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Spark编程基础(Scala版)电子书 租阅

本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶,是在厦门大学《大数据技术原理与应用》门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量,在编著出版纸质教材之前,实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源,同时,该在线教程也已经用于厦门大学计算机科学系研究生的大数据课程教学,并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题,对Spark在线教程行了多次修正和完善,所有这些前期准备工作,都为纸质教材的编著出版下了坚实的基础。

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作       者:林子雨 赖永炫 陶继平

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2018-07-01

字       数:31.5万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书以Scala作为发Spark应用程序的编程语言,系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章,内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等。 本书以Scala作为发Spark应用程序的编程语言,系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章,内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等。
【推荐语】
本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶,是在厦门大学《大数据技术原理与应用》门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量,在编著出版纸质教材之前,实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源,同时,该在线教程也已经用于厦门大学计算机科学系研究生的大数据课程教学,并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题,对Spark在线教程行了多次修正和完善,所有这些前期准备工作,都为纸质教材的编著出版下了坚实的基础。 披荆斩棘,在大数据丛林中辟学习捷径 填沟削坎,为快速学习Spark 技术铺平道路 深浅出,有效降低Spark 技术学习门槛 资源全面,构建全方位一站式在线服务体系
【作者】
林子雨 厦门大学计算机科学系教师。2013年度和2017年度厦门大学教学类奖教金获得者。中国计算机学会数据库专业委员会委员,中国计算机学会信息系统专业委员会委员,厦门大学数据库实验室负责人,数据中国“百校工程”教育部专家组成员。国内高校“数字教师”的提出者和建设者,编著出版了国内高校系统介绍大数据知识的专业教材《大数据技术原理与应用》,成为国内众多高校课教材,同时建设了国内高校大数据课程公共服务平台,为教师教学和学生学习大数据课程免费提供全方位、一站式服务,平台每年访问量超过100万次,成为国内高校大数据教学知名品 牌。 "
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内容提要

前言

第1章 大数据技术概述

1.1 大数据的概念与关键技术

1.2 代表性大数据技术

1.3 编程语言的选择

1.4 在线资源

1.5 本章小结

1.6 习题

实验1 Linux系统的安装和常用命令

第2章 Scala语言基础

2.1 Scala语言概述

2.2 Scala基础知识

2.3 面向对象编程基础

2.4 函数式编程基础

2.5 本章小结

2.6 习题

实验2 Scala编程初级实践

第3章 Spark的设计与运行原理

3.1 概述

3.2 Spark生态系统

3.3 Spark运行架构

3.4 Spark的部署方式

3.5 本章小结

3.6 习题

第4章 Spark环境搭建和使用方法

4.1 安装Spark

4.2 在spark-shell中运行代码

4.3 开发Spark独立应用程序

4.4 Spark集群环境搭建

4.5 在集群上运行Spark应用程序

4.6 本章小结

4.7 习题

实验3 Spark和Hadoop的安装

第5章 RDD编程

5.1 RDD编程基础

5.2 键值对RDD

5.3 数据读写

5.4 综合实例

5.5 本章小结

实验4 RDD编程初级实践

第6章 Spark SQL

6.1 Spark SQL简介

6.2 DataFrame概述

6.3 DataFrame的创建

6.4 DataFrame的保存

6.5 DataFrame的常用操作

6.6 从RDD转换得到DataFrame

6.7 使用Spark SQL读写数据库

6.8 本章小结

6.9 习题

实验5 Spark SQL编程初级实践

第7章 Spark Streaming

7.1 流计算概述

7.2 Spark Streaming

7.3 DStream操作概述

7.4 基本输入源

7.5 高级数据源

7.6 转换操作

7.7 输出操作

7.8 本章小结

7.9 习题

实验6 Spark Streaming编程初级实践

第8章 Spark MLlib

8.1 基于大数据的机器学习

8.2 机器学习库MLlib概述

8.3 基本数据类型

8.4 机器学习流水线

8.5 特征提取、转换和选择

8.6 分类算法

8.7 聚类算法

8.8 协同过滤算法

8.9 模型选择和超参数调整

8.10 本章小结

8.11 习题

实验7 Spark机器学习库MLlib编程实践

参考文献

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