项目1　广告流量检测违规识别流程分析　1
【教学目标】　1
【思维导图】　1
【项目背景】　2
【项目目标】　2
【目标分析】　2
【知识准备】　2
一、认识大数据　2
（一）大数据的概念　3
（二）大数据的特征　3
二、认识大数据分析　4
（一）大数据分析的概念　4
（二）大数据分析的流程　5
（三）大数据分析的工具　6
【项目实施】　7
任务一　了解正常的广告投放流程　7
任务二　了解广告流量违规现状　8
任务三　了解广告流量常见违规方式　9
任务四　了解识别虚假流量的常见维度　9
（一）基本属性　9
（二）产品参与度　10
任务五　广告流量检测违规识别流程分析　11
【项目总结】　12
项目2　Spark大数据环境安装搭建　13
【教学目标】　13
【思维导图】　13
【项目背景】　14
【项目目标】　14
【目标分析】　14
【知识准备】　14
一、Hadoop大数据框架　14
（一）Hadoop简介　14
（二）Hadoop的发展历程　15
（三）Hadoop的特点　16
（四）Hadoop生态系统　16
（五）Hadoop的应用场景　17
二、Hive数据仓库工具　18
（一）Hive简介　18
（二）Hive的特点　18
（三）Hive的应用场景　19
（四）Hive与关系数据库的区别　19
三、Spark分布式计算框架　20
（一）Spark简介　20
（二）Spark的发展历程　21
（三）Spark的特点　21
（四）Spark生态系统　23
（五）Spark的应用场景　24
【项目实施】　24
任务一　安装搭建Hadoop集群　24
（一）创建Linux虚拟机　26
（二）设置固定IP地址　31
（三）远程连接虚拟机　33
（四）配置本地yum源及安装常用软件　36
（五）在Linux系统下安装Java　40
（六）修改配置文件　41
（七）克隆虚拟机　45
（八）配置SSH免密登录　48
（九）配置时间同步服务　49
（十）添加地址映射　52
（十一）启动关闭集群　52
任务二　安装搭建Hive　54
（一）安装MySQL　54
（二）下载和安装Hive　59
（三）修改Hive配置文件　59
（四）设置环境变量　60
（五）初始化元数据库与启动Hive　61
任务三　安装搭建Spark集群　62
（一）解压并配置Spark集群　62
（二）启动Spark集群　63
（三）查看Spark监控服务　64
【项目总结】　65
【技能拓展】　65
【知识测试】　66
【技能测试】　67
测试　修改master虚拟机的IP地址　67
项目3　基于Hive实现广告流量检测数据存储　69
【教学目标】　69
【思维导图】　70
【项目背景】　70
【项目目标】　71
【目标分析】　71
【知识准备】　71
一、了解Hive中的数据类型　71
二、创建与管理数据库　72
（一）创建数据库语法格式　72
（二）删除数据库语法格式　73
（三）更改数据库语法格式　74
（四）使用数据库语法格式　74
三、创建表　74
（一）创建内部表　76
（二）创建外部表　77
（三）创建分区表　79
（四）创建桶表　79
四、修改表　80
五、导入数据至Hive表　83
（一）将文件系统中的数据导入Hive表　83
（二）通过查询语句向表中插入数据　84
六、导出Hive表中的数据　87
（一）将Hive表中的数据导出至本地文件系统　87
（二）将Hive表中的数据导出至HDFS　87
【项目实施】　88
任务一　创建数据表　88
（一）数据字段说明　88
（二）创建Hive表　89
任务二　导入数据至Hive表　92
【项目总结】　93
【技能拓展】　93
【知识测试】　95
【技能测试】　96
测试　某连锁咖啡店经营情况数据存储　96
项目4　基于Spark SQL实现广告流量检测数据探索分析　98
【教学目标】　98
【思维导图】　99
【项目背景】　99
【项目目标】　99
【目标分析】　100
【知识准备】　100
一、认识Spark SQL框架　100
（一）Spark SQL简介　100
（二）配置Spark SQL CLI　102
（三）Spark SQL与Shell交互　103
二、创建DataFrame对象　103
（一）通过结构化数据文件创建DataFrame　104
（二）通过外部数据库创建DataFrame　105
（三）通过RDD创建DataFrame　105
（四）通过Hive表创建DataFrame　106
三、查看DataFrame数据　107
（一）printSchema()：输出数据模式　108
（二）show()：查看数据　108
（三）first()、head()、take()、takeAsList()：获取若干行记录　109
四、掌握DataFrame行列表查询操作　110
（一）条件查询　111
（二）查询指定字段的数据信息　111
（三）查询指定行数的数据　113
（四）排序查询　114
（五）分组查询　115
【项目实施】　116
任务一　读取数据创建DataFrame对象　116
任务二　简单查询DataFrame数据　116
（一）查询数据记录数　116
（二）查询数据缺失值　117
任务三　探索分析日流量特征　119
任务四　探索分析IP地址的访问次数特征　120
任务五　探索分析虚假流量数据特征　120
【项目总结】　124
【技能拓展】　124
【知识测试】　125
【技能测试】　126
测试1　使用DataFrame查询操作分析员工基本信息　126
测试2　使用DataFrame查询操作分析图书信息　127
项目5　基于Spark SQL实现广告流量检测数据预处理　129
【教学目标】　129
【思维导图】　130
【项目背景】　130
【项目目标】　130
【目标分析】　130
【知识准备】　131
一、掌握DataFrame行列表增、删操作　131
（一）新增数据列　131
（二）删除数据列　132
二、创建与使用用户自定义函数　133
三、掌握DataFrame表联合操作　135
（一）5种join()方法　135
（二）根据特定字段进行表联合操作　136
（三）指定类型进行表联合操作　137
（四）使用Column类型进行表联合操作　137
四、掌握DataFrame行列表输出操作　138
（一）保存为文件　138
（二）保存为持久化的表　139
【项目实施】　140
任务一　使用drop语句删除数据　140
任务二　自定义函数构建关键特征　140
（一）划分时间区间　141
（二）构建关键特征并保存至Hive表中　142
任务三　保存DataFrame数据至Hive表中　143
【项目总结】　144
【技能拓展】　144
【知识测试】　145
【技能测试】　146
测试　基于Hive的人力资源系统数据处理　146
项目6　基于Spark MLlib实现广告流量检测违规识别模型构建与评估　149
【教学目标】　149
【思维导图】　150
【项目背景】　150
【项目目标】　151
【目标分析】　151
【知识准备】　151
一、认识Spark MLlib算法库　151
（一）了解机器学习算法　152
（二）Spark MLlib简介　154
二、掌握Spark MLlib中的算法与算法包　155
（一）数据类型　155
（二）基本统计　155
（三）管道　157
（四）特征提取　158
（五）特征处理　160
（六）回归　163
（七）分类　165
（八）聚类　169
（九）关联规则　170
（十）智能推荐　171
三、掌握Spark MLlib的评估器与模型评估　173
【项目实施】　175
任务一　数据归一化　175
任务二　构建建模样本　176
任务三　使用spark.ml.classification模块构建分类模型　176
（一）使用逻辑回归算法实现广告流量检测违规识别　176
（二）使用随机森林算法实现广告流量检测违规识别　177
任务四　使用评估器实现模型评估　178
（一）模型评估　178
（二）模型评估结果对比　179
【项目总结】　179
【技能拓展】　179
【知识测试】　181
【技能测试】　182
测试　基于Spark MLlib实现新闻分类　182
项目7　基于Spark开发环境实现广告流量检测违规识别　184
【教学目标】　184
【思维导图】　184
【项目背景】　185
【项目目标】　185
【目标分析】　185
【知识准备】　185
一、搭建Java开发环境　185
（一）安装JDK 8　185
（二）设置环境变量　187
二、搭建Spark开发环境　189
（一）下载与安装IntelliJ IDEA　189
（二）Scala插件安装与使用　192
（三）在IntelliJ IDEA中配置Spark运行环境　196
（四）运行Spark程序　198
【项目实施】　206
任务一　开发环境下实现流量数据违规识别　206
（一）集群连接参数设置　206
（二）封装代码　207
（三）运行Spark程序　210
任务二　模型应用　210
【项目总结】　211
【技能拓展】　212
【知识测试】　214
【技能测试】　215
测试　农产品销售分析　215
项目8　基于TipDM大数据挖掘建模平台实现广告流量检测违规识别　217
【教学目标】　217
【思维导图】　217
【项目背景】　218
【项目目标】　218
【目标分析】　218
【知识准备】　218
平台简介　218
（一）共享库　219
（二）数据连接　219
（三）数据集　220
（四）我的工程　220
（五）个人组件　223
【项目实施】　224
任务　快速构建广告流量检测违规识别工程　224
（一）数据源配置　225
（二）数据处理　227
（三）模型构建与评估　232
【项目总结】　235
参考文献　236