大数据实训案例——电影推荐系统（Scala版）
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作者林子雨
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115503060
出版时间2019-05
装帧平装
开本16开
定价45元
货号1201873620
上书时间2024-09-28
商品详情
- 品相描述：全新
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商品简介
本书详细介绍了一个大数据应用案例——电影推荐系统（Scala版），案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。案例采用的编程语言是Scala和Java。
作者简介
目录
第1章 案例概述 1
1.1 案例目的 1
1.2 适用对象 1
1.3 时间安排 2
1.4 预备知识 2
1.5 硬件要求 2
1.6 软件工具 3
1.7 数据集 3
1.8 案例任务 3
1.9 实验步骤 4
1.10 在线资源 6
1.10.1 在线资源一览表 6
1.10.2 下载专区 7
1.10.3 先修课程 8
1.10.4 大数据课程公共服务平台 8
1.11 本章小结 9
第2章 大数据实验环境搭建 10
2.1 Linux系统及相关软件使用方法 10
2.1.1 Shell 11
2.1.2 root用户 11
2.1.3 创建普通用户 11
2.1.4 sudo命令 12
2.1.5 常用的Linux系统命令 12
2.1.6 文件解压缩 13
2.1.9 更新APT 14
2.1.10 切换中英文输入法 15
2.1.11 vim编辑器的安装和使用方法 16
2.2 JDK的安装 16
2.3 Scala的安装 17
2.4 Hadoop的安装和基本使用方法 18
2.4.1 安装Hadoop前的准备工作 18
2.4.2 安装Hadoop 20
2.4.3 HDFS操作常用Shell命令 23
2.5 Spark的安装和基本使用方法 25
2.5.1 下载安装文件 25
2.5.2 配置相关文件 26
2.5.3 Spark和Hadoop的交互 26
2.5.4 在spark-shell中运行代码 27
2.6 MySQL数据库的安装和基本
使用方法 29
2.6.1 安装MySQL 29
2.6.2 MySQL常用操作 32
2.7 本章小结 34
第3章 IntelliJ IDEA开发工具的安装和使用方法 35
3.1 下载和安装IDEA 35
3.2 下载Scala插件安装包 35
3.3 启动IDEA 36
3.4 为IDEA安装Scala插件 39
3.5 配置项目的JDK 42
3.6 使用IDEA开发WordCount程序 44
3.6.1 创建一个新项目WordCount 45
3.6.2 为WordCount项目添加Scala框架支持 47
3.6.4 新建Scala代码文件 52
3.6.5 配置pom.xml文件 53
3.6.6 更新Maven的依赖文件 55
3.6.7 运行WordCount程序 56
3.6.8 打包WordCount程序生成
JAR包 57
3.6.9 把JAR包提交到Spark中运行 61
3.7 本章小结 61
第4章 ETL工具Kettle的安装和
使用方法 62
4.1 安装Kettle 62
4.1.1 下载安装包 62
4.1.3 复制MySQL数据库驱动程序
JAR包 63
4.1.4 启动Kettle中的Spoon 63
4.1.5 设置中文界面 65
4.2 使用Kettle把数据加载到HDFS中 65
4.2.1 配置Kettle 66
4.2.2 新建作业 66
4.2.3 添加START组件 67
4.2.4 添加“Hadoop Copy Files”控件 68
4.2.5 设置“Hadoop Copy Files”
控件的属性 68
4.2.6 执行作业并查看运行结果 69
4.2.7 到HDFS中查看数据 70
4.3 本章小结 70
第5章 使用Spark SQL读写
MySQL数据库的方法 71
5.1 Spark SQL概述 71
5.2 创建MySQL数据库 72
5.3 在spark-shell交互式环境中
读写MySQL数据库 72
5.3.1 读取MySQL数据库中的数据 73
5.3.2 向MySQL数据库写入数据 74
5.4 编写独立应用程序读写MySQL
数据库 75
5.4.1 新建项目 75
5.4.2 设置依赖包 76
5.4.4 新建Scala代码文件 79
5.4.5 配置pom.xml文件 80
5.4.6 编译运行程序 82
5.4.7 生成应用程序JAR包 83
5.4.8 把JAR包提交到Spark中运行 85
5.5 本章小结 86
第6章 使用Spark MLlib实现协同
过滤算法 87
6.1 推荐系统概述 87
6.1.1 什么是推荐系统 87
6.1.2 长尾理论 88
6.1.3 推荐方法 88
6.1.4 推荐系统模型 89
6.1.5 推荐系统的应用 89
6.2 协同过滤算法 90
6.2.1 基于用户的协同过滤 90
6.2.2 基于物品的协同过滤 91
6.2.3 UserCF算法和ItemCF算法的
对比 92
6.2.4 基于模型的协同过滤 92
6.3 Spark MLlib中的协同过滤算法 92
6.3.1 ALS算法的基本原理 93
6.3.2 在spark-shell中运行ALS算法 95
6.3.3 编写独立应用程序运行ALS
算法 99
6.4 本章小结 103
第7章 Node.js的安装和使用
方法 104
7.1 Node.js的安装 104
7.2 创建Node.js应用 105
7.2.1 引入Node.js模块 105
7.2.2 创建服务器 105
7.2.3 接收请求与响应请求 106
7.3 使用Express框架和Jade模板引擎 106
7.3.2 安装Express开发框架 107
7.3.3 安装Jade模板引擎 107
7.3.4 创建服务器 107
7.3.5 创建模板文件 107
7.3.6 测试网页 108
7.4 实例1：设计网页实现用户注册登录
功能 108
7.4.1 创建MySQL数据库 108
7.4.3 安装Express开发框架 109
7.4.4 安装MySQL驱动模块 109
7.4.5 创建服务器 109
7.4.6 创建网页 111
7.4.7 测试网页 112
7.5 实例2：采用Jade模板引擎实现
用户注册登录功能 113
7.5.2 安装Express开发框架 113
7.5.3 安装Jade模板引擎 114
7.5.4 安装MySQL驱动模块 114
7.5.5 安装body-parser模块 114
7.5.6 创建服务器 114
7.5.7 创建网页模板文件 116
7.5.8 测试网页 116
7.6 实例3：通过网页调用词频统计应用
程序 118
7.6.2 安装Express开发框架 119
7.6.3 创建服务器 119
7.6.4 安装Jade模板引擎 119
7.6.5 为应用入口index.js增加路由等
功能 121
7.6.6 在网页中调用程序并展现结果 123
7.7 本章小结 124
第8章 电影推荐系统（基础版）的
实现过程 125
8.1 数据分析整体过程 125
8.2 把数据集加载到HDFS中 126
8.2.1 数据集基本情况 126
8.2.2 数据集下载 127
8.2.3 使用Kettle工具清洗数据并加载到HDFS中 127
8.3 编写Spark程序实现电影推荐 134
8.3.1 新建项目 134
8.3.2 设置依赖包 136
8.3.4 新建Scala代码文件 137
8.3.5 配置pom.xml文件 141
8.3.6 编译运行程序 142
8.3.7 生成应用程序JAR包 145
8.3.8 把JAR包提交到Spark中运行 147
8.4 使用Node.js在网页中展现结果 148
8.4.2 安装相关模块 148
8.4.3 创建服务器 148
8.4.4 添加模板文件 149
8.4.5 在网页中调用程序并展现结果 150
8.5 本章小结 151
第9章 电影推荐系统（升级版）的
设计与实现 152
9.1 系统概述 152
9.2 系统总体设计 153
9.3 数据库的设计与实现 153
9.3.1 数据库设计 153
9.3.2 数据库实现 154
9.4 Spark程序的设计与实现 155
9.4.1 新建项目 156
9.4.2 新建Scala代码文件 156
9.4.3 配置pom.xml文件 161
9.4.4 运行程序 163
9.4.5 生成应用程序JAR包 165
9.5 系统网站的设计与实现 166
9.5.1 系统网站的设计 166
9.5.2 系统网站的实现 168
9.6 本章小结 179
参考文献 180
主编推荐
本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶。本书是在厦门大学《大数据技术原理与应用》入门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量，在编著出版纸质教材之前，实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源，同时，该在线教程也已经用于厦门大学计算机科学系研究生的大数据课程教学，并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题，对Spark在线教程进行了多次修正和完善，所有这些前期准备工作，都为纸质教材的编著出版打下了坚实的基础。
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