3.2 Spark生态系统
3.3 Spark运行架构
3.4 Spark的部署方式
3.5 本章小结
3.6 习题
第4章 Spark环境搭建和使用方法
4.1 安装Spark
4.2 在spark-shell中运行代码
4.3 开发Spark独立应用程序
4.4 Spark集群环境搭建
4.5 在集群上运行Spark应用程序
4.6 本章小结
4.7 习题
实验3 Spark和Hadoop的安装
第5章 RDD编程
5.1 RDD编程基础
5.2 键值对RDD
5.3 数据读写
5.4 综合实例
5.5 本章小结
实验4 RDD编程初级实践
第6章 Spark SQL
6.1 Spark SQL简介
6.2 DataFrame概述
6.3 DataFrame的创建
6.4 DataFrame的保存
6.5 DataFrame的常用操作
6.6 从RDD转换得到DataFrame
6.7 使用Spark SQL读写数据库
6.8 本章小结
6.9 习题
实验5 Spark SQL编程初级实践
第7章 Spark Streaming
7.1 流计算概述
7.2 Spark Streaming
7.3 DStream操作概述
7.4 基本输入源
7.5 高级数据源
7.6 转换操作
7.7 输出操作
7.8 本章小结
7.9 习题
实验6 Spark Streaming编程初级实践
第8章 Spark MLlib
8.1 基于大数据的机器学习
8.2 机器学习库MLlib概述
8.3 基本数据类型
8.4 机器学习流水线
8.5 特征提取、转换和选择
8.6 分类算法
8.7 聚类算法
8.8 协同过滤算法
8.9 模型选择和超参数调整
8.10 本章小结
8.11 习题
实验7 Spark机器学习库MLlib编程实践
参考文献
更新时间：2019-12-27 14:46:09
完结共79章
倒序