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  • 音像Hadoop+Spark+Python大数据处理从算法到实战朱春旭 著
  • 正版
    • 作者: 朱春旭 著著 | 朱春旭 著编 | 朱春旭 著译 | 朱春旭 著绘
    • 出版社: 北京大学出版社
    • 出版时间:2021-06-01
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    • 作者: 朱春旭 著著| 朱春旭 著编| 朱春旭 著译| 朱春旭 著绘
    • 出版社:北京大学出版社
    • 出版时间:2021-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:635000
    • 页数:448
    • 开本:16开
    • ISBN:9787301321447
    • 版权提供:北京大学出版社
    • 作者:朱春旭 著
    • 著:朱春旭 著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:99.00
    • ISBN:9787301321447
    • 出版社:北京大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-06-01
    • 页数:448
    • 外部编号:1202384424
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    篇 入门篇

    章 初识大数据 002

    1.2 如何处理与分析大数据 004

    1.3 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 011

    2.1 初识 Docker 011

    2.2 搭建 Docker 运行环境 016

    . Docker 操作镜像 029

    2.4 Docker 操作容器 036

    2.5 Docker 私有仓库 045

    2.6 Docker Coe 编排容器046

    2.7 Portainer 可视化工具 053

    2.8 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 057

    3.1 初识 Kubernetes057

    3.2 搭建集群 063

    3.4 Kubernetes Dashboard 管理工具 079

    3.5 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 088

    4.1 Hadoop 简介 088

    4.2 HDFS 分布式文件系统 092

    4.3 任务调度与资源管理器 YARN 097

    4.4 MapReduce 分布式计算框架104

    4.5 Hadoop 环境搭建 113

    4.6 Hadoop 常用操作命令 127

    4.7 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 136

    5.1 初识 HBase 136

    5.2 HBase 环境搭建144

    5.3 HBase Shell 操作 152

    5.4 HBase Thrift 编程接口 160

    5.5 Region 的拆分与合并 162

    5.6 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169

    6.1 初识 Hive 169

    6.2 Hive 环境搭建 171

    6.3 Hive 数据库与表 176

    6.4 表的类型 183

    6.5 分桶查询与排序 188

    6.6 Sqoop 数据的导入导出 190

    6.7 Hive Thrift 编程接口192

    6.8 实训:构建订单分析数据仓库 193

    第7章 处理要够快,使用 Spark 196

    7.1 Spark 概述 196

    7.2 Spark 核心原理 199

    7.3 Spark 环境搭建 202

    7.4 提交 Spark 应用 206

    7.5 实训:在容器中部署 Spark集群 209

    第8章 数据无结构,使用 RDD 212

    8.1 RDD 设计原理 212

    8.2 RDD 编程 216

    8.3 键值对 RDD 224

    8.4 读写文件 0

    8.5 集成 HBase 2

    8.6 编程进阶 4

    8.7 实训:分析商品销售情况 240

    第9章 数据有结构,使用 SL 语句 245

    9.1 Spark SL 概述 245

    9.2 创建 DataFrame 对象 249

    9.3 DataFrame 常用的 API 254

    9.4 保存 DataFrame 262

    9.5 实训:分析公司销售业绩 264

    0章 Spark 流式计算编程 268

    10.1 流计算简介 268

    10.2 Discretized Stream 271

    10.3 Structured Streaming 278

    10.4 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297

    11.1 什么是机器学习 297

    11.2 scikit-learn 机器学习库303

    11.3 Spark 机器学习库 308

    11.4 实训:简单的情感分析 310

    2章 处理分类问题313

    12.1 分类问题概述 313

    12.2 决策树 .315

    1. 随机森林 320

    12.4 Logistic 回归 325

    12.5 支持向量机 329

    12.6 贝叶斯 334

    12.7 实训:判断用户购买该商品 337

    3章 处理回归问题 340

    13.1 回归问题概述 340

    13.2 线回归与多项式回归 342

    13.3 决策树回归 347

    13.4 实训:预测房价 352

    4章 处理聚类问题 355

    14.1 聚类问题概述 355

    14.2 基于划分聚类 356

    14.3 基于模型聚类 359

    14.4 实训:对客户进行聚类 363

    5章 关联规则与协同过滤 365

    15.1 关联规则数据挖掘 365

    15.2 协同过滤 368

    15.3 实训:使用 Spark ALS 菜单 371

    6章 建立智能应用 374

    16.1 构建简单模型 374

    16.2 自定义模型和自定义层 384

    16.3 回调 386

    16.4 保存与恢复模型 388

    16.5 识别手写字 391

    16.6 实训:猫狗识别 394

    第5篇 实战篇

    7章 综合实战:猜你喜欢401

    17.1 项目背景与解决方案介绍 401

    17.2 数据库设计 403

    17.3 模型 404

    17.4 前端 406

    8章 综合实战:人脸识别416

    18.1 项目背景与解决方案介绍 416

    18.2 图像采集 418

    18.3 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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