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Hadoop+Spark+Python大数据处理从算法到实战

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作者朱春旭 著

出版社北京大学出版社

ISBN9787301321447

出版时间2021-06

装帧平装

开本16开

定价99元

货号1202384424

上书时间2024-09-04

谢岳书店
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品相描述：全新
商品描述
作者简介

朱春旭，软件，长期为软件开发公司、政府机构培训大数据开发与应用课程，提供大数据技术咨询与问题解决方案，对Python、大数据分析相关领域有深入研究。著有《Python编程自学教程》《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》，培训学员10000+。



目录
篇 入门篇

章 初识大数据 002

1.2 如何处理与分析大数据 004

1.3 大数据的产业应用 008

第2篇 准备篇

第2章 万丈高楼平地起，使用 Docker 作地基 011

2.1 初识 Docker 011

2.2 搭建 Docker 运行环境 016

2.3 Docker 操作镜像 029

2.4 Docker 操作容器 036

2.5 Docker 私有仓库 045

2.6 Docker Compose 编排容器046

2.7 Portainer 可视化工具 053

2.8 实训：构建 Nginx 镜像并创建容器 055

第3章 团队合作好，使用 Kubernetes 来协调 057

3.1 初识 Kubernetes057

3.2 搭建集群 063

3.4 Kubernetes Dashboard 管理工具 079

3.5 实训：在集群中部署 Nginx 服务器集群 084

第3篇 技法篇

第4章 筑高楼，需利器，使用 Hadoop 做核心 088

4.1 Hadoop 简介 088

4.2 HDFS 分布式文件系统 092

4.3 任务调度与资源管理器 YARN 097

4.4 MapReduce 分布式计算框架104

4.5 Hadoop 环境搭建 113

4.6 Hadoop 常用操作命令 127

4.7 实训：在容器中部署 Hadoop集群 130

第5章 空间要灵活，使用 HBase 来管理 136

5.1 初识 HBase 136

5.2 HBase 环境搭建144

5.3 HBase Shell 操作 152

5.4 HBase Thrift 编程接口 160

5.5 Region 的拆分与合并 162

5.6 实训：构建订单管理表 165

第6章 数据需要规划，使用 Hive 建仓库169

6.1 初识 Hive 169

6.2 Hive 环境搭建 171

6.3 Hive 数据库与表 176

6.4 表的类型 183

6.5 分桶查询与排序 188

6.6 Sqoop 数据的导入导出 190

6.7 Hive Thrift 编程接口192

6.8 实训：构建订单分析数据仓库 193

第7章 处理要够快，使用 Spark 196

7.1 Spark 概述 196

7.2 Spark 核心原理 199

7.3 Spark 环境搭建 202

7.4 提交 Spark 应用 206

7.5 实训：在容器中部署 Spark集群 209

第8章 数据无结构，使用 RDD 212

8.1 RDD 设计原理 212

8.2 RDD 编程 216

8.3 键值对 RDD 224

8.4 读写文件 230

8.5 集成 HBase 232

8.6 编程进阶 234

8.7 实训：分析商品销售情况 240

第9章 数据有结构，使用 SQL 语句 245

9.1 Spark SQL 概述 245

9.2 创建 DataFrame 对象 249

9.3 DataFrame 常用的 API 254

9.4 保存 DataFrame 262

9.5 实训：分析公司销售业绩 264

0章 Spark 流式计算编程 268

10.1 流计算简介 268

10.2 Discretized Stream 271

10.3 Structured Streaming 278

10.4 实训：实时统计贷款金额 293

第4篇 算法篇

1章 发掘数据价值，使用机器学习技术297

11.1 什么是机器学习 297

11.2 scikit-learn 机器学习库303

11.3 Spark 机器学习库 308

11.4 实训：简单的情感分析 310

2章 处理分类问题313

12.1 分类问题概述 313

12.2 决策树 .315

12.3 随机森林 320

12.4 Logistic 回归 325

12.5 支持向量机 329

12.6 贝叶斯 334

12.7 实训：判断用户是否购买该商品 337

3章 处理回归问题 340

13.1 回归问题概述 340

13.2 线性回归与多项式回归 342

13.3 决策树回归 347

13.4 实训：预测房价 352

4章 处理聚类问题 355

14.1 聚类问题概述 355

14.2 基于划分聚类 356

14.3 基于模型聚类 359

14.4 实训：对客户进行聚类 363

5章 关联规则与协同过滤 365

15.1 关联规则数据挖掘 365

15.2 协同过滤 368

15.3 实训：使用 Spark ALS 推荐菜单 371

6章 建立智能应用 374

16.1 构建简单模型 374

16.2 自定义模型和自定义层 384

16.3 回调 386

16.4 保存与恢复模型 388

16.5 识别手写字 391

16.6 实训：猫狗识别 394

第5篇 实战篇

7章 综合实战：猜你喜欢401

17.1 项目背景与解决方案介绍 401

17.2 数据库设计 403

17.3 推荐模型 404

17.4 前端网站 406

8章 综合实战：人脸识别416

18.1 项目背景与解决方案介绍 416

18.2 图像采集 418

18.3 训练模型与识别人脸 422

内容摘要
本书围绕新基建的云计算、大数据及人工智能进行介绍，分为以下五个部分。 
部分介绍大数据的概念与特点，以及典型的产业应用场景；第二部分介绍目前云计算中的一个重要的研究与应用领域—容器云，包含应用容器引擎Docker与容器编排工具Kubernetes；第三部分是大数据分析的基础，也是大数据分析技术的重点，包含Hadoop、HBase、Hive、Spark的环境搭建及开发流程；第四部分是机器学习相关算法的应用，包含scikit-learn、SparkML、TensorFlow工具的使用；第五部分，以实例介绍如何使用Spark机器学习库中的协同过滤算法，来实现一个基于Web的推荐系，以及介绍如何使用OpenCV与TensorFlow构建卷积神经网络来实现基于Web的人脸识别。 
本书轻理论，重实践，适合有一定编程基础，且对云计算、大数据、机器学习、人工智能感兴趣，希望投身到新基建这一伟大事业的读者学习。同时，本书还可作为广大院校相关专业的教材和培训参考用书。

主编推荐
1.书力求简单、实用，坚持以实例为主，理论为辅。 从应用场景切入，围绕新基建的云计算、大数据及人工智能，介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景，使读者了解大数据项目和机器学习开发过程，能设计不同场景下的项目架构，并做好不同业务下的数据建模。

2.Hadoop+spark+Python三合一，内容讲解重点分明，细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵，尽可能让读者用更低的成本，尽快掌握相关技术，紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块，让读者在学完该章节的知识后能够举一反三，学以致用，早日投身新基建。

3.布局合理，循序渐进，自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes，然后介绍大数据的常用组件，为读者的后续实践打好基础后，开始讲解机器学习库的相关用法；随着人工智能的快速发展，神经网络及相关的开发工具也愈发强大，因此引入了能解决更复杂问题，但操作又比较简单的深度学习框架 TensorFlow。掌握TensorFlow，既弥补了 Spark、scikit-learn 的不足，又能应对更困难的场景。

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