Hadoop + Spark 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战

图书标准信息

• 作者 林大贵 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2016-11
• 版次 1
• ISBN 9787302453758
• 定价 79.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 425页
• 字数 730千字
• 正文语种 简体中文
• 原版书名 Hadoop + Spark 大數據巨量分析與機器學習整合開發實戰

【内容简介】

《Hadoop
   Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理介绍和说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单台Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多台Linux虚拟机，如何建立Hadoop集群，再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校，参照书中介绍的搭建过程，同样可以将实践平台搭建在多台实体计算机上，以便更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境。《Hadoop
   Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》非常适合于学习大数据基础知识的初学者阅读，更适合正在学习大数据理论和技术的人员作为上机实践用的教材。

【作者简介】

林大贵，作者从事IT产业多年，包括系统设计、网站开发等诸多领域，具备丰富实战开发经验，多版多部具有影响力的作品。

【目录】

第1章  大数据与机器学习 1

1.1  大数据定义 2

1.2 Hadoop简介 2

1.3 Hadoop HDFS分布式文件系统 3

1.4 Hadoop MapReduce的介绍 5

1.5 Spark的介绍 6

1.6  机器学习的介绍 8

第2章  VirtualBox虚拟机软件的安装 11

2.1 VirtualBox的下载和安装 12

2.2  设置VirtualBox语言版本 16

2.3  设置VirtualBox存储文件夹 17

2.4  在VirtualBox创建虚拟机 18

第3章  Ubuntu Linux操作系统的安装 23

3.1  下载安装Ubuntu的光盘文件 24

3.2  在Virtual设置Ubuntu虚拟光盘文件 26

3.3  开始安装Ubuntu 28

3.4  启动Ubuntu 33

3.5  安装增强功能 34

3.6  设置默认输入法 38

3.7  设置“终端”程序 40

3.8  设置“终端”程序为白底黑字42

3.9  设置共享剪贴板 43

 

第4章  Hadoop Single Node Cluster的安装 46

4.1  安装JDK 47

4.2  设置SSH无密码登录 50

4.3  下载安装Hadoop 53

4.4  设置Hadoop环境变量 56

4.5  修改Hadoop配置设置文件 58

4.6  创建并格式化HDFS目录 62

4.7  启动Hadoop 63

4.8  打开HadoopResourceManager Web界面 66

4.9 NameNode HDFS Web界面 67

第5章  Hadoop Multi Node Cluster的安装 69

5.1  把Single NodeCluster复制到data1 71

5.2  设置VirtualBox网卡 73

5.3  设置data1服务器 76

5.4  复制data1服务器到data2、data3、master 84

5.5  设置data2、data3服务器 87

5.6  设置master服务器 91

5.7 master连接到data1、data2、data3创建HDFS目录 94

5.8  创建并格式化NameNodeHDFS目录 98

5.9  启动HadoopMulti Node Cluster 99

5.10 打开Hadoop ResourceManager Web界面 102

5.11 打开NameNode Web界面 103

第6章  Hadoop HDFS命令 104

6.1  启动HadoopMulti-Node Cluster 105

6.2  创建与查看HDFS目录 107

6.3  从本地计算机复制文件到HDFS109

6.4  将HDFS上的文件复制到本地计算机114

6.5  复制与删除HDFS文件 116

6.6  在Hadoop HDFSWeb用户界面浏览HDFS 118

第7章  Hadoop MapReduce 122

7.1  介绍wordCount.Java123

7.2  编辑wordCount.Java124

7.3  编译wordCount.Java127

7.4  创建测试文本文件 129

7.5  运行wordCount.Java130

7.6  查看运行结果 131

7.7 Hadoop MapReduce的缺点 132

第8章  Spark的安装与介绍 133

8.1 Spark的Cluster模式架构图 134

8.2 Scala的介绍与安装 135

8.3  安装Spark 138

8.4  启动spark-shell交互界面 141

8.5  设置spark-shell显示信息 142

8.6  启动Hadoop 144

8.7  本地运行spark-shell程序 145

8.8  在Hadoop YARN运行spark-shell147

8.9  构建SparkStandalone Cluster执行环境 149

8.10 在Spark Standalone运行spark-shell 155

第9章  Spark RDD 159

9.1  RDD的特性 160

9.2  基本RDD“转换”运算 161

9.3  多个RDD“转换”运算 167

9.4  基本“动作”运算 169

9.5 RDD Key-Value 基本“转换”运算 171

9.6  多个RDDKey-Value“转换”运算 175

9.7 Key-Value“动作”运算 178

9.8 Broadcast广播变量 181

9.9 accumulator累加器 184

9.10 RDD Persistence持久化 186

9.11 使用Spark创建WordCount 188

9.12 Spark WordCount详细解说 191

 

第10章  Spark的集成开发环境 195

10.1 下载与安装eclipse Scala IDE 197

10.2 下载项目所需要的Library 201

10.3 启动eclipse 205

10.4 创建新的Spark项目 206

10.5 设置项目链接库 210

10.6 新建scala程序 211

10.7 创建WordCount测试文本文件 213

10.8 创建WordCount.scala 213

10.9 编译WordCount.scala程序 215

10.10 运行WordCount.scala程序 217

10.11 导出jar文件 220

10.12 spark-submit的详细介绍 223

10.13 在本地local模式运行WordCount程序 224

10.14 在Hadoop yarn-client运行WordCount程序 226

10.15 在Spark Standalone Cluster上运行WordCount程序 230

10.16 本书范例程序的安装说明 231

第11章  创建推荐引擎 236

11.1 推荐算法介绍 237

11.2 “推荐引擎”大数据分析使用场景 237

11.3 ALS推荐算法的介绍 238

11.4 ml-100k推荐数据的下载与介绍 240

11.5 使用spark-shell导入ml-100k数据 242

11.6 查看导入的数据 244

11.7 使用ALS.train进行训练 247

11.8 使用模型进行推荐 250

11.9 显示推荐的电影名称 252

11.10 创建Recommend项目 255

11.11 Recommend.scala程序代码 257

11.12 创建PrepareData()数据准备 259

11.13 recommend()推荐程序代码 261

11.14 运行Recommend.scala 263

11.15 创建AlsEvaluation.scala调校推荐引擎参数 266

11.16 创建PrepareData()数据准备 269

11.17 进行训练评估 270

11.18 运行AlsEvaluation 279

11.19 修改Recommend.scala为最佳参数组合 281

第12章  StumbleUpon数据集 282

12.1 StumbleUpon数据集简介 283

12.2 下载StumbleUpon数据 285

12.3 用LibreOffice Calc 电子表格查看train.tsv 288

12.4 二元分类算法 291

第13章  决策树二元分类 292

13.1 决策树的介绍 293

13.2 创建Classification项目 294

13.3 开始输入RunDecisionTreeBinary.scala程序 296

13.4 数据准备阶段 298

13.5 训练评估阶段 303

13.6 预测阶段 308

13.7 运行RunDecisionTreeBinary.scala 311

13.6 修改RunDecisionTreeBinary调校训练参数 313

13.7 运行RunDecisionTreeBinary进行参数调校 320

13.8 运行RunDecisionTreeBinary不进行参数调校 323

第14章  逻辑回归二元分类 326

14.1 逻辑回归分析介绍 327

14.2 RunLogisticRegression WithSGDBinary.scala程序说明 328

14.3 运行RunLogisticRegression WithSGDBinary.scala进行参数调校 331

14.4 运行RunLogisticRegression WithSGDBinary.scala不进行参数调校 335

第15章  支持向量机SVM二元分类 337

15.1 支持向量机SVM算法的基本概念 338

15.2 RunSVMWithSGDBinary.scala 程序说明 338

15.3 运行SVMWithSGD.scala进行参数调校 341

15.4 运行SVMWithSGD.scala不进行参数调校 344

第16章  朴素贝叶斯二元分类 346

16.1 朴素贝叶斯分析原理的介绍 347

16.2 RunNaiveBayesBinary.scala程序说明 348

16.3 运行NaiveBayes.scala进行参数调校 351

16.4 运行NaiveBayes.scala不进行参数调校 353

第17章  决策树多元分类 355

17.1 “森林覆盖植被”大数据问题分析场景 356

17.2 UCI Covertype数据集介绍 357

17.3 下载与查看数据 359

17.4 创建RunDecisionTreeMulti.scala 361

17.5 修改RunDecisionTreeMulti.scala程序 362

17.6 运行RunDecisionTreeMulti.scala进行参数调校 367

17.7 运行RunDecisionTreeMulti.scala不进行参数调校 371

第18章  决策树回归分析 373

18.1 Bike Sharing大数据问题分析 374

18.2 Bike Sharing数据集 375

18.3 下载与查看数据 375

18.4 创建RunDecisionTreeRegression.scala 378

18.5 修改RunDecisionTreeRegression.scala 380

18.6 运行RunDecisionTreeRegression. scala进行参数调校 389

18.7 运行RunDecisionTreeRegression. scala不进行参数调校 392

第19章  使用ApacheZeppelin 数据可视化 394

19.1 Apache Zeppelin简介 395

19.2 安装Apache Zeppelin 395

19.3 启动Apache Zeppelin 399

19.4 创建新的Notebook 402

19.5 使用Zeppelin运行Shell 命令 403

19.6 创建临时表UserTable 406

19.7 使用Zeppelin运行年龄统计Spark SQL 407

19.8 使用Zeppelin运行性别统计Spark SQL 409

19.9 按照职业统计 410

19.10 Spark SQL加入文本框输入参数 412

19.11 加入选项参数 414

19.12 同时显示多个统计字段 416

19.13 设置工具栏 419

19.14 设置段落标题 420

19.15 设置Paragraph段落的宽度 422

19.16 设置显示模式 423