PySpark大数据分析实战
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山西太原
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作者伍鲜，常丽娟编著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111739593
出版时间2023-12
装帧平装
开本16开
定价119元
货号14553067
上书时间2024-08-15
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前言 第1章 初识PySpark/ 1.1 关于数据/ 1.2 了解Hadoop/ 1.2.1 分布式文件系统HDFS/ 1.2.2 分布式计算框架MapReduce/ 1.2.3 资源调度管理框架YARN/ 1.3 了解Hive/ 1.4 了解Spark/ 1.4.1 Spark是什么/ 1.4.2 Spark的发展历程/ 1.4.3 Spark的特点/ 1.4.4 Spark的生态系统/ 1.4.5 Spark的部署模式/ 1.4.6 Spark的运行架构/ 1.5 PySpark库介绍/ 1.6 本章小结/ 第2章 Spark环境搭建/ 2.1 安装环境准备/ 2.1.1 操作系统准备/ 2.1.2 Java环境准备/ 2.1.3 Python环境准备/ 2.1.4 Spark安装包下载/ 2.1.5 Hadoop安装包下载/ 2.2 Spark本地模式安装/ 2.2.1 使用交互式pyspark运行代码/ 2.2.2 宽窄依赖和阶段划分/ 2.2.3 使用spark-submit提交代码/ 2.3 Spark独立集群安装/ 2.3.1 配置并启动Spark集群/ 2.3.2 使用spark-submit提交代码/ 2.3.3 Spark History Server历史服务/ 2.3.4 独立集群模式的代码运行流程/ 2.4 Spark on YARN模式安装/ 2.4.1 安装Hadoop集群/ 2.4.2 格式化NameNode/ 2.4.3 启动Hadoop集群/ 2.4.4 配置Spark运行在YARN上/ 2.4.5 使用spark-submit提交代码/ 2.4.6 Spark on YARN模式代码运行流程/ 2.5 云服务模式Databricks介绍/ 2.5.1 Databricks基本概念/ 2.5.2 创建集群/ 2.5.3 数据集成/ 2.5.4 创建笔记本/ 2.5.5 运行案例/ 2.5.6 创建作业/ 2.5.7 运行作业/ 2.5.8 其他类型的作业/ 2.6 本章小结/ 第3章 数据分析基础/ 3.1 什么是数据分析/ 3.2 Python数据分析工具介绍/ 3.2.1 数学计算库NumPy介绍/ 3.2.2 数据分析库Pandas介绍/ 3.3 数据分析图表介绍/ 3.4 Python数据可视化工具介绍/ 3.4.1 Matplotlib介绍/ 3.4.2 Seaborn介绍/ 3.4.3 Pyecharts介绍/ 3.4.4 三种可视化工具的对比/ 3.5 本章小结/ 第4章 选择合适的开发工具/ 4.1 使用Databricks探索数据/ 4.1.1 使用笔记本开发代码/ 4.1.2【实战案例】阿凡达电影评价分析/ 4.2 使用JupyterLab探索数据/ 4.2.1 创建虚拟环境/ 4.2.2 安装JupyterLab/ 4.2.3 集成Spark引擎/ 4.2.4【实战案例】二手房数据分析/ 4.3 使用PyCharm探索数据/ 4.3.1 安装PyCharm/ 4.3.2 安装Python/ 4.3.3 创建PyCharm项目/ 4.3.4 PyCharm插件介绍/ 4.3.5【实战案例】招聘信息数据分析/ 4.4 本章小结/ 第5章 核心功能Spark Core/ 5.1 SparkContext介绍/ 5.2 RDD介绍/ 5.3 RDD的特性/ 5.4 RDD的创建/ 5.4.1 通过并行化本地集合创建RDD/ 5.4.2 通过外部文件系统数据创建RDD/ 5.4.3 通过已存在的RDD衍生新的RDD/ 5.5 RDD的算子/ 5.5.1 什么是算子/ 5.5.2 算子的分类/ 5.6 常用的Transformation算子/ 5.6.1 基本算子/ 5.6.2 二元组相关的算子/ 5.6.3 分区相关的算子/ 5.7 常用的Action算子/ 5.7.1 基本算子/ 5.7.2 Executor端执行的算子/ 5.8 RDD的持久化/ 5.8.1 缓存/ 5.8.2 缓存的特点/ 5.8.3 检查点/ 5.8.4 缓存和检查点的比较/ 5.9 共享变量/ 5.9.1 广播变量/ 5.9.2 累加器/ 5.10【实战案例】共享单车租赁数据分析/ 5.10.1 数据集成/ 5.10.2 不同月份的租赁数据分析/ 5.10.3 不同时间的租赁数据分析/ 5.10.4 不同周期的租赁数据分析/ 5.10.5 不同维度的租赁数据分析/ 5.10.6 天气对租赁需求的影响/ 5.10.7 温度、风速对租赁需求的影响/ 5.11 本章小结/ 第6章 结构化数据处理Spark SQL/ 6.1 Spark SQL概述/ 6.1.1 什么是Spark SQL/ 6.1.2 Spark SQL的特点/ 6.2 Spark SQL的发展历程/ 6.2.1 从HDFS到Hive/ 6.2.2 从Hive到Shark/ 6.2.3 从Shark到Spark SQL/ 6.3 SparkSession介绍/ 6.4 DataFrame概述/ 6.4.1 什么是DataFrame/ 6.4.2 DataFrame的组成/ 6.5 DataFrame的创建/ 6.5.1 通过RDD创建/ 6.5.2 通过Pandas的DataFrame创建/ 6.5.3 通过外部数据创建/ 6.6 DataFrame的基本操作/ 6.6.1 DSL语法风格/ 6.6.2 Spark Join策略介绍/ 6.6.3 SQL语法风格/ 6.7 DataFrame的函数操作/ 6.7.1 内置函数/ 6.7.2 窗口函数/ 6.7.3 自定义函数/ 6.8 DataFrame的数据清洗/ 6.8.1 删除重复行/ 6.8.2 缺失值的处理/ 6.9 DataFrame的持久化/ 6.10 DataFrame的数据写出/ 6.10.1 写出数据到文件/ 6.10.2 写出数据到数据库/ 6.11【实战案例】世界杯数据可视化分析/ 6.11.1 世界杯成绩汇总信息分析/ 6.11.2 世界杯比赛信息分析/ 6.12 本章小结/ 第7章 集成Hive数据仓库/ 7.1 Spark on Hive操作数据仓库/ 7.1.1 安装Hive/ 7.1.2 启动元数据服务/ 7.1.3 配置Spark on Hive/ 7.1.4 验证Spark on Hive/ 7.2 使用MySQL替换Hive元数据服务/ 7.2.1 初始化MySQL/ 7.2.2 配置Spark on MySQL/ 7.2.3 验证Spark on MySQL/ 7.3【实战案例】基于Hive数据仓库的电商数据分析/ 7.3.1 数据集成/ 7.3.2 爆款产品分析/ 7.3.3 月交易情况分析/ 7.3.4 忠诚客户分析/ 7.3.5 客户区域分析/ 7.4 本章小结/ 第8章 Spark Streaming流式数据处理/ 8.1 流式数据处理概述/ 8.1.1 静态数据和流式数据/ 8.1.2 批量计算和实时计算/ 8.1.3 流式计算/ 8.2 Spark Streaming概述/ 8.3 StreamingContext介绍/ 8.4 DStream介绍/ 8.5 DStream的创建/ 8.5.1 通过文件创建/ 8.5.2 通过套接字创建/ 8.5.3 通过RDD队列创建/ 8.6 DStream的Transformation操作/ 8.6.1 无状态转换/ 8.6.2 有状态转换/ 8.7 DStream的输出操作/ 8.8 DStream的SQL操作/ 8.9 DStream的持久化/ 8.10【实战案例】地震数据处理分析/ 8.10.1 数据集成/ 8.10.2 震级大小分布分析/ 8.10.3 震源深度分布分析/ 8.10.4 震中坐标分布分析/ 8.10.5 中等地震分布分析/ 8.11 本章小结/ 第9章 Structured Streaming结构化流处理/ 9.1 编程模型/ 9.1.1 基本概念/ 9.1.2 事件时间和延迟数据/ 9.1.3 容错语义/ 9.2 流式DataFrame的创建/ 9.2.1 通过文件源创建/ 9.2.2 通过Socket源创建/ 9.2.3 通过Rate源创建/ 9.2.4 通过Kafka源创建/ 9.3 流式DataFrame的操作/ 9.3.1 事件时间窗口/ 9.3.2 处理延迟数据和水印/ 9.3.3 连接操作/ 9.3.4 消除重复数据/ 9.3.5 不支持的操作/ 9.4 启动流式处理查询/ 9.4.1 输出模式/ 9.4.2 输出接收器/ 9.4.3 触发器/ 9.5 管理流式查询/ 9.6 监控流式查询/ 9.7【实战案例】气象数据处理分析/ 9.7.1 数据集成/ 9.7.2 云量分布分析/ 9.7.3 气温分布分析/ 9.7.4 降水量分布分析/ 9.8 本章小结/ 第10章 Spark机器学习库MLlib/ 10.1 机器学习介绍/ 10.1.1 基本概念/ 10.1.2 评估指标/ 10.1.3 主要过程/ 10.1.4 基于大数据的机器学习/ 10.2 MLlib介绍/ 10.3 数据预处理/ 10.3.1 缺失值处理/ 10.3.2 无量纲化处理/ 10.3.3 特征数据处理/ 10.4 特征提取和转换/ 10.5 回归算法介绍/ 10.5.1 线性回归算法介绍/ 10.5.2 回归树算法介绍/ 10.6 分类算法介绍/ 10.6.1 逻辑回归算法介绍/ 10.6.2 支持向量机算法介绍/ 10.7聚类算法介绍/ 10.7.1K-means算法介绍/ 10.7.2高斯混合模型介绍/ 10.8【实战案例】信用卡欺诈数据分析/ 10.8.1 数据预览/ 10.8.2 机器学习训练/ 10.9 本章小结/ 第11章 综合实战：基于协同过滤的图书推荐系统/ 11.1 项目介绍/ 11.2 协同过滤算法/ 11.2.1 协同过滤算法介绍/ 11.2.2 相似度度量/ 11.2.3 交替最小二乘法/ 11.3 项目实现/ 11.3.1 数据集成/ 11.3.2 数据分析/ 11.3.3 结果导出/ 11.4 数据可视化/ 11.4.1 Flask框架介绍/ 11.4.2 推荐结果展示/ 11.5 项目部署/ 11.6 本章小结/ 参考文献/
内容摘要
本书是PySpark大数据分析的入门读物，适合有一定Python基础的读者学习使用。本书基于近期新版本的PySpark 3.4.x编写，全书共11章，系统地介绍了PySpark大数据分析的方法和技巧，内容涵盖了大数据的相关技术、PySpark的基本概念、Spark环境搭建、数据分析的基本概念及相关工具、开发工具的选择、Spark核心编程和Spark SQL操作等基础知识和核心技术，以及Spark流式数据处理、Spark机器学习库MLlib和基于协同过滤的图书推荐系统等高级主题。本书通过多个实战案例，带领读者掌握使用Python和Spark进行大数据分析的方法和技巧，从而提高读者的数据处理能力和业务价值。
本书内容全面、示例丰富、讲解清晰，读者可以直接应用书中的案例。本书适合自学，也可作为计算机、软件工程、数据科学与大数据等专业的教学参考书，用于指导大数据分析编程实践，还可供相关技术人员参考。
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精彩内容
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