大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)案例：電影推薦系統(tǒng)（Scala版）

定　價(jià)：￥45.00

作　者：	林子雨著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115503060	出版時(shí)間：	2019-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	180	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)詳細(xì)介紹了一個(gè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例——電影推薦系統(tǒng)（Scala版），案例涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等流程，涵蓋Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系統(tǒng)和軟件的安裝與使用方法。案例采用的編程語(yǔ)言是Scala和Java。

作者簡(jiǎn)介

　　林子雨（1978－），男，博士，廈門(mén)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系助理教授，廈門(mén)大學(xué)云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究中心創(chuàng)始成員，廈門(mén)大學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)委會(huì)委員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)信息系統(tǒng)專(zhuān)委會(huì)委員。于2001年獲得福州大學(xué)水利水電專(zhuān)業(yè)學(xué)士學(xué)位，2005年獲得廈門(mén)大學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位，2009年獲得北京大學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位。中國(guó)高校**“數(shù)字教師”提出者和建設(shè)者（http：//www.cs.xmu.edu.cn/linziyu），2009年至今，“數(shù)字教師”大平臺(tái)累計(jì)向網(wǎng)絡(luò)免費(fèi)發(fā)布超過(guò)500萬(wàn)字高價(jià)值的教學(xué)和科研資料，累計(jì)網(wǎng)絡(luò)訪(fǎng)問(wèn)量超過(guò)500萬(wàn)次。主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)，發(fā)表期刊和會(huì)議學(xué)術(shù)論文多篇，并作為課題負(fù)責(zé)人主持了1項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金、1項(xiàng)福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目和1項(xiàng)福建省教改課題。曾作為志愿者翻譯了Google Spanner、BigTable和《Architecture of a Database System》等大量英文學(xué)術(shù)資料，與廣大網(wǎng)友分享，深受歡迎。2013年開(kāi)始在廈門(mén)大學(xué)開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)課程，并因在教學(xué)領(lǐng)域的突出貢獻(xiàn)和學(xué)生的認(rèn)可，成為2013年度和2017年度廈門(mén)大學(xué)教學(xué)類(lèi)獎(jiǎng)教金獲得者。獲得2017年福建省精品在線(xiàn)開(kāi)放課程、2018年廈門(mén)大學(xué)高等教育教學(xué)成果特等獎(jiǎng)、2018年福建省高等教育教學(xué)成果二等獎(jiǎng)。主講課程：《大數(shù)據(jù)處理技術(shù)》。個(gè)人主頁(yè)：http：//www.cs.xmu.edu.cn/linziyu。 E-mail： ziyulin@xmu.edu.cn。數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)驗(yàn)室網(wǎng)站：http：//dblab.xmu.edu.cn。建設(shè)了高校大數(shù)據(jù)課程公共服務(wù)平臺(tái)（http：//dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-teaching- platform/），成為全國(guó)高校大數(shù)據(jù)教學(xué)****。平臺(tái)為教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)課程提供包括教學(xué)大綱、講義PPT、學(xué)習(xí)指南、備課指南、實(shí)驗(yàn)指南、上機(jī)習(xí)題、授課視頻、技術(shù)資料等全方位、一站式免費(fèi)服務(wù)，平臺(tái)年訪(fǎng)問(wèn)量超過(guò)100萬(wàn)次，同時(shí)提供面向高校的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建設(shè)方案和大數(shù)據(jù)課程師資培訓(xùn)服務(wù)。

圖書(shū)目錄

第1章案例概述 1
1．1　案例目的　1
1．2　適用對(duì)象　1
1．3　時(shí)間安排　2
1．4　預(yù)備知識(shí)　2
1．5　硬件要求　2
1．6　軟件工具　3
1．7　數(shù)據(jù)集　3
1．8　案例任務(wù)　3
1．9　實(shí)驗(yàn)步驟　4
1．10　在線(xiàn)資源　6
1．10．1　在線(xiàn)資源一覽表　6
1．10．2　下載專(zhuān)區(qū)　7
1．10．3　先修課程　8
1．10．4　大數(shù)據(jù)課程公共服務(wù)平臺(tái)　8
1．11　本章小結(jié)　9
第2章　大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建　10
2．1　Linux系統(tǒng)及相關(guān)軟件使用方法　10
2．1．1　Shell　11
2．1．2　root用戶(hù)　11
2．1．3　創(chuàng)建普通用戶(hù)　11
2．1．4　sudo命令　12
2．1．5　常用的Linux系統(tǒng)命令　12
2．1．6　文件解壓縮　13
2．1．7　常用的目錄　13
2．1．8　目錄的權(quán)限　14
2．1．9　更新APT　14
2．1．10　切換中英文輸入法　15
2．1．11　vim編輯器的安裝和使用方法　16
2．2　JDK的安裝　16
2．3　Scala的安裝　17
2．4　Hadoop的安裝和基本使用方法　18
2．4．1　安裝Hadoop前的準(zhǔn)備工作　18
2．4．2　安裝Hadoop　20
2．4．3　HDFS操作常用Shell命令　23
2．5　Spark的安裝和基本使用方法　25
2．5．1　下載安裝文件　25
2．5．2　配置相關(guān)文件　26
2．5．3　Spark和Hadoop的交互　26
2．5．4　在spark-shell中運(yùn)行代碼　27
2．6　MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝和基本
使用方法　29
2．6．1　安裝MySQL　29
2．6．2　MySQL常用操作　32
2．7　本章小結(jié)　34
第3章　IntelliJ IDEA開(kāi)發(fā)工具的安裝和使用方法　35
3．1　下載和安裝IDEA　35
3．2　下載Scala插件安裝包　35
3．3　啟動(dòng)IDEA　36
3．4　為IDEA安裝Scala插件　39
3．5　配置項(xiàng)目的JDK　42
3．6　使用IDEA開(kāi)發(fā)WordCount程序　44
3．6．1　創(chuàng)建一個(gè)新項(xiàng)目WordCount　45
3．6．2　為WordCount項(xiàng)目添加Scala框架支持　47
3．6．3　設(shè)置項(xiàng)目目錄　50
3．6．4　新建Scala代碼文件　52
3．6．5　配置pom．xml文件　53
3．6．6　更新Maven的依賴(lài)文件　55
3．6．7　運(yùn)行WordCount程序　56
3．6．8　打包WordCount程序生成
JAR包　57
3．6．9　把JAR包提交到Spark中運(yùn)行　61
3．7　本章小結(jié)　61
第4章　ETL工具Kettle的安裝和
使用方法　62
4．1　安裝Kettle　62
4．1．1　下載安裝包　62
4．1．2　解壓文件到安裝目錄　62
4．1．3　復(fù)制MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)程序
JAR包　63
4．1．4　啟動(dòng)Kettle中的Spoon　63
4．1．5　設(shè)置中文界面　65
4．2　使用Kettle把數(shù)據(jù)加載到HDFS中　65
4．2．1　配置Kettle　66
4．2．2　新建作業(yè)　66
4．2．3　添加START組件　67
4．2．4　添加“Hadoop Copy Files”控件　68
4．2．5　設(shè)置“Hadoop Copy Files”
控件的屬性　68
4．2．6　執(zhí)行作業(yè)并查看運(yùn)行結(jié)果　69
4．2．7　到HDFS中查看數(shù)據(jù)　70
4．3　本章小結(jié)　70
第5章　使用Spark SQL讀寫(xiě)
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的方法　71
5．1　Spark SQL概述　71
5．2　創(chuàng)建MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)　72
5．3　在spark-shell交互式環(huán)境中
讀寫(xiě)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)　72
5．3．1　讀取MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)　73
5．3．2　向MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)　74
5．4　編寫(xiě)?yīng)毩?yīng)用程序讀寫(xiě)MySQL
數(shù)據(jù)庫(kù)　75
5．4．1　新建項(xiàng)目　75
5．4．2　設(shè)置依賴(lài)包　76
5．4．3　設(shè)置代碼目錄　78
5．4．4　新建Scala代碼文件　79
5．4．5　配置pom．xml文件　80
5．4．6　編譯運(yùn)行程序　82
5．4．7　生成應(yīng)用程序JAR包　83
5．4．8　把JAR包提交到Spark中運(yùn)行　85
5．5　本章小結(jié)　86
第6章　使用Spark MLlib實(shí)現(xiàn)協(xié)同
過(guò)濾算法　87
6．1　推薦系統(tǒng)概述　87
6．1．1　什么是推薦系統(tǒng)　87
6．1．2　長(zhǎng)尾理論　88
6．1．3　推薦方法　88
6．1．4　推薦系統(tǒng)模型　89
6．1．5　推薦系統(tǒng)的應(yīng)用　89
6．2　協(xié)同過(guò)濾算法　90
6．2．1　基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾　90
6．2．2　基于物品的協(xié)同過(guò)濾　91
6．2．3　UserCF算法和ItemCF算法的
對(duì)比　92
6．2．4　基于模型的協(xié)同過(guò)濾　92
6．3　Spark MLlib中的協(xié)同過(guò)濾算法　92
6．3．1　ALS算法的基本原理　93
6．3．2　在spark-shell中運(yùn)行ALS算法　95
6．3．3　編寫(xiě)?yīng)毩?yīng)用程序運(yùn)行ALS
算法　99
6．4　本章小結(jié)　103
第7章　Node．js的安裝和使用
方法　104
7．1　Node．js的安裝　104
7．2　創(chuàng)建Node．js應(yīng)用　105
7．2．1　引入Node．js模塊　105
7．2．2　創(chuàng)建服務(wù)器　105
7．2．3　接收請(qǐng)求與響應(yīng)請(qǐng)求　106
7．3　使用Express框架和Jade模板引擎　106
7．3．1　創(chuàng)建項(xiàng)目目錄　106
7．3．2　安裝Express開(kāi)發(fā)框架　107
7．3．3　安裝Jade模板引擎　107
7．3．4　創(chuàng)建服務(wù)器　107
7．3．5　創(chuàng)建模板文件　107
7．3．6　測(cè)試網(wǎng)頁(yè)　108
7．4　實(shí)例1：設(shè)計(jì)網(wǎng)頁(yè)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)注冊(cè)登錄
功能　108
7．4．1　創(chuàng)建MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)　108
7．4．2　創(chuàng)建項(xiàng)目目錄　109
7．4．3　安裝Express開(kāi)發(fā)框架　109
7．4．4　安裝MySQL驅(qū)動(dòng)模塊　109
7．4．5　創(chuàng)建服務(wù)器　109
7．4．6　創(chuàng)建網(wǎng)頁(yè)　111
7．4．7　測(cè)試網(wǎng)頁(yè)　112
7．5　實(shí)例2：采用Jade模板引擎實(shí)現(xiàn)
用戶(hù)注冊(cè)登錄功能　113
7．5．1　創(chuàng)建項(xiàng)目目錄　113
7．5．2　安裝Express開(kāi)發(fā)框架　113
7．5．3　安裝Jade模板引擎　114
7．5．4　安裝MySQL驅(qū)動(dòng)模塊　114
7．5．5　安裝body-parser模塊　114
7．5．6　創(chuàng)建服務(wù)器　114
7．5．7　創(chuàng)建網(wǎng)頁(yè)模板文件　116
7．5．8　測(cè)試網(wǎng)頁(yè)　116
7．6　實(shí)例3：通過(guò)網(wǎng)頁(yè)調(diào)用詞頻統(tǒng)計(jì)應(yīng)用
程序　118
7．6．1　創(chuàng)建項(xiàng)目目錄　119
7．6．2　安裝Express開(kāi)發(fā)框架　119
7．6．3　創(chuàng)建服務(wù)器　119
7．6．4　安裝Jade模板引擎　119
7．6．5　為應(yīng)用入口index．js增加路由等
功能　121
7．6．6　在網(wǎng)頁(yè)中調(diào)用程序并展現(xiàn)結(jié)果　123
7．7　本章小結(jié)　124
第8章　電影推薦系統(tǒng)（基礎(chǔ)版）的
實(shí)現(xiàn)過(guò)程　125
8．1　數(shù)據(jù)分析整體過(guò)程　125
8．2　把數(shù)據(jù)集加載到HDFS中　126
8．2．1　數(shù)據(jù)集基本情況　126
8．2．2　數(shù)據(jù)集下載　127
8．2．3　使用Kettle工具清洗數(shù)據(jù)并加載到HDFS中　127
8．3　編寫(xiě)Spark程序?qū)崿F(xiàn)電影推薦　134
8．3．1　新建項(xiàng)目　134
8．3．2　設(shè)置依賴(lài)包　136
8．3．3　設(shè)置代碼目錄　137
8．3．4　新建Scala代碼文件　137
8．3．5　配置pom．xml文件　141
8．3．6　編譯運(yùn)行程序　142
8．3．7　生成應(yīng)用程序JAR包　145
8．3．8　把JAR包提交到Spark中運(yùn)行　147
8．4　使用Node．js在網(wǎng)頁(yè)中展現(xiàn)結(jié)果　148
8．4．1　創(chuàng)建項(xiàng)目目錄　148
8．4．2　安裝相關(guān)模塊　148
8．4．3　創(chuàng)建服務(wù)器　148
8．4．4　添加模板文件　149
8．4．5　在網(wǎng)頁(yè)中調(diào)用程序并展現(xiàn)結(jié)果　150
8．5　本章小結(jié)　151
第9章　電影推薦系統(tǒng)（升級(jí)版）的
設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)　152
9．1　系統(tǒng)概述　152
9．2　系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)　153
9．3　數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)　153
9．3．1　數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)　153
9．3．2　數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)　154
9．4　Spark程序的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)　155
9．4．1　新建項(xiàng)目　156
9．4．2　新建Scala代碼文件　156
9．4．3　配置pom．xml文件　161
9．4．4　運(yùn)行程序　163
9．4．5　生成應(yīng)用程序JAR包　165
9．5　系統(tǒng)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)　166
9．5．1　系統(tǒng)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)　166
9．5．2　系統(tǒng)網(wǎng)站的實(shí)現(xiàn)　168
9．6　本章小結(jié)　179
參考文獻(xiàn)　180