第1章 Spark简介与运行原理　1
1.1　Spark是什么　1
1.1.1　Spark的版本发展历程　2
1.1.2　Spark与Hadoop的区别与联系　2
1.1.3　Spark的应用场景　3
1.2　Spark的生态系统　3
1.3　Spark的架构与原理　4
1.3.1　Spark架构设计　4
1.3.2　Spark作业运行流程　5
1.3.3　Spark分布式计算流程　6
1.4　Spark 2.X新特性　6
1.4.1　精简的API　6
1.4.2　Spark作为编译器　7
1.4.3　智能化程度　7
1.5　小结　7
习题　8
第2章　Spark的环境搭建　9
2.1　环境搭建前的准备　9
2.2　Spark相关配置　13
2.2.1　安装SSH　13
2.2.2　SSH免密码登录　14
2.2.3　修改访问权限　15
2.2.4　修改profile文件　15
2.2.5　修改Spark配置文件　16
2.3　Spark集群启动与关闭　17
2.4　Spark应用提交到集群　18
2.5　Spark Web监控页面　19
2.6　小结　20
习题　20
第3章　使用Python开发Spark应用　21
3.1　Python编程语言　21
3.1.1　Python语言介绍　21
3.1.2　PySpark是什么　22
3.2　PySpark的启动与日志设置　22
3.2.1　PySpark的启动方式　22
3.2.2　日志输出内容控制　24
3.3　PySpark开发包的安装　24
3.3.1　使用pip命令安装　24
3.3.2　使用离线包安装　25
3.4　使用PyCharm编写Spark应用　25
3.4.1　PyCharm的安装与基本配置　25
3.4.2　编写Spark应用　27
3.5　小结　29
习题　30
第4章　Spark RDD　31
4.1　弹性分布式数据集　31
4.1.1　RDD的定义　31
4.1.2　RDD的特点　32
4.1.3　RDD的创建　33
4.1.4　RDD的操作　34
4.2　transform算子　34
4.2.1　map转换　34
4.2.2　flatMap转换　35
4.2.3　filter转换　35
4.2.4　union转换　35
4.2.5　intersection转换　36
4.2.6　distinct转换　36
4.2.7　sortBy转换　36
4.2.8　mapPartitions转换　36
4.2.9　mapPartitionsWithIndex转换　37
4.2.10　partitionBy转换　37
4.3　action算子　37
4.3.1　reduce(f)动作　37
4.3.2　collect( )动作　38
4.3.3　count( )动作　38
4.3.4　take(num)动作　39
4.3.5　first( )动作　39
4.3.6　top(num)动作　39
4.3.7　saveAsTextFile( )动作　39
4.3.8　foreach(f)动作　40
4.3.9　foreachPartition(f)动作　40
4.4　RDD Key-Value转换算子　41
4.4.1　mapValues(f)操作　41
4.4.2　flatMapValues(f)操作　41
4.4.3　combineByKey操作　41
4.4.4　reduceByKey操作　42
4.4.5　groupByKey操作　42
4.4.6　sortByKey操作　43
4.4.7　keys( )操作　43
4.4.8　values( )操作　43
4.4.9　join操作　43
4.4.10　leftOuterJoin操作　43
4.4.11　rightOuterJoin操作　44
4.5　RDD Key-Value动作运算　44
4.5.1　collectAsMap( )操作　44
4.5.2　countByKey( )操作　44
4.6　共享变量　45
4.6.1　累加器　45
4.6.2　广播变量　45
4.7　依赖关系　47
4.7.1　血统　47
4.7.2　宽依赖与窄依赖　47
4.7.3　shuffle　48
4.7.4　DAG的生成　49
4.8　Spark RDD的持久化　50
4.8.1　持久化使用方法　50
4.8.2　持久化存储等级　51
4.8.3　检查点　52
4.9　小结　52
习题　52
第5章　DataFrame与Spark SQL　54
5.1　DataFrame　54
5.1.1　DataFrame介绍　54
5.1.2　DataFrame创建　55
5.2　Spark SQL　56
5.2.1　Spark SQL介绍　56
5.2.2　Spark SQL的执行原理　57
5.2.3　Spark SQL的创建　58
5.3　Spark SQL、DataFrame的常用操作　61
5.3.1　字段计算　61
5.3.2　条件查询　62
5.3.3　数据排序　63
5.3.4　数据去重　63
5.3.5　数据分组统计　64
5.3.6　数据连接　65
5.3.7　数据绘图　67
5.4　小结　68
习题　69
第6章　Spark Streaming　70
6.1　Spark Streaming介绍　70
6.1.1　什么是Spark Streaming　70
6.1.2　Spark Streaming工作原理　70
6.2　流数据加载　71
6.2.1　初始化StreamingContext　71
6.2.2　Discretized Stream离散化流　71
6.2.3　Spark Streaming数据源　72
6.3　DStream输出操作　73
6.4　DStream转换操作　75
6.4.1　map转换　75
6.4.2　flatMap转换　76
6.4.3　filter转换　76
6.4.4　reduceByKey转换　77
6.4.5　count转换　77
6.4.6　updateStateByKey转换　77
6.4.7　其他转换　78
6.5　DataFrame与SQL操作　78
6.6　实时WordCount实验　79
6.7　小结　81
习题　81
第7章　Spark机器学习库　82
7.1　Spark机器学习库　82
7.1.1　机器学习简介　82
7.1.2　Spark机器学习库的构成　82
7.2　准备数据　83
7.2.1　获取数据　83
7.2.2　数据预处理　84
7.2.3　数据探索　84
7.3　使用MLlib机器学习库　85
7.3.1　搭建环境　85
7.3.2　加载数据　86
7.3.3　探索数据　89
7.3.4　预测婴儿生存机会　92
7.4　使用ML机器学习库　93
7.4.1　转换器、评估器和管道　94
7.4.2　预测婴儿生存率　95
7.5　小结　97
习题　97
第8章　GraphFrames图计算　98
8.1　图　98
8.1.1　度　99
8.1.2　路径和环　99
8.1.3　二分图　100
8.1.4　多重图和伪图　100
8.2　GraphFrames介绍　101
8.2.1　应用背景　101
8.2.2　GraphFrames库　102
8.2.3　使用GraphFrames库　102
8.3　GraphFrame编程模型　102
8.3.1　GraphFrame实例　103
8.3.2　视图和图操作　104
8.3.3　模式发现　105
8.3.4　图加载和保存　105
8.4　GraphFrames实现的算法　106
8.4.1　广度优先搜索　106
8.4.2　最短路径　106
8.4.3　三角形计数　107
8.4.4　连通分量　107
8.4.5　标签传播算法　108
8.4.6　PageRank算法　109
8.5　基于GraphFrames的网页排名　110
8.5.1　准备数据集　110
8.5.2　创建GraphFrames　111
8.5.3　使用PageRank进行网页排名　111
8.6　小结　111
习题　111
第9章　出租车数据分析　112
9.1　数据处理　112
9.2　数据分析　113
9.2.1　创建DataFrame　113
9.2.2　KMeans聚类分析　114
9.3　百度地图可视化　115
9.3.1　申请地图key　115
9.3.2　聚类结果可视化　116
9.4　小结　117
第10章　图书推荐系统　118
10.1　Django简介　118
10.1.1　Django是什么　118
10.1.2　ORM模型　119
10.1.3　Django模板　119
10.1.4　View视图　120
10.2　Django项目搭建　121
10.2.1　创建项目　121
10.2.2　创建应用　122
10.2.3　创建模型　122
10.3　推荐引擎设计　124
10.3.1　导入数据　124
10.3.2　训练模型　126
10.3.3　图书推荐　127
10.4　系统设计与实现　128
10.4.1　Bootstrap介绍与使用　128
10.4.2　Redis数据库安装与使用　129
10.4.3　视图与路由设计　130
10.5　小结　132