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Spark大数据分析实战
目录
第1章Spark简介
1.1初识Spark
1.2Spark生态系统BDAS
1.3Spark架构与运行逻辑
1.4弹性分布式数据集
1.4.1RDD简介
1.4.2RDD算子分类
1.5本章结
第2章Spark开发与环境配置
2.1Spark应用开发环境配置
2.1.1使用Intellii开发Spark程序
2.1.2使用SparkShell进行交互式数据分析
2.2远程调试Spark程序
2.3Spark编译
2.4配置Spark源码阅读环境
2.5木章结
第3章BDAS简介
3.1SOLonSpark
3.1.1为什么使用SparkSOL
3.1.2SparkSQL架构分析
3.2SparkStreaming
321SparkStreaming简介
3.2.2SparkStreaming架构
3.2.3SparkStreaming原理剖析
3.3GraphX
3.3.1GraphX简介
3.3.2GraphX的使用简介
3.3.3GraphX体系结构
3.4MLli
3.4.1MLli简介
342MLii中的聚类和分类
3.5本章结
4.1日志分析概述
4.2日志分析指标
4.3Lamda架构
44构建日志分析数据流水线
4.41用Flume进行日志采集
4.4.2用Kafka将口志汇总
4.4.3用SparkStreaming进行实时H志分析
444SparkSQL离线口志分析
445用Flask将日志KPI可视化
4.5本章结
第5章基于云平台和用户日志的推荐系统
5.1Azure云平台简介
5.1.1Azure网站模型
5.1.2Azure数据存储
5.1.3AzureQueue消息传递
5.2系统架构
5.3构建Node.js应用
5.3.1创建AzureWe应用
5.3.2构建本地Node.js网站
533发布应用到云平台
5.4数据收集与预处理
5.4.1通过IS收集用户行为日志
5.4.2用户实时行为回传到AzureQueue
5.5SparkStreaming实时分析用户日志
5.5.1构建AzureQueue的SparkStreamingReceiver
5.5.2SparkStreaming实时处理AzureOueue口志
5.5.3SparkStreaming数据存储于AzureTale
5.6MLli离线训练模型
561加载训练数据
5.6.2使用ratingRDD训练ALS模型
563使用ALS模型进行电影推荐
564评估模型的均方差
5.7本章结
第6章Twitter情感分析
6.1系统架构
6.2Twitter数据收集
6.2.1设置
6.2.2SparkStreaming接收并输出Tweet
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