Spark实战彼得·泽斯维奇,郑美珠,田华,王佐兵 pdf下载

基本信息

书名:Spark实战

定价：99.00元

作者:[克罗地亚]彼得·泽斯维奇,郑美珠,田华,王佐兵

出版社：机械工业出版社

出版日期：2019-08-01

ISBN：9787111617488

字数：

页码：372

版次：

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

编辑推荐

适读人群 ：软件工程师 数据科学与大数据技术专业人员 高等院校计算机专业师生

本书完整系统地介绍Spark各模块的原理并兼顾使用实战及综合应用
从实战角度讲解Spark，实例丰富，容易理解，内容实用，适合学习

内容提要

本书介绍了Spark应用程序及更高级应用的工作流程，主要从使用角度进行了描述，每个具体内容都有对应的代码。本书涵盖了Apache Spark和它丰富的API，构成Spark的组件（包括Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX），在Spark standalone、 Hadoop YARN以及 Mesos clusters上运行Spark应用程序的部署和安装。通过对应的实例全面、详细地介绍了整个Spark实战开发的流程。后，还介绍了Spark的高级应用，包括Spark流应用程序及可扩展和快速的机器学习框架H2O。 n
本书可以作为高等院校计算机、软件工程、数据科学与大数据技术等专业的大数据课程材料，可用于指导Spark编程实践，也可供相关技术人员参考使用。

目录

目录 n
译者序 n
致谢 n
前言 n
关于本书 n
关于作者 n
关于封面 n
部分 步 n
章 Apache Spark介绍 n
1.1什么是Spark n
1.1.1 Spark革命 n
1.1.2 MapReduce的缺点 n
1.1.3 Spark带来了什么有价值的东西 n
1.2 Spark组件 n
1.2.1 Spark核心 n
1.2.2 Spark SQL n
1.2.3 Spark Streaming n
1.2.4 Spark MLlib n
1.2.5 Spark GraphX n
1.3 Spark程序流 n
1.4 Spark生态系统 n
1.5 建立spark-in-action 虚拟机 n
1.5.1下载启动虚拟机 n
1.5.2 停止虚拟机 n
1.6总结 n
第2章 Spark基础 n
2.1使用spark-in-action虚拟机 n
2.1.1 复制Spark in Action GitHub存储库 n
2.1.2 找到java n
2.1.3 用虚拟机的Hadoop安装 n
2.1.4 检查虚拟机的Spark安装 n
2.2用Spark shell（壳）编写个Spark程序 n
2.2.1 启动Spark shell n
2.2.2 个Spark代码示例 n
2.2.3 弹性分布式数据集的概念 n
2.3基础RDD行为和转换 n
2.3.1 使用用map转换 n
2.3.2 使用distinct和flatMap 转换 n
2.3.3 使用sample、take和takeSample操作获取RDD的元素 n
2.4 Double RDD功能 n
2.4.1 Double RDD基本统计 n
2.4.2 使用直方图可视化数据分布 n
2.4.3 近似求和与平均值 n
2.5 总结 n
第3章 编写Spark应用程序 n
3.1在Eclipse上生成一个新的Spark项目 n
3.2开发应用程序 n
3.2.1 准备 GitHub 档案数据 n
3.2.2 加载 JSON n
3.2.3 从Eclipse运行应用 n
3.2.4 数据汇总 n
3.2.5 排除非公司员工 n
3.2.6 广播变量 n
3.2.7 使用整个数据集 n
3.3提交应用程序 n
3.3.1 建立uberjar n
3.3.2 调整应用程序 n
3.3.3 使用spark-submit n
3.4 总结 n
第4章 深入Spark API n
4.1使用键值对RDD n
4.1.1 创建键值对RDD n
4.1.2 键值对RDD的基本功能 n
4.2了解数据分区和减少数据混排 n
4.2.1 使用spark数据分区器 n
4.2.2 了解和避免不必要的数据混排 n
4.2.3 RDD重新分区 n
4.2.4 在分区中映射数据 n
4.3 连接、排序、分组数据 n
4.3.1 连接数据 n
4.3.2 数据排序 n
4.3.3 数据分组 n
4.4 理解RDD依赖 n
4.4.1 RDD依赖和Spark执行 n
4.4.2 Spark阶段和任务 n
4.4.3 使用检查点保存Spark谱系 n
4.5 使用累加器和广播变量与spark执行器进行沟通 n
4.5.1 使用累加器从执行器获取数据 n
4.5.2 使用广播变量将数据发送数据到执行器 n
4.6总结 n
第二部分 认识Spark家族 n
第5章 Spark SQL查询 n
5.1使用DataFrames n
5.1.1 从RDD创建DataFrames n
5.1.2 DataFrame API 基础知识 n
5.1.3 用SQL函数执行数据计算 n
5.1.4 使用缺失值 n
5.1.5 将DataFrames转换为RDD n
5.1.6 分组和连接数据 n
5.1.7 执行连接 n
5.2DataFrames：引入DataSet n
5.3使用SQL命令 n
5.3.1 表目录和Hive metastore n
5.3.2 执行SQL查询 n
5.3.3 通过Thrift服务器连接到Spark SQL n
5.4保存并加载DataFrame 数据 n
5.4.1 内置数据源 n
5.4.2 保存数据 n
5.4.3 加载数据 n
5.5 Catalyst 优化器 n
5.6 Tungsten性能改进 n
5.7总结 n
第6章 使用Spark Streaming提取数据 n
6.1编写Spark Streaming应用程序 n
6.1.1 介绍示例程序 n
6.1.2 创建流上下文 n
6.1.3 创建离散流 n
6.1.4 使用离散流 n
6.1.5 把结果保存到文档 n
6.1.6 启动和停止流计算 n
6.1.7 随着保存计算状态 n
6.1.8 使用窗口操作进行限制计算 n
6.1.9 检查其他内置输入流 n
6.2使用外部数据源 n
6.2.1 设置kafka n
6.2.2 使用kafka更改流应用程序 n
6.3 Spark Streaming任务的性能 n
6.3.1 获得良好的性能 n
6.3.2 实现容错 n
6.4结构化流 n
6.4.1 创建流式DataFrame n
6.4.2 输出流数据 n
6.4.3 检查流执行 n
6.4.4 结构化流的未来方向 n
6.5总结 n
第7章 使用MLlib变聪明 n
7.1机器学习简介 n
7.1.1 机器学习的定义 n
7.1.2 机器学习算法分类 n
7.1.3 使用Spark进行机器学习 n
7.2 Spark中的线性代数 n
7.2.1 本地向量与矩阵实现 n
7.2.2 分布式矩阵 n
7.3线性回归 n
7.3.1 有关线性回归 n
7.3.2 简单的线性回归 n
7.3.3 将模型扩展到多元线性回归 n
7.4分析和准备数据 n
7.4.1 分析数据分布 n
7.4.2 分析列余弦相似性 n
7.4.3 协方差矩阵的计算 n
7.4.4 转化为标记点 n
7.4.5 拆分数据 n
7.4.6 特征缩放和平均归一化 n
7.5拟合和使用线性回归模型 n
7.5.1 预测目标值 n
7.5.2 评估模型性能 n
7.5.3 解释模型参数 n
7.5.4 加载和保存模型 n
7.6调整算法 n
7.6.1 找到正确的步长和迭代次数 n
7.6.2 添加高阶多项式 n
7.6.3 偏差-方差权衡和模型复杂度 n
7.6.4 绘制残差图 n
7.6.5 利用正则化避免过度拟合 n
7.6.6 k折交叉验证 n
7.7优化线性回归 n
7.7.1 小批量梯度下降 n
7.7.2 LBFGS优化 n
7.8总结 n
八、ML：分类和聚类 n
8.1 Spark ML 图书馆 n
8.1.1 估计器，变压器和评估器 n
8.1.2 ML参数 n
8.1.3 ML管道 n
8.2逻辑回归 n
8.2.1 二元逻辑回归模型 n
8.2.2准备数据在Spark中使用逻辑回归 n
8.2.3 训练模型 n
8.2.4 评估分类模型 n
8.2.5 执行k折交叉验证 n
8.2.6 多类逻辑回归 n
8.3决策树和森林 n
8.3.1 决策树 n
8.3.2 森林 n
8.4使用k均值聚类 n
8.4.1 k均值聚类 n
8.5总结 n
第9章 使用GraphX连接点 n
9.1 Spark图处理 n
9.1.1 使用GraphX API构造图 n
9.1.2 转换图 n
9.2图算法 n
9.2.1 数据集的介绍 n
9.2.2 短路径算法 n
9.2.3 页面排名 n
9.2.4 连通分量 n
9.2.5 强连通分量 n
9.3实现A 搜索算法 n
9.3.1 了解A 搜索算法 n
9.3.2 实现A 搜索算法 n
9.3.3 测试实现 n
9.4总结 n
第3部分 Spark ops n
0章 运行Spark n
10.1 Spark的运行时架构概述 n
10.1.1 Spark运行组件 n
10.1.2 Spark集群类型 n
10.2作业与资源调度 n
10.2.1 集群资源调度 n
10.2.2 Spark作业调度 n
10.2.3 数据局部性考虑 n
10.2.4 Spark内存调度 n
10.3配置Spark n
10.3.1 Spark配置文件 n
10.3.2 命令行参数 n
10.3.3 系统环境变量 n
10.3.4 译编程方式设置配置 n
10.3.5 master参数 n
10.3.6 查看所有配置的参数 n
10.4 Spark Web UI （网络用户界面） n
10.4.1 Jobs（作业）页面 n
10.4.2 Stages（阶段）页面 n
10.4.3 Storage（存储）页面 n
10.4.4 Environment（环境）页面 n
10.4.5 Executors（执行器）页面 n
10.5在本地机器运行Spark n
10.5.1 本地模式 n
10.5.2 本地集群模式 n
10.6总结 n
1章 在Spark独立集群上运行 n
11.1 Spark Standalone集群组件 n
11.1.1 启动Stanalone集群 n
11.1.2 用shell脚本启动群集 n
11.1.3 手动启动集群 n
11.1.4 查看Spark进程 n
11.1.5 Standalone master高可用性和恢复 n
11.3 Standalone集群网络用户界面 n
11.4 在3Standalone集群中运行应用程序 n
11.4.1 驱动器的位置 n
11.4.2 指定执行器的数量 n
11.4.3 指定额外的类路径和文件 n
11.4.4 终止应用程序 n
11.4.5 应用程序自动重启 n
11.5 Spark历史记录服务器和事件日志记录 n
11.6 在Amazon EC2上运行 n
11.6.1 先决条件 n
11.6.2 创建一个E2C独立集群 n
11.6.3 使用E2C集群 n
11.6.4 销毁集群 n
11.7 总结 n
2章 在YARN and Mesos运行 n
12.1 在YARN上运行Spark n
12.1.1 YARN架构 n
12.1.2 安装配置启动YARN n
12.1.3 YARN中的资源调度 n
12.1.4 向YARN提交Spark应用程序 n
12.1.5 在YARN上配置Spark n
12.1.6 为Spark工作配置资源 n
12.1.7 YARN UI n
12.1.8 在YARN上寻找日志 n
12.1.9 安全注意事项 n
12.1.10 动态资源分配 n
12.2在Mesos上运行Spark n
12.2.1 Mesos架构 n
12.2.2 安装配置Mesos n
12.2.3 Mesos Web UI n
12.2.4 Mesos资源调度 n
12.2.5 向Mesos提交Spark应用程序 n
12.2.6 使用 Docker运行Spark n
12.3总结 n
第4部分 协同使用 n
3章 实例学习：实时仪表盘 n
13.1了解用例 n
13.1.1 概况 n
13.1.2 了解应用程序组件 n
13.2 运行应用程序 n
13.2.1 在spark-in-action VM中运行应用程序 n
13.2.2 手动启动应用程序 n
13.3 理解源代码 n
13.3.1 KafkaLogsSimulator项目 n
13.3.2 Streaming Log Analyzer项目 n
13.3.3 Web统计信息显示板项目 n
13.3.4 建设项目 n
13.4总结 n
4章 H20深入学习Spark n
14.1什么是深入学习 n
14.2 在Spark中使用H2O和 n
14.2.1 什么是H2O n
14.4.2 在Spark中启动Sparkling Water n
14.4.3 启动H2O集群 n
14.4.4 访问Flow UI n
14.3 使用H2O的深度学习进行回归 n
14.4.3 将数据加载到H2O框架中 n
14.4.4 使用Flow UI构建和评估深度学习模型 n
14.4.5 使用Sparkling Water API构建和评估深度学习模型 n
14.4使用H2O的深度学习进行分类 n
14.4.1 加载和拆分数据 n
14.4.2 通过Flow UI 建造模型 n
14.4.3 通过Sparkling Water API建造模型 n
14.4.4 停止H2O集群 n
14.5总结 n
附录A 安装Apache Spark n
附录B 了解MapReduce n
附录C 线性代数基础

作者介绍

序言