PySpark大数据分析与应用

小结

7.5 部署和提交PySpark应用程序

7.4 模型构建与评估

7.3 数据预处理

7.2 数据探索

7.1 需求与架构分析

第7章 案例分析：基于PySpark的信用贷款风险分析

小结

6.5 制作词云图

6.4 模型构建与评估

6.3 数据预处理

6.2 数据探索

6.1 需求与架构分析

第6章 案例分析：基于PySpark的网络招聘信息的职业类型划分

课后习题

实训

小结

5.3 pyspark.ml模块的评估器和模型评估

5.2 使用pyspark.ml模块的转换器处理和转换数据

5.1 MLlib算法

第5章 基于PySpark的机器学习库

课后习题

实训

小结

4.3 Structured Streaming结构化流处理

4.2 pyspark.streaming模块

4.1 Spark Streaming概述

第4章 基于PySpark的流式数据处理

课后习题

实训

小结

3.3 DataFrame基础操作

3.2 pyspark.sql模块

3.1 Spark SQL概述

第3章 基于PySpark的DataFrame操作

课后习题

小结

2.3 Python函数式编程

2.2 搭建分布式模式的PySpark开发环境

2.1 搭建单机模式的PySpark开发环境

第2章 PySpark安装配置

课后习题

小结

1.3 PySpark大数据分析

1.2 Spark大数据技术框架

1.1 大数据分析概述

第1章 PySpark大数据分析概述

前言

序

大数据技术精品系列教材专家委员会

内容提要

版权信息

封面

封面

版权信息

内容提要

大数据技术精品系列教材专家委员会

序

前言

第1章 PySpark大数据分析概述

1.1 大数据分析概述

1.2 Spark大数据技术框架

1.3 PySpark大数据分析

小结

课后习题

第2章 PySpark安装配置

2.1 搭建单机模式的PySpark开发环境

2.2 搭建分布式模式的PySpark开发环境

2.3 Python函数式编程

小结

课后习题

第3章 基于PySpark的DataFrame操作

3.1 Spark SQL概述

3.2 pyspark.sql模块

3.3 DataFrame基础操作

小结

实训

课后习题

第4章 基于PySpark的流式数据处理

4.1 Spark Streaming概述

4.2 pyspark.streaming模块

4.3 Structured Streaming结构化流处理

小结

实训

课后习题

第5章 基于PySpark的机器学习库

5.1 MLlib算法

5.2 使用pyspark.ml模块的转换器处理和转换数据

5.3 pyspark.ml模块的评估器和模型评估

小结

实训

课后习题

第6章 案例分析：基于PySpark的网络招聘信息的职业类型划分

6.1 需求与架构分析

6.2 数据探索

6.3 数据预处理

6.4 模型构建与评估

6.5 制作词云图

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第7章 案例分析：基于PySpark的信用贷款风险分析

7.1 需求与架构分析

7.2 数据探索

7.3 数据预处理

7.4 模型构建与评估

7.5 部署和提交PySpark应用程序

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