Spark編程基礎(chǔ)（Scala版）

第1章　大數(shù)據(jù)技術(shù)概述　1
1．1 大數(shù)據(jù)的概念與關(guān)鍵技術(shù)　2
1．1．1　大數(shù)據(jù)的概念　2
1．1．2　大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)　2
1．2 代表性大數(shù)據(jù)技術(shù)　4
1．2．1　Hadoop　4
1．2．2　Spark　8
1．2．3　Flink　10
1．2．4　Beam　11
1．3 編程語(yǔ)言的選擇　12
1．4 在線(xiàn)資源　13
1．5 本章小結(jié)　14
1．6 習(xí)題　14
實(shí)驗(yàn)1 Linux系統(tǒng)的安裝和常用命令　15
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?5
二、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)　15
三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和要求　15
四、實(shí)驗(yàn)報(bào)告　16
第2章　Scala語(yǔ)言基礎(chǔ)　17
2．1 Scala語(yǔ)言概述　18
2．1．1　計(jì)算機(jī)的緣起　18
2．1．2　編程范式　19
2．1．3　Scala簡(jiǎn)介　20
2．1．4　Scala的安裝　21
2．1．5　HelloWorld　21
2．2 Scala基礎(chǔ)知識(shí)　23
2．2．1　基本數(shù)據(jù)類(lèi)型和變量　23
2．2．2　輸入/輸出　26
2．2．3　控制結(jié)構(gòu)　28
2．2．4　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　31
2．3 面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)　37
2．3．1　類(lèi)　37
2．3．2　對(duì)象　42
2．3．3　繼承　47
2．3．4　參數(shù)化類(lèi)型　50
2．3．5　特質(zhì)　52
2．3．6　模式匹配　55
2．3．7　包　58
2．4 函數(shù)式編程基礎(chǔ)　59
2．4．1　函數(shù)的定義與使用　60
2．4．2　高階函數(shù)　61
2．4．3　閉包　62
2．4．4　偏應(yīng)用函數(shù)和Curry化　62
2．4．5　針對(duì)容器的操作　64
2．4．6　函數(shù)式編程實(shí)例　69
2．5 本章小結(jié)　70
2．6 習(xí)題　70
實(shí)驗(yàn)2 Scala編程初級(jí)實(shí)踐　71
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?1
二、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)　71
三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和要求　72
四、實(shí)驗(yàn)報(bào)告　75
第3章　Spark的設(shè)計(jì)與運(yùn)行原理　76
3．1 概述　77
3．2 Spark生態(tài)系統(tǒng)　78
3．3 Spark運(yùn)行架構(gòu)　79
3．3．1　基本概念　79
3．3．2　架構(gòu)設(shè)計(jì)　80
3．3．3　Spark運(yùn)行基本流程　81
3．3．4　RDD的設(shè)計(jì)與運(yùn)行原理　82
3．4 Spark的部署方式　91
3．5 本章小結(jié)　92
3．6 習(xí)題　93
第4章　Spark環(huán)境搭建和使用方法　94
4．1 安裝Spark　95
4．1．1　基礎(chǔ)環(huán)境　95
4．1．2　下載安裝文件　95
4．1．3　配置相關(guān)文件　96
4．1．4　Spark和Hadoop的交互　97
4．2 在spark-shell中運(yùn)行代碼　97
4．2．1　spark-shell命令　98
4．2．2　啟動(dòng)spark-shell　99
4．3 開(kāi)發(fā)Spark獨(dú)立應(yīng)用程序　99
4．3．1　安裝編譯打包工具　100
4．3．2　編寫(xiě)Spark應(yīng)用程序代碼　101
4．3．3　編譯打包　101
4．3．4　通過(guò)spark-submit運(yùn)行程序　104
4．4 Spark集群環(huán)境搭建　104
4．4．1　集群概況　105
4．4．2　搭建Hadoop集群　105
4．4．3　在集群中安裝Spark　106
4．4．4　配置環(huán)境變量　106
4．4．5　Spark的配置　106
4．4．6　啟動(dòng)Spark集群　107
4．4．7　關(guān)閉Spark集群　107
4．5 在集群上運(yùn)行Spark應(yīng)用程序　108
4．5．1　啟動(dòng)Spark集群　108
4．5．2　采用獨(dú)立集群管理器　108
4．5．3　采用Hadoop YARN管理器　109
4．6 本章小結(jié)　110
4．7 習(xí)題　111
實(shí)驗(yàn)3 Spark和Hadoop的安裝　111
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?11
二、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)　111
三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和要求　111
四、實(shí)驗(yàn)報(bào)告　112
第5章　RDD編程　113
5．1 RDD編程基礎(chǔ)　114
5．1．1　RDD創(chuàng)建　114
5．1．2　RDD操作　115
5．1．3　持久化　121
5．1．4　分區(qū)　122
5．1．5　一個(gè)綜合實(shí)例　126
5．2 鍵值對(duì)RDD　128
5．2．1　鍵值對(duì)RDD的創(chuàng)建　128
5．2．2　常用的鍵值對(duì)轉(zhuǎn)換操作　129
5．2．3　一個(gè)綜合實(shí)例　133
5．3 數(shù)據(jù)讀寫(xiě)　134
5．3．1　文件數(shù)據(jù)讀寫(xiě)　135
5．3．2　讀寫(xiě)HBase數(shù)據(jù)　137
5．4 綜合實(shí)例　141
5．4．1　求TOP值　141
5．4．2　文件排序　143
5．4．3　二次排序　144
5．5 本章小結(jié)　146
實(shí)驗(yàn)4 RDD編程初級(jí)實(shí)踐　146
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?46
二、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)　146
三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和要求　146
四、實(shí)驗(yàn)報(bào)告　148
第6章　Spark SQL　149
6．1 Spark SQL簡(jiǎn)介　150
6．1．1　從Shark說(shuō)起　150
6．1．2　Spark SQL架構(gòu)　151
6．1．3　為什么推出Spark SQL　152
6．2 DataFrame概述　152
6．3 DataFrame的創(chuàng)建　153
6．4 DataFrame的保存　154
6．5 DataFrame的常用操作　155
6．6 從RDD轉(zhuǎn)換得到DataFrame　156
6．6．1　利用反射機(jī)制推斷RDD模式　157
6．6．2　使用編程方式定義RDD模式　158
6．7 使用Spark SQL讀寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)　160
6．7．1　通過(guò)JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù)　160
6．7．2　連接Hive讀寫(xiě)數(shù)據(jù)　162
6．8 本章小結(jié)　166
6．9 習(xí)題　166
實(shí)驗(yàn)5 Spark SQL編程初級(jí)實(shí)踐　167
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?67
二、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)　167
三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和要求　167
四、實(shí)驗(yàn)報(bào)告　168
第7章　Spark Streaming　169
7．1 流計(jì)算概述　170
7．1．1　靜態(tài)數(shù)據(jù)和流數(shù)據(jù)　170
7．1．2　批量計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算　171
7．1．3　流計(jì)算概念　171
7．1．4　流計(jì)算框架　172
7．1．5　流計(jì)算處理流程　173
7．2 Spark Streaming　174
7．2．1　Spark Streaming設(shè)計(jì)　174
7．2．2　Spark Streaming與Storm的對(duì)比　175
7．2．3　從“Hadoop+Storm”架構(gòu)轉(zhuǎn)向Spark架構(gòu)　176
7．3 DStream操作概述　177
7．3．1　Spark Streaming工作機(jī)制　177
7．3．2　編寫(xiě)Spark Streaming程序的基本步驟　178
7．3．3　創(chuàng)建StreamingContext對(duì)象　178
7．4 基本輸入源　179
7．4．1　文件流　179
7．4．2　套接字流　181
7．4．3　RDD隊(duì)列流　186
7．5 高級(jí)數(shù)據(jù)源　187
7．5．1　Kafka簡(jiǎn)介　188
7．5．2　Kafka準(zhǔn)備工作　188
7．5．3　Spark準(zhǔn)備工作　189
7．5．4　編寫(xiě)Spark Streaming程序使用Kafka數(shù)據(jù)源　190
7．6 轉(zhuǎn)換操作　194
7．6．1　DStream無(wú)狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作　194
7．6．2　DStream有狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作　195
7．7 輸出操作　199
7．7．1　把DStream輸出到文本文件中　199
7．7．2　把DStream寫(xiě)入到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中　200
7．8 本章小結(jié)　202
7．9 習(xí)題　202
實(shí)驗(yàn)6　Spark Streaming編程初級(jí)實(shí)踐　203
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?03
二、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)　203
三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和要求　203
四、實(shí)驗(yàn)報(bào)告　204
第8章　Spark MLlib　205
8．1 基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)　206
8．2 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)MLlib概述　207
8．3 基本數(shù)據(jù)類(lèi)型　208
8．3．1　本地向量　208
8．3．2　標(biāo)注點(diǎn)　208
8．3．3　本地矩陣　209
8．4 機(jī)器學(xué)習(xí)流水線(xiàn)　210
8．4．1　流水線(xiàn)的概念　210
8．4．2　流水線(xiàn)工作過(guò)程　211
8．5 特征提取、轉(zhuǎn)換和選擇　212
8．5．1　特征提取　213
8．5．2　特征轉(zhuǎn)換　215
8．5．3　特征選擇　220
8．5．4　局部敏感哈?！?21
8．6 分類(lèi)算法　222
8．6．1　邏輯斯蒂回歸分類(lèi)器　222
8．6．2　決策樹(shù)分類(lèi)器　226
8．7 聚類(lèi)算法　229
8．7．1　K-Means聚類(lèi)算法　230
8．7．2　GMM聚類(lèi)算法　232
8．8 協(xié)同過(guò)濾算法　234
8．8．1　推薦算法的原理　235
8．8．2　ALS算法　235
8．9 模型選擇和超參數(shù)調(diào)整　239
8．9．1　模型選擇工具　239
8．9．2　用交叉驗(yàn)證選擇模型　240
8．10 本章小結(jié)　242
8．11 習(xí)題　242
實(shí)驗(yàn)7　Spark機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)MLlib編程實(shí)踐　243
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?43
二、實(shí)驗(yàn)平臺(tái)　243
三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和要求　243
四、實(shí)驗(yàn)報(bào)告　244
參考文獻(xiàn)　245