林大贵 著
封面 1
书名 3
前言 7
目录 13
第1章 Python Spark机器学习与Hadoop大数据 23
1.1 机器学习的介绍 24
1.2 Spark的介绍 27
1.3 Spark数据处理 RDD、DataFrame、Spark SQL 29
1.4 使用Python开发 Spark机器学习与大数据应用 30
1.5 Python Spark 机器学习 31
1.6 Spark ML Pipeline机器学习流程介绍 32
1.7 Spark 2.0的介绍 34
1.8 大数据定义 35
1.9 Hadoop 简介 36
1.10 Hadoop HDFS分布式文件系统 36
1.11 Hadoop MapReduce的介绍 39
1.12 结论 40
第2章 VirtualBox虚拟机软件的安装 41
2.1 VirtualBox的下载和安装 42
2.2 设置VirtualBox存储文件夹 45
2.3 在VirtualBox创建虚拟机 47
2.4 结论 51
第3章 Ubuntu Linux 操作系统的安装 52
3.1 Ubuntu Linux 操作系统的安装 53
3.2 在Virtual设置Ubuntu虚拟光盘文件 55
3.3 开始安装Ubuntu 57
3.4 启动Ubuntu 62
3.5 安装增强功能 63
3.6 设置默认输入法 67
3.7 设置“终端”程序 70
3.8 设置“终端”程序为白底黑字 71
3.9 设置共享剪贴板 72
3.10 设置最佳下载服务器 74
3.11 结论 78
第4章 Hadoop Single Node Cluster的安装 79
4.1 安装JDK 80
4.2 设置SSH无密码登录 83
4.3 下载安装Hadoop 86
4.4 设置Hadoop环境变量 89
4.5 修改Hadoop配置设置文件 91
4.6 创建并格式化HDFS目录 95
4.7 启动Hadoop 96
4.8 打开Hadoop Resource-Manager Web界面 98
4.9 NameNode HDFS Web界面 100
4.10 结论 101
第5章 Hadoop Multi Node Cluster的安装 102
5.1 把Single Node Cluster复制到data1 105
5.2 设置VirtualBox网卡 106
5.3 设置data1服务器 109
5.4 复制data1服务器到data2、data3、master 116
5.5 设置data2服务器 119
5.6 设置data3服务器 122
5.7 设置master服务器 124
5.8 master连接到data1、data2、data3 创建HDFS目录 129
5.9 创建并格式化NameNode HDFS目录 132
5.10 启动Hadoop Multi Node Cluster 134
5.11 打开Hadoop ResourceManager Web界面 136
5.12 打开NameNode Web界面 137
5.13 停止Hadoop Multi Node Cluster 138
5.14 结论 138
第 6章 Hadoop HDFS命令 139
6.1 启动Hadoop Multi-Node Cluster 140
6.2 创建与查看HDFS目录 142
6.3 从本地计算机复制文件到HDFS 144
6.4 将HDFS上的文件复制到本地计算机 149
6.5 复制与删除HDFS文件 151
6.6 在Hadoop HDFS Web用户界面浏览HDFS 153
6.7 结论 156
第7章 Hadoop MapReduce 157
7.1 简单介绍WordCount.java 158
7.2 编辑WordCount.java 159
7.3 编译WordCount.java 163
7.4 创建测试文本文件 165
7.5 运行WordCount.java 167
7.6 查看运行结果 168
7.7 结论 169
第8章 Python Spark的介绍与安装 170
8.1 Scala的介绍与安装 172
8.2 安装Spark 175
8.3 启动pyspark交互式界面 178
8.4 设置pyspark显示信息 179
8.5 创建测试用的文本文件 181
8.6 本地运行pyspark程序 183
8.7 在Hadoop YARN运行pyspark 185
8.8 构建Spark Standalone Cluster运行环境 187
8.9 在Spark Standalone运行pyspark 193
8.10 Spark Web UI界面 195
8.11 结论 197
第9章 在 IPython Notebook 运行 Python Spark 程序 198
9.1 安装Anaconda 199
9.2 在IPython Notebook使用Spark 202
9.3 打开IPython Notebook笔记本 206
9.4 插入程序单元格 207
9.5 加入注释与设置程序代码说明标题 208
9.6 关闭IPython Notebook 210
9.7 使用IPython Notebook在Hadoop YARN-client模式运行 211
9.8 使用IPython Notebook在Spark Stand Alone模式运行 214
9.9 整理在不同的模式运行IPython Notebook的命令 216
9.9.1 在 Local 启动 IPython Notebook 217
9.9.2 在Hadoop YARN-client 模式启动 IPython Notebook 217
9.9.3 在Spark Stand Alone 模式启动 IPython Notebook 217
9.10 结论 218
第10章 Python Spark RDD 219
10.1 RDD的特性 220
10.2 开启IPython Notebook 221
10.3 基本RDD“转换”运算 223
10.4 多个RDD“转换”运算 228
10.5 基本“动作”运算 230
10.6 RDD Key-Value 基本“转换”运算 231
10.7 多个RDD Key-Value“转换”运算 234
10.8 Key-Value“动作”运算 237
10.9 Broadcast 广播变量 239
10.10 accumulator累加器 242
10.11 RDD Persistence持久化 243
10.12 使用Spark创建WordCount 245
10.13 Spark WordCount详细解说 248
10.14 结论 250
第11章 Python Spark的集成开发环境 251
11.1 下载与安装eclipse Scala IDE 254
11.2 安装PyDev 257
11.3 设置字符串替代变量 262
11.4 PyDev 设置 Python 链接库 265
11.5 PyDev设置anaconda2链接库路径 267
11.6 PyDev设置Spark Python链接库 269
11.7 PyDev设置环境变量 270
11.8 新建PyDev项目 273
11.9 加入WordCount.py程序 275
11.10 输入WordCount.py程序 276
11.11 创建测试文件并上传至HDFS目录 279
11.12 使用spark-submit执行WordCount程序 281
11.13 在Hadoop YARN-client上运行WordCount程序 283
11.14 在Spark Standalone Cluster上运行WordCount程序 286
11.15 在eclipse外部工具运行Python Spark程序 289
11.16 在eclipse运行spark-submit YARN-client 295
11.17 在eclipse运行spark-submit Standalone 299
11.18 结论 302
第12章 Python Spark创建推荐引擎 303
12.1 推荐算法介绍 304
12.2 “推荐引擎”大数据分析使用场景 304
12.3 ALS推荐算法的介绍 305
12.4 如何搜索数据 307
12.5 启动IPython Notebook 311
12.6 如何准备数据 312
12.7 如何训练模型 316
12.8 如何使用模型进行推荐 317
12.9 显示推荐的电影名称 319
12.10 创建Recommend项目 321
12.11 运行RecommendTrain.py 推荐程序代码 324
12.12 创建Recommend.py推荐程序代码 326
12.13 在eclipse运行Recommend.py 329
12.14 结论 332
第13章 Python Spark MLlib决策树二元分类 333
13.1 决策树介绍 334
13.2 “StumbleUpon Evergreen”大数据问题 335
13.2.1 Kaggle网站介绍 335
13.2.2 “StumbleUpon Evergreen”大数据问题场景分析 335
13.3 决策树二元分类机器学习 336
13.4 如何搜集数据 337
13.4.1 StumbleUpon数据内容 337
13.4.2 下载 StumbleUpon 数据 338
13.4.3 用LibreOffice Calc 电子表格查看train.tsv 341
13.4.4 复制到项目目录 344
13.5 使用IPython Notebook示范 345
13.6 如何进行数据准备 346
13.6.1 导入并转换数据 346
13.6.2 提取 feature 特征字段 349
13.6.3 提取分类特征字段 350
13.6.4 提取数值特征字段 353
13.6.5 返回特征字段 353
13.6.6 提取 label 标签字段 353
13.6.7 建立训练评估所需的数据 354
13.6.8 以随机方式将数据分为 3 部分并返回 355
13.6.9 编写 PrepareData(sc) 函数 355
13.7 如何训练模型 356
13.8 如何使用模型进行预测 357
13.9 如何评估模型的准确率 360
13.9.1 使用 AUC 评估二元分类模型 360
13.9.2 计算 AUC 361
13.10 模型的训练参数如何影响准确率 363
13.10.1 建立 trainEvaluateModel 363
13.10.2 评估impurity参数 365
13.10.3 训练评估的结果以图表显示 366
13.10.4 编写 evalParameter 369
13.10.5 使用 evalParameter 评估 maxDepth 参数 369
13.10.6 使用 evalParameter 评估 maxBins 参数 370
13.11 如何找出准确率最高的参数组合 371
13.12 如何确认是否过度训练 374
13.13 编写RunDecisionTreeBinary.py程序 374
13.14 开始输入RunDecisionTreeBinary.py程序 375
13.15 运行RunDecisionTreeBinary.py 377
13.15.1 执行参数评估 377
13.15.2 所有参数训练评估找出最好的参数组合 377
13.15.3 运行 RunDecisionTreeBinary.py 不要输入参数 379
13.16 查看DecisionTree的分类规则 380
13.17 结论 382
第14章 Python Spark MLlib 逻辑回归二元分类 383
14.1 逻辑回归分析介绍 384
14.2 RunLogisticRegression WithSGDBinary.py程序说明 385
14.3 运行RunLogisticRegression WithSGDBinary.py进行参数评估 389
14.4 找出最佳参数组合 392
14.5 修改程序使用参数进行预测 392
14.6 结论 394
第15章 Python Spark MLlib支持向量机SVM二元分类 395
15.1 支持向量机SVM算法的基本概念 396
15.2 运行SVMWithSGD.py进行参数评估 398
15.3 运行SVMWithSGD.py 训练评估参数并找出最佳参数组合 400
15.4 运行SVMWithSGD.py 使用最佳参数进行预测 401
15.5 结论 403
第16章 Python Spark MLlib朴素贝叶斯二元分类 404
16.1 朴素贝叶斯分析原理的介绍 405
16.2 RunNaiveBayesBinary.py程序说明 406
16.3 运行NaiveBayes.py进行参数评估 408
16.4 运行训练评估并找出最好的参数组合 409
16.5 修改RunNaiveBayesBinary.py 直接使用最佳参数进行预测 410
16.6 结论 412
第17章 Python Spark MLlib决策树多元分类 413
17.1 “森林覆盖植被”大数据问题分析场景 414
17.2 UCI Covertype数据集介绍 415
17.3 下载与查看数据 416
17.4 修改PrepareData() 数据准备 418
17.5 修改trainModel 训练模型程序 420
17.6 使用训练完成的模型预测数据 421
17.7 运行RunDecisionTreeMulti.py 进行参数评估 423
17.8 运行RunDecisionTreeMulti.py 训练评估参数并找出最好的参数组合 425
17.9 运行RunDecisionTreeMulti.py 不进行训练评估 426
17.10 结论 428
第18章 Python Spark MLlib决策树回归分析 429
18.1 Bike Sharing大数据问题分析 430
18.2 Bike Sharing数据集 431
18.3 下载与查看数据 431
18.4 修改 PrepareData() 数据准备 434
18.5 修改DecisionTree.trainRegressor训练模型 437
18.6 以 RMSE 评估模型准确率 438
18.7 训练评估找出最好的参数组合 439
18.8 使用训练完成的模型预测数据 439
18.9 运行RunDecisionTreeMulti.py进行参数评估 441
18.10 运行RunDecisionTreeMulti.py训练评估参数并找出最好的参数组合 443
18.11 运行RunDecisionTreeMulti.py 不进行训练评估 444
18.12 结论 446
第19章 Python Spark SQL、DataFrame、RDD数据统计与可视化 447
19.1 RDD、DataFrame、Spark SQL 比较 448
19.2 创建RDD、DataFrame与Spark SQL 449
19.2.1 在 local 模式运行 IPython Notebook 449
19.2.2 创建RDD 449
19.2.3 创建DataFrame 450
19.2.4 设置 IPython Notebook 字体 452
19.2.5 为DataFrame 创建别名 453
19.2.6 开始使用 Spark SQL 453
19.3 SELECT显示部分字段 456
19.3.1 使用 RDD 选取显示部分字段 456
19.3.2 使用 DataFrames 选取显示字段 456
19.3.3 使用 Spark SQL 选取显示字段 457
19.4 增加计算字段 458
19.4.1 使用 RDD 增加计算字段 458
19.4.2 使用 DataFrames 增加计算字段 458
19.4.3 使用 Spark SQL 增加计算字段 459
19.5 筛选数据 460
19.5.1 使用 RDD 筛选数据 460
19.5.2 使用 DataFrames 筛选数据 460
19.5.3 使用 Spark SQL 筛选数据 461
19.6 按单个字段给数据排序 461
19.6.1 RDD 按单个字段给数据排序 461
19.6.2 使用 Spark SQL排序 462
19.6.3 使用 DataFrames按升序给数据排序 463
19.6.4 使用 DataFrames按降序给数据排序 464
19.7 按多个字段给数据排序 464
19.7.1 RDD 按多个字段给数据排序 464
19.7.2 Spark SQL 按多个字段给数据排序 465
19.7.3 DataFrames 按多个字段给数据排序 465
19.8 显示不重复的数据 466
19.8.1 RDD 显示不重复的数据 466
19.8.2 Spark SQL 显示不重复的数据 467
19.8.3 Dataframes显示不重复的数据 467
19.9 分组统计数据 468
19.9.1 RDD 分组统计数据 468
19.9.2 Spark SQL分组统计数据 469
19.9.3 Dataframes分组统计数据 470
19.10 Join 联接数据 472
19.10.1 创建 ZipCode 472
19.10.2 创建 zipcode_tab 474
19.10.3 Spark SQL 联接 zipcode_table 数据表 476
19.10.4 DataFrame user_df 联接 zipcode_df 477
19.11 使用 Pandas DataFrames 绘图 479
19.11.1 按照不同的州统计并以直方图显示 479
19.11.2 按照不同的职业统计人数并以圆饼图显示 481
19.12 结论 483
第20章 Spark ML Pipeline 机器学习流程二元分类 484
20.1 数据准备 486
20.1.1 在 local 模式执行 IPython Notebook 486
20.1.2 编写 DataFrames UDF 用户自定义函数 488
20.1.3 将数据分成 train_df 与 test_df 490
20.2 机器学习pipeline流程的组件 490
20.2.1 StringIndexer 490
20.2.2 OneHotEncoder 492
20.2.3 VectorAssembler 494
20.2.4 使用 DecisionTreeClassier 二元分类 496
20.3 建立机器学习pipeline流程 497
20.4 使用pipeline进行数据处理与训练 498
20.5 使用pipelineModel 进行预测 499
20.6 评估模型的准确率 500
20.7 使用TrainValidation进行训练验证找出最佳模型 501
20.8 使用crossValidation交叉验证找出最佳模型 503
20.9 使用随机森林 RandomForestClassier分类器 505
20.10 结论 507
第21章 Spark ML Pipeline 机器学习流程多元分类 508
21.1 数据准备 509
21.1.1 读取文本文件 510
21.1.2 创建 DataFrame 511
21.1.3 转换为 double 512
21.2 建立机器学习pipeline流程 514
21.3 使用dt_pipeline进行数据处理与训练 515
21.4 使用pipelineModel 进行预测 515
21.5 评估模型的准确率 517
21.4 使用TrainValidation进行训练验证找出最佳模型 518
21.7 结论 520
第22章 Spark ML Pipeline 机器学习流程回归分析 521
22.1 数据准备 523
22.1.1 在local 模式执行 IPython Notebook 523
22.1.2 将数据分成 train_df 与 test_df 526
22.2 建立机器学习pipeline流程 526
22.3 使用dt_pipeline进行数据处理与训练 528
22.4 使用pipelineModel 进行预测 528
22.5 评估模型的准确率 529
22.6 使用TrainValidation进行训练验证找出最佳模型 530
22.7 使用crossValidation进行交叉验证找出最佳模型 532
22.8 使用GBT Regression 533
22.9 结论 535
附录A 本书范例程序下载与安装说明 536
A.1 下载范例程序 537
A.2 打开本书IPython Notebook范例程序 538
A.3 打开 eclipse PythonProject 范例程序 518
