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《Spark大数据处理: 原理、算法与实例》电子书封面

Spark大数据处理: 原理、算法与实例

  • 发布时间:2020年05月22日 22:57:19
  • 作者:刘军 林文辉 方澄
  • 大小:148.7 MB
  • 类别:Spark电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清版
  • 评分:7.2

    Spark大数据处理: 原理、算法与实例 PDF 高清版

      给大家带来的一篇关于Spark相关的电子书资源,介绍了关于Spark、大数据方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小148.7 MB,刘军 林文辉 方澄编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.6。

      内容介绍

      Spark大数据处理: 原理、算法与实例以当下时兴的Hadoop所存有的缺点为立足点,从入门到精通地详细介绍了下一代大数据处理关键技术Spark的优点和重要性,并以简约的引导流程展现了怎样在十分钟内创建一个Spark大数据处理自然环境。在这个基础上,这书以图片配文字和丰富多彩的示例编码解读的方式针对性地表明了Spark的运作原理、算子应用、算法设计和提升方式,为阅读者出示了一个迅速循序渐进把握Spark基本能力和高級方法的参照书藉。

      这书共六章,涉及到的主题风格关键包含大数据处理技术性从Hadoop发展趋势到Spark的偶然性、迅速感受Spark的引导、Spark构架和原理、RDD算子操作方法和示例、Spark算法设计案例、Spark程序流程优化方法。

      这书合适必须应用Spark开展大数据处理的程序猿、系统架构师和产品运营做为技术性参照和培训课件,也可以做为高等院校硕士研究生和本科毕业教材内容。

      目录

      • 第1章从Hadoop到Spark
      • 第2章体验Spark
      • 第3章Spark原理
      • 第4章RDD算子
      • 第5章Spark算法设计
      • 第6章善用Spark

      学习笔记

      spark能跑Python么

      spark能跑Python么? spark是可以跑Python程序的。python编写好的算法,或者扩展库的,比如sklearn都可以在spark上跑。直接使用spark的mllib也是可以的,大部分算法都有。 Spark 是一个通用引擎,可用它来完成各种各样的运算,包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。 本次实验是搭有spark环境的linux下跑的,spark版本为1.6.1,相当于在在spark本地执行,spark文件放在/opt/moudles/spark-1.6.1/(代码中会看到) 编写python测试程序 #test.py文件# -*- coding:utf-8 -*-import osimport sys#配置环境变量并导入pysparkos.environ['SPARK_HOME'] = r'/opt/moudles/spark-1.6.1'sys.path.append(/opt/moudles/spark-1.6.1/python)sys.path.append(/opt/moudles/spark-1.6.1/python/lib/py4j-0.9-src.zi……

      Spark随机森林实现票房预测

      前言 最近一段时间都在处理电影领域的数据, 而电影票房预测是电影领域数据建模中的一个重要模块, 所以我们针对电影数据做了票房预测建模. 前期工作 一开始的做法是将这个问题看待成回归的问题, 采用GBDT回归树去做. 训练了不同残差的回归树, 然后做集成学习. 考虑的影响因子分别有电影的类型, 豆瓣评分, 导演的 影响力, 演员的影响力, 电影的出品公司. 不过预测的结果并不是那么理想, 准确率为真实值的0.3+/-区间情况下的80%, 且波动性较大, 不容易解析. 后期的改进 总结之前的失败经验, 主要归纳了以下几点: 1.影响因子不够多, 难以建模 2.票房成绩的区间较大(一百万到10亿不等),分布不均匀, 大多数……

      spark rdd转dataframe 写入mysql的实例讲解

      dataframe是在spark1.3.0中推出的新的api,这让spark具备了处理大规模结构化数据的能力,在比原有的RDD转化方式易用的前提下,据说计算性能更还快了两倍。spark在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成dataframe进而通过简单的sql命令对数据进行操作,对于熟悉sql的人来说在转换和过滤过程很方便,甚至可以有更高层次的应用,比如在实时这一块,传入kafka的topic名称和sql语句,后台读取自己配置好的内容字段反射成一个class并利用出入的sql对实时数据进行计算,这种情况下不会spark streaming的人也都可以方便的享受到实时计算带来的好处。 下面的示例为读取本地文件成rdd并隐式转换成dataframe对数据进行查询……

      浅谈DataFrame和SparkSql取值误区

      1、DataFrame返回的不是对象。 2、DataFrame查出来的数据返回的是一个dataframe数据集。 3、DataFrame只有遇见Action的算子才能执行 4、SparkSql查出来的数据返回的是一个dataframe数据集。 原始数据 scala val parquetDF = sqlContext.read.parquet("hdfs://hadoop14:9000/yuhui/parquet/part-r-00004.gz.parquet")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [timestamp: string, appkey: string, app_version: string, channel: string, lang: string, os_type: string, os_version: string, display: string, device_type: string, mac: string, network: string, nettype: string, suuid: string, register_days: int, country: string, area: string, province: string, city: string, event: string, use_interval_cat: string, use_duration_cat: string, use_interval: bigint, use_duration: ……

      python有spark库么

      从这个名字pyspark就可以看出来,它是由python和spark组合使用的. 相信你此时已经电脑上已经装载了hadoop,spark,python3. Spark提供了一个Python_Shell,即pyspark,从而可以以交互的方式使用Python编写Spark程序。 (推荐学习:Python视频教程) pyspark里最核心的模块是SparkContext(简称sc),最重要的数据载体是RDD。 RDD就像一个NumPy array或者一个Pandas Series,可以视作一个有序的item集合。只不过这些item并不存在driver端的内存里,而是被分割成很多个partitions,每个partition的数据存在集群的executor的内存中。 引入Python中pyspark工作模块 import pysparkfrom pyspark import SparkContext as scfrom pyspark import SparkConfconf=SparkConf().setAppName(miniProject).……

      以上就是本次介绍的Spark电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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