Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战 PDF 原书扫描版

大小：109 MB
类型：Hadoop
格式：PDF
热度：695
作者：林大贵
更新：2019-06-03 09:36:06

为找资料的网友们整理了Hadoop相关的资料，介绍了关于Python、Spark2.0、Hadoop、机器学习、大数据方面，格式为PDF，资源大小109 MB，目前在Hadoop类资源综合评分为：8.3分。

Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战读者评价做分布式作业的时候参考过这本书，作者写得挺仔细的作为入门真的挺棒。就是作者留的配套代码是用百度网盘的地址，我当时下的时候已经失效了后来找作者要了一份。我已经上传到github了，希望帮到后来的人https://github.com/crabdriver/Python-Spark-2.0-Hadoop- 首先请作者不要介意不过看了之后对Hadoop和Spark基本没啥了解印象深的是冗长的环境搭建描述总之不推荐阅读虽然内容可能没有很深入，但作者非常用心的把每一步操作详细的列出来并给出说明，让我们跟着做的时候非常有信心，没有出现奇奇怪怪的报错，没有不知道为啥就是进行不下去的情况。这本书用实例告诉你spark，hdfs的基础使用和操作方法，让你快速入门，懂得操作。后面再进行针对性的入门和进阶，就会非常顺手内容介绍《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》从浅显易懂的大数据和机器学习原理说明入手，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）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了机器学习内容。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，展示了如何在单机Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多机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，同样可以实现将自己的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。本书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。目录第1章 Python Spark机器学习与Hadoop大数据 1 第2章 VirtualBox虚拟机软件的安装 19 第3章 Ubuntu Linux 操作系统的安装 30 第4章 Hadoop Single Node Cluster的安装 57 第5章 Hadoop Multi Node Cluster的安装 80 第6章 Hadoop HDFS命令 117 第7章 Hadoop MapReduce 135 第8章 Python Spark的介绍与安装 148 第9章在 IPythonNotebook 运行 Python Spark 程序 176 第10章 Python Spark RDD 197 第11章 Python Spark的集成开发环境 229 第12章 Python Spark创建推荐引擎 281 第13章 Python Spark MLlib决策树二元分类 311 第14章 Python Spark MLlib 逻辑回归二元分类 361 第15章 Python Spark MLlib支持向量机SVM二元分类 373 第16章 Python Spark MLlib朴素贝叶斯二元分类 382 第17章 Python Spark MLlib决策树多元分类 391 第18章 Python Spark MLlib决策树回归分析 407 第19章 Python Spark SQL、DataFrame、RDD数据统计与可视化 425 第20章 Spark ML Pipeline 机器学习流程二元分类 462 第21章 Spark ML Pipeline 机器学习流程多元分类 486 第22章 Spark ML Pipeline 机器学习流程回归分析 499

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