Spark大数据分析技术与实战/CDA数据分析师系列丛书

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第1章 Spark导论 1.1 Spark的发展 1.2 什么是Spark 1.3 Spark主要特征 1.3.1 快速 1.3.2 简洁易用 1.3.3 通用 1.3.4 多种运行模式 第2章 Spark集群部署 2.1 运行环境说明 2.1.1 软硬件环境 2.1.2 集群网络环境 2.2 安装VMware Workstation 11 2.3 安装CentOS 6 2.4 安装Hadoop 2.4.1 克隆并启动虚拟机 2.4.2 网络基本配置 2.4.3 安装JDK 2.4.4 免密钥登录配置 2.4.5 Hadoop配置 2.4.6 配置从节点 2.4.7 配置系统文件 2.4.8 启动Hadoop集群 2.5 安装Scala 2.6 安装Spark 2.6.1 下载并解压Spark安装包 2.6.2 配置Spark-env.sh 2.6.3 配置Spark-defaults.conf 2.6.4 配置Slaves 2.6.5 配置环境变量 2.6.6 发送至Slave1、Slave2 2.7 启动Spark 第3章 RDD编程 3.1 RDD定义 3.2 RDD的特性 3.2.1 分区 3.2.2 依赖 3.2.3 计算 3.2.4 分区函数 3.2.5 优先位置 3.3 创建操作 3.3.1 基于集合的创建操作 3.3.2 基于外部存储的创建操作 3.4 常见执行操作 3.5 常见转换操作 3.5.1 一元转换操作 3.5.2 二元转换操作 3.6 持久化操作 3.7 存储操作 第4章 Spark调度管理与应用程序开发 4.1 Spark调度管理基本概念 4.2 作业调度流程 4.2.1 作业的生成与提交 4.2.2 阶段的划分 4.2.3 调度阶段的提交 4.2.4 任务的提交与执行 4.3 基于IntelliJ IDEA构建Spark应用程序 4.3.1 安装IntelliJ IDEA 4.3.2 创建Spark应用程序 4.3.3 集群模式运行Spark应用程序 第5章 GraphX 5.1 GraphX概述 5.2 GraphX基本原理 5.2.1 图计算模型处理流程 5.2.2 GraphX定义 5.2.3 GraphX的特点 5.3 GraphX设计与实现 5.3.1 弹性分布式属性图 5.3.2 图的数据模型 5.3.3 图的存储模型 5.3.4 GraphX模型框架 5.4 GraphX操作 5.4.1 创建图 5.4.2 基本属性操作 5.4.3 结构操作 5.4.4 转换操作 5.4.5 连接操作 5.4.6 聚合操作 5.5 GraphX案例解析 5.5.1 PageRank算法与案例解析 5.5.2 Triangle Count算法与案例解析 第6章 Spark SQL 6.1 Spark SQL概述 6.2 Spark SQL逻辑架构 6.2.1 SQL执行流程 6.2.2 Catalyst 6.3 Spark SQL CLI 6.3.1 硬软件环境 6.3.2 集群环境 6.3.3 结合Hive 6.3.4 启动Hive 6.4 DataFrame编程模型 6.4.1 DataFrame简介 6.4.2 创建DataFrames 6.4.3 保存DataFrames 6.5 DataFrame常见操作 6.5.1 数据展示 6.5.2 常用列操作 6.5.3 过滤 6.5.4 排序 6.5.5 其他常见操作 6.6 基于Hive的学生信息管理系统的SQL查询案例与解析 6.6.1 Spark SQL整合Hive 6.6.2 构建数据仓库 6.6.3 加载数据 6.6.4 查询数据 第7章 Spark Streaming 7.1 Spark Streaming概述 7.2 Spark Streaming基础概念 7.2.1 批处理时间间隔 7.2.2 窗口时间间隔 7.2.3 滑动时间间隔 7.3 DStream基本概念 7.4 DStream的基本操作 7.4.1 无状态转换操作 7.4.2 有状态转换操作 7.4.3 输出操作 7.4.4 持久化操作 7.5 数据源 7.5.1 基础数据源 7.5.2 数据源 7.6 Spark Streaming编程模式与案例分析 7.6.1 Spark Streaming编程模式 7.6.2 文本文件数据处理案例（一） 7.6.3 文本文件数据处理案例（二） 7.6.4 网络数据处理案例（一） 7.6.5 网络数据处理案例（二） 7.6.6 stateful应用案例 7.6.7 window应用案例 7.7 性能考量 7.7.1 运行时间优化 7.7.2 内存使用与垃圾回收 第8章 Spark MLlib 8.1 Spark MLlib概述 8.1.1 机器学习介绍 8.1.2 Spark MLlib简介 8.2 MLlib向量与矩阵 8.2.1 MLlib向量 8.2.2 MLlib矩阵 8.3 Spark MLlib分类算法 8.3.1 贝叶斯分类算法 8.3.2 支持向量机算法 8.3.3 决策树算法 8.4 MLlib线性回归算法 8.5 MLlib聚类算法 8.6 MLlib协同过滤