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音像Hadoop+Spark+Python大数据处理从算法到实战朱春旭 著
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篇 入门篇章 初识大数据 0021.2 如何处理与分析大数据 0041.3 大数据的产业应用 008第2篇 准备篇第2章 万丈高楼平地起,使用 Docker 作地基 0112.1 初识 Docker 0112.2 搭建 Docker 运行环境 016. Docker 操作镜像 0292.4 Docker 操作容器 0362.5 Docker 私有仓库 0452.6 Docker Coe 编排容器0462.7 Portainer 可视化工具 0532.8 实训:构建 Nginx 镜像并创建容器 055第3章 团队合作好,使用 Kubernetes 来协调 0573.1 初识 Kubernetes0573.2 搭建集群 0633.4 Kubernetes Dashboard 管理工具 0793.5 实训:在集群中部署 Nginx 服务器集群 084第3篇 技法篇第4章 筑高楼,需利器,使用 Hadoop 做核心 0884.1 Hadoop 简介 0884.2 HDFS 分布式文件系统 0924.3 任务调度与资源管理器 YARN 0974.4 MapReduce 分布式计算框架1044.5 Hadoop 环境搭建 1134.6 Hadoop 常用操作命令 1274.7 实训:在容器中部署 Hadoop集群 130第5章 空间要灵活,使用 HBase 来管理 1365.1 初识 HBase 1365.2 HBase 环境搭建1445.3 HBase Shell 操作 1525.4 HBase Thrift 编程接口 1605.5 Region 的拆分与合并 1625.6 实训:构建订单管理表 165第6章 数据需要规划,使用 Hive 建仓库1696.1 初识 Hive 1696.2 Hive 环境搭建 1716.3 Hive 数据库与表 1766.4 表的类型 1836.5 分桶查询与排序 1886.6 Sqoop 数据的导入导出 1906.7 Hive Thrift 编程接口1926.8 实训:构建订单分析数据仓库 193第7章 处理要够快,使用 Spark 1967.1 Spark 概述 1967.2 Spark 核心原理 1997.3 Spark 环境搭建 2027.4 提交 Spark 应用 2067.5 实训:在容器中部署 Spark集群 209第8章 数据无结构,使用 RDD 2128.1 RDD 设计原理 2128.2 RDD 编程 2168.3 键值对 RDD 2248.4 读写文件 08.5 集成 HBase 28.6 编程进阶 48.7 实训:分析商品销售情况 240第9章 数据有结构,使用 SL 语句 2459.1 Spark SL 概述 2459.2 创建 DataFrame 对象 2499.3 DataFrame 常用的 API 2549.4 保存 DataFrame 2629.5 实训:分析公司销售业绩 2640章 Spark 流式计算编程 26810.1 流计算简介 26810.2 Discretized Stream 27110.3 Structured Streaming 27810.4 实训:实时统计贷款金额 293第4篇 算法篇1章 发掘数据价值,使用机器学习技术29711.1 什么是机器学习 29711.2 scikit-learn 机器学习库30311.3 Spark 机器学习库 30811.4 实训:简单的情感分析 3102章 处理分类问题31312.1 分类问题概述 31312.2 决策树 .3151. 随机森林 32012.4 Logistic 回归 32512.5 支持向量机 32912.6 贝叶斯 33412.7 实训:判断用户购买该商品 3373章 处理回归问题 34013.1 回归问题概述 34013.2 线回归与多项式回归 34213.3 决策树回归 34713.4 实训:预测房价 3524章 处理聚类问题 35514.1 聚类问题概述 35514.2 基于划分聚类 35614.3 基于模型聚类 35914.4 实训:对客户进行聚类 3635章 关联规则与协同过滤 36515.1 关联规则数据挖掘 36515.2 协同过滤 36815.3 实训:使用 Spark ALS 菜单 3716章 建立智能应用 37416.1 构建简单模型 37416.2 自定义模型和自定义层 38416.3 回调 38616.4 保存与恢复模型 38816.5 识别手写字 39116.6 实训:猫狗识别 394第5篇 实战篇7章 综合实战:猜你喜欢40117.1 项目背景与解决方案介绍 40117.2 数据库设计 40317.3 模型 40417.4 前端 4068章 综合实战:人脸识别41618.1 项目背景与解决方案介绍 41618.2 图像采集 41818.3 训练模型与识别人脸 422
朱春旭,软件,长期为软件开发公司、机构培训大数据开发与应用课程,提供大数据技术咨询与问题解决方案,对Python、大数据分析相关领域有深入研究。著有《Python编程自学教程》《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》,培训学员10000+。
1.书力求简单、实用,坚持以实例为主,理论为辅。 从应用场景切入,围绕新基建的云计算、大数据及人工智能,介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景,使读者了解大数据项目和机器学习开发过程,能设计不同场景下的项目架构,并做好不同业务下的数据建模。 2.Hadoop+spark+Python三合一,内容讲解重点分明,细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵,尽可能让读者用更低的成本,尽快掌握相关技术,紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块,让读者在学完该章节的知识后能够举一反三,学以致用,早日投身新基建。 3.布局合理,循序渐进,自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes,然后介绍大数据的常用组件,为读者的后续实践打好基础后,开始讲解机器学习库的相关用法;随着人工智能的快展,神经网络及相关的开发工具也愈发强大,因此引入了能解决更复杂问题,但作又较简单的深度学习框架 TensorFlow。掌握TensorFlow,既弥补了 Spark、scikit-learn 的不足,又能应对更困难的场景。
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