Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战_林大贵下载

weixin_39821051 2019-10-06 06:00:15

Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战_林大贵(著) 清华大学出版社(完整高清带书签)
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《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》是一本由林大贵所著，清华大学出版社于2018年1月1日出版的书籍。该书主要介绍了Python、Spark 2.0和Hadoop在机器学习与大数据实战中的应用。从内容上看，该书首先介绍了大数据和机器学习的基本原理，包括分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等基本概念。然后，书中通过实战案例，详细讲解了如何使用Python开发Spark机器学习与大数据应用，如何安装和配置Hadoop单机集群和多机集群，如何使用Hadoop HDFS命令等。该书不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了“机器学习”的内容，使得读者能够更好地理解大数据和机器学习的关系，以及如何在实践中应用这些技术。此外，书中介绍的上机实践平台并不限制于单台实体计算机，使得读者可以在不同的环境下进行学习和实践。总的来说，《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》是一本适合对大数据和机器学习感兴趣的读者阅读的书籍，特别是对于那些希望在

友情提示：本文档根据林大贵的《Python+Spark 2.0 + Hadoop机器学习与大数据实战》整理得到，代码均为书中提供的源码（python 2.X版本）。本文的可以利用pandoc转换为docx文档，点击这里安装下载pandoc后，在终端输入以下命令： pandoc youfilename.md -f markdown -t docx -s -o outputfilename.d...

参考：[1]林大贵.Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战[M].博硕文化股份有限公司名词说明 DataFrame:Sparl ML机器学习API处理的数据格式是DF，我们必须使用DF存储数据、处理数据、测试数据，最后预测结果也是DF。我们可以使用SQLContext读取文本文件创建DF或将RDD转为DF，也可以使用Spark SQL来操作。DF可以存储不同的数据类型...

Spark+Hadoop集群搭建：（零）简介与说明1 背景2 主要内容3 参考文献 1 背景 2 主要内容利用虚拟机实现Linux操作系统上的Spark+Hadoop大数据集群，并进行一些简单的实验。主要包括 1 单节点Hadoop环境搭建 2 多节点（集群）Hadoop环境搭建 3 Spark安装及pyspark的使用 4 Spark Standalone Cluster的使用 3 参考文献 ...

基于HDFS的小型Spark集群搭建软件版本：jdk8 + hadoop-2.6.4.tar.gz + scala-2.11.6.tgz + spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz + Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh (官网均可下，亲测可兼容) 服务器购买什么云都可以，我在阿里云买了三台服务器，须在同一内网下（同一账号购买的ECS加入同一安全组，加入专有网络，用内网传输速度贼快），安装Ubuntu16.04 64位通过putty远程连接三台服务器，开

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