本書以大數據分析應用崗位職業(yè)能力遞進為主線，較為全面地介紹了Spark大數據技術的相關知識。全書共7章，內容包括Spark生態(tài)圈中的Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等組件，以及海量離線數據的處理、基于歷史數據的交互式查詢、基于實時數據流的大數據處理、圖計算、機器學習等知識點循序漸進地展開介紹。本書以Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming相關知識為重點，GraphX、MLlib等組件作為擴展性知識來介紹，書結合崗位勝任能力配套多個企業(yè)級實戰(zhàn)案例與課后習題，幫助學習者更好地理解和鞏固所學知識，熟練應用相關技術，提升專業(yè)能力和綜合能力，為學習者技術提升和職業(yè)發(fā)展打下良好基礎。本書可以作為高等職業(yè)院校大數據技術、人工智能技術應用、軟件技術等相關專業(yè)教材，也可以作為從事大數據處理與分析相關技術人員的參考用書。
王小潔，女，副教授，山西職業(yè)技術學院，山西職業(yè)技術學院大數據技術專業(yè)是國家"雙高”建設專業(yè)群的龍頭專業(yè)，與華為、新華三、中軟國際等知名企業(yè)開展校企合作，在人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新、課程教學資源建設、教材與教法改革、教師教學創(chuàng)新團隊等方面均進行改革創(chuàng)新。大數據技術專業(yè)每年招生200余人，具有一定 的專業(yè)規(guī)模。
第1章 專業(yè)認知能力培養(yǎng)：走進Spark 1
新手上路1.1：認知Spark 2
1.1.1 Spark的發(fā)展歷程 2
1.1.2 Spark的特點 3
1.1.3 Spark技術棧 4
1.1.4 Spark術語 5
1.1.5 Spark的應用場景 6
循序漸進1.2：了解Spark的運行架構與運行模式 7
1.2.1 Spark的運行架構 7
1.2.2 Spark的運行模式及運行流程 8
1.2.3 Spark核心概念RDD 12
漸入佳境1.3：掌握Spark在不同模式下的環(huán)境搭建 13
1.3.1 Spark本地單機模式環(huán)境搭建 13
1.3.2 Spark單機偽分布模式環(huán)境搭建 14
實戰(zhàn)演練1.4 企業(yè)級項目環(huán)境搭建 18
Spark完全分布模式環(huán)境搭建 18
歸納總結 20
勤學苦練 20
第2章 專業(yè)規(guī)范能力培養(yǎng)：立足Scala 23
新手上路2.1：認知Scala 24
2.1.1 Scala簡介 24
2.1.2 Scala特性 24
2.1.3 Scala環(huán)境配置及安裝 24
2.1.4 Scala環(huán)境的運行 26
新手上路2.2：變量和數據類型 26
2.2.1 注釋 26
2.2.2 常量和變量 27
2.2.3 標識符和關鍵字 27
2.2.4 數據類型 29
2.2.5 數據類型轉換 32
2.2.6 Scala輸出 34
新手上路2.3：運算符和流程控制 35
2.3.1 算術運算符 35
2.3.2 關系運算符 36
2.3.3 邏輯運算符 37
2.3.4 賦值運算符 37
2.3.5 位運算符 38
2.3.6 運算符優(yōu)先級 38
2.3.7 流程控制 38
循序漸進2.4：函數式編程 43
2.4.1 函數的定義 43
2.4.2 函數基本語法 43
2.4.3 函數和方法的區(qū)別 45
2.4.4 函數至簡原則 46
2.4.5 匿名函數 47
2.4.6 高階函數 47
2.4.7 函數柯里化 48
循序漸進2.5：面向對象編程 49
2.5.1 包 49
2.5.2 類和對象 50
2.5.3 封裝 51
2.5.4 繼承 52
2.5.5 抽象類 53
2.5.6 伴生對象 53
2.5.7 特質 54
循序漸進2.6：數據集合與文件操作 55
2.6.1 集合簡介 55
2.6.2 數組 56
2.6.3 列表 57
2.6.4 Set集合 58
2.6.5 Map集合 59
2.6.6 元組 60
2.6.7 文件操作 61
實戰(zhàn)演練2.7：智慧交通車牌分類識別 62
2.7.1 函數識別車牌所在地 62
2.7.2 統(tǒng)計太原市車牌數量 63
2.7.3 根據車牌所在地對車牌數據分組 63
2.7.4 車牌所在地信息查詢程序 63
歸納總結 64
勤學苦練 65
第3章 崗位核心能力培養(yǎng)：聚焦Spark Core 68
新手上路3.1：認知Spark核心數據集RDD 69
3.1.1 RDD簡介 70
3.1.2 RDD的特點 70
新手上路3.2：掌握RDD的創(chuàng)建 71
3.2.1 借助內存中的集合數據創(chuàng)建RDD 72
3.2.2 從外部存儲創(chuàng)建RDD 73
循序漸進3.3：掌握RDD的算子操作 74
3.3.1 算子的概念與作用 74
3.3.2 轉換算子的操作與使用 75
3.3.3 鍵-值對類型RDD算子的操作與使用 78
3.3.4 行動算子的操作與使用 80
循序漸進3.4：掌握RDD的文件操作 83
3.4.1 JSON格式文件的讀取與存儲 83
3.4.2 SequenceFile格式文件的存儲與讀取 85
漸入佳境3.5：了解IntelliJ IDEA如何開發(fā)Spark程序 86
3.5.1 下載與安裝IntelliJ IDEA 86
3.5.2 Scala插件的安裝與使用 88
3.5.3 IntelliJ IDEA運行Spark程序 93
實戰(zhàn)演練3.6：智慧交通道路卡口車流量分析 100
3.6.1 數據獲取與數據解釋 100
3.6.2 項目編程環(huán)境搭建 101
3.6.3 交通道路卡口車流量排名分析 107
3.6.4 交通道路卡口車輛超速違章分析 110
歸納總結 114
勤學苦練 115
第4章 崗位拓展能力培養(yǎng)：夯實Spark SQL 117
新手上路4.1：初識Spark SQL 118
4.1.1 Spark SQL簡介 118
4.1.2 Spark SQL特點 119
4.1.3 Spark SQL的Spark Shell交互 120
循序漸進4.2：掌握Spark SQL核心編程模型DataFrame 121
4.2.1 DataFrame簡介 121
4.2.2 DataFrame的創(chuàng)建 122
4.2.3 DataFrame的相關操作 127
漸入佳境4.3：熟悉Spark SQL擴展編程模型Dataset 141
4.3.1 Dataset簡介 141
4.3.2 Dataset的創(chuàng)建 142
實戰(zhàn)演練4.4：在線教育數據分析 143
4.4.1 數據獲取與數據解釋 143
4.4.2 用戶學習行為習慣分析 145
4.4.3 視頻課程點擊量排行分析 146
4.4.4 視頻課程分類排行推薦 146
歸納總結 147
勤學苦練 148
第5章 崗位綜合能力培養(yǎng)：錘煉Spark Streaming 150
新手上路5.1：初識Spark Streaming 151
5.1.1 Spark Streaming概述 151
5.1.2 Spark Streaming特點 152
5.1.3 Spark Streaming工作原理 152
循序漸進5.2：掌握DStream編程模型 153
5.2.1 DStream簡介 153
5.2.2 DStream創(chuàng)建 154
漸入佳境5.3：熟悉DStream的相關操作 157
5.3.1 DStream的轉換操作 157
5.3.2 DStream的窗口操作 158
5.3.3 DStream的輸出函數 161
實戰(zhàn)演練5.4：電商網站廣告點擊分析 162
5.4.1 項目環(huán)境搭建 162
5.4.2 項目數據解釋 167
5.4.3 電商網站廣告點擊黑名單 168
5.4.4 電商網站熱門廣告排行 170
歸納總結 172
勤學苦練 173
第6章 職業(yè)發(fā)展能力培養(yǎng)：進階Spark GraphX圖計算 175
新手上路6.1：初識Spark GraphX 176
6.1.1 圖計算的概念與應用 176
6.1.2 Spark GraphX的概念 178
6.1.3 Spark GraphX的特性 178
循序漸進6.2：掌握GraphX編程模型 178
6.2.1 屬性圖的構建 179
6.2.2 圖的查詢操作 182
6.2.3 圖的數據與結構轉換操作 183
6.2.4 圖的關聯(lián)與聚合操作 187
實戰(zhàn)演練6.3：構建用戶購物行為網絡并分析用戶行為 189
6.3.1 用戶購物行為網絡的構建 190
6.3.2 商品的用戶購物行為次數排名 191
6.3.3 用戶不同購物行為次數統(tǒng)計 191
歸納總結 192
勤學苦練 192
第7章 職業(yè)發(fā)展能力培養(yǎng)：進階Spark MLlib算法庫 195
新手上路7.1：初識Spark MLlib 196
7.1.1 什么是機器學習 196
7.1.2 機器學習算法 197
7.1.3 Spark機器學習庫MLlib 197
7.1.4 MLlib數據類型 198
循序漸進7.2：MLlib算法介紹 203
7.2.1 協(xié)同過濾算法簡介 203
7.2.2 協(xié)同過濾算法分類 203
7.2.3 MLlib中的協(xié)同過濾 205
實戰(zhàn)演練7.3：商品智能推薦 205
7.3.1 數據準備 206
7.3.2 模型構建 206
7.3.3 實戰(zhàn)實現(xiàn) 208
歸納總結 208
勤學苦練 209
參考文獻 212
書單推薦
