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内容大纲
本书基于Spark数据处理工作流程,从不同的学习情景中提炼出典型的工作环节,通过理论与实践相结合的方式,体现了大数据技术在各种环境下的实际应用。本书内容主要包括搭建Spark开发环境、使用Scala与RDD统计平台数据、使用Spark SQL分析用人单位数据、使用Spark Streaming分析平台数据、使用GraphX与ML分析平台数据共六个学习情境并在书末附有工作任务单。
本书适用于职业院校计算机类以及大数据技术相关专业,也可作为Spark大数据开发的初学者的参考用书。 -
作者介绍
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目录
学习情境一 搭建Spark开发环境
1.1 典型工作环节1:需求分析
1.2 典型工作环节2:步骤分析
1.3 典型工作环节3:认识Spark
1.4 典型工作环节4:调研Spark应用场景
1.5 典型工作环节5:准备集群系统
1.6 典型工作环节6:搭建Spark平台环境
1.7 归纳总结与拓展提高
1.8 课后练习
学习情境二 使用Scala统计平台数据
2.1 典型工作环节1:需求分析
2.2 典型工作环节2:步骤分析
2.3 典型工作环节3:优选系统开发语言
2.4 典型工作环节4:了解Scala语言
2.5 典型工作环节5:搭建开发环境
2.6 典型工作环节6:学习Scala语言
2.7 典型工作环节7:统计大数据平台岗位数据
2.8 归纳总结与拓展提高
2.9 课后练习
学习情境三 使用RDD统计平台数据
3.1 典型工作环节1:需求分析
3.2 典型工作环节2:步骤分析
3.3 典型工作环节3:学习RDD架构原理与入门
3.4 典型工作环节4:学习Spark RDD编程基础
3.5 典型工作环节5:使用RDD统计平台职位数据
3.6 归纳总结与拓展提高
3.7 课后练习
学习情境四 使用Spark SQL分析用人单位数据
4.1 典型工作环节1:需求分析
4.2 典型工作环节2:步骤分析
4.3 典型工作环节3:认识Hive和Spark SQL
4.4 典型工作环节4:系统开发环境搭建
4.5 典型工作环节5:导入数据到Hive
4.6 典型工作环节6:使用Spark SQL分析平台数据
4.7 归纳总结与拓展提高
4.8 课后练习
学习情境五 使用Spark Streaming分析平台数据
5.1 典型工作环节1:需求分析
5.2 典型工作环节2:步骤分析
5.3 典型工作环节3:学习流计算
5.4 典型工作环节4:学习Spark Streaming
5.5 典型工作环节5:系统开发环境搭建
5.6 典型工作环节6:使用Spark Streaming分析平台数据
5.7 归纳总结与拓展提高
5.8 课后练习
学习情境六 使用GraphX与ML分析平台数据
6.1 典型工作环节1:需求分析
6.2 典型工作环节2:步骤分析
6.3 典型工作环节3:认识GraphX
6.4 典型工作环节4:使用GraphX分析平台数据
6.5 典型工作环节5:认识Machine Learning
6.6 典型工作环节6:常用Spark MLlib机器学习库API
6.7 典型工作环节7:使用ML分析平台数据
6.8 归纳总结与拓展提高
6.9 课后练习
工作任务单1
工作任务单2
工作任务单3
工作任务单4
工作任务单5
工作任务单6
参考文献
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