Python大數(shù)據(jù)分析從入門到精通

第一章 為什么選擇用Python11.1 易于使用3
1.2 兼容Hadoop3
1.3 可擴(kuò)展和靈活性3
1.4 良好的社區(qū)支持和開發(fā)環(huán)境3
1.5 在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的優(yōu)勢4
1.6 總結(jié)4


第二章 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境的搭建52.1 安裝大數(shù)據(jù)集成環(huán)境HDP6
2.2 安裝Spark環(huán)境（Windows）9
2.3 自行安裝大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境10
2.4 總結(jié)21


第三章 構(gòu)建分析數(shù)據(jù)223.1 分析數(shù)據(jù)的說明23
3.2 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDP SandBox中25
3.3 導(dǎo)入自安裝的環(huán)境中使用28
3.4 導(dǎo)入Windows的Spark中29
3.5 導(dǎo)入 Northwind 數(shù)據(jù)庫30
3.6 總結(jié)32


第四章 Python對Hadoop的操作334.1 Snakebite的說明34
4.2 HDFS命令說明36
4.3 Snakebite Client類的使用38
4.4 Snakebite CLI的使用40
4.5 總結(jié)42


第五章 Python對Hive的操作435.1 Hive說明44
5.2 使用PyHive47
5.3 使用Python編寫Hive UDF49
5.4 Impyla的使用51
5.5 Hive SQL調(diào)優(yōu)方法52
5.6 總結(jié)53


第六章 Python對HBase的操作546.1 HBase說明55
6.2 HBase Shell命令57
6.3 HappyBase說明62
6.4 HappyBase的使用66
6.5 總結(jié)70


第七章 Python集成到Pig717.1 Pig說明72
7.2 Pig Latin的使用74
7.3 Python Pig的整合78
7.4 總結(jié)81


第八章 PySpark Shell應(yīng)用838.1 操作步驟84
8.2 應(yīng)用對象84
8.3 Spark核心模塊86
8.4 Spark Shell的使用87
8.5 PySpark Shell的使用92
8.6 總結(jié)95


第九章 PySpark對RDD操作969.1 Spark RDD說明97
9.2 RDD API說明101
9.3 在API函數(shù)中使用Lambda表達(dá)式108
9.4 從HDFS中讀取數(shù)據(jù)并以SequenceFile格式存儲110
9.5 讀取CSV文件處理并存儲112
9.6 讀取Json文件處理114
9.7 通過RDD計算圓周率115
9.8 查看RDD計算的狀態(tài)116
9.9 總結(jié)118


第十章 PySpark對DataFrame的操作11910.1 Spark DataFrame說明120
10.2 DataFrame API總述122
10.3 DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)API126
10.4 DataFrame數(shù)據(jù)處理API140
10.5 Postgresql和DataFrame145
10.6 CSV和DataFrame147
10.7 Json和DataFrame149
10.8 Numpy、Pandas和DataFrame151
10.9 RDD和DataFrame152
10.10 HDFS和DataFrame153
10.11 Hive和DataFrame154
10.12 HBase和DataFrame155
10.13 總結(jié)157


第十一章 PySpark對Streaming的操作15811.1 Spark Streaming說明159
11.2 Spark Streaming API160
11.3 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流165
11.4 文件數(shù)據(jù)流167
11.5 Kafka數(shù)據(jù)流171
11.6 Flume數(shù)據(jù)流173
11.7 QueueStream數(shù)據(jù)流174
11.8 使用StreamingListener監(jiān)聽數(shù)據(jù)流175
11.9 總結(jié)177


第十二章 PySpark SQL17812.1 關(guān)于Spark SQL179
12.2 Spark SQL相關(guān)API180
12.3 Spark SQL使用步驟189
12.4 Postgresql和Spark SQL190
12.5 CSV和Spark SQL192
12.6 Json和Spark SQL193
12.7 HDFS和Spark SQL194
12.8 Hive和Spark SQL195
12.9 UDF和Spark SQL197
12.10 Streaming和Spark SQL199
12.11 Spark SQL優(yōu)化200
12.12 總結(jié)201


第十三章 分析方法及構(gòu)架的說明20213.1 統(tǒng)計的概念和數(shù)據(jù)可視化203
13.2 數(shù)據(jù)分析方法的探討206
13.3 開發(fā)構(gòu)架說明209
13.4 總結(jié)整合說明210


第十四章 集成分析21414.1 SQL窗口函數(shù)的說明215
14.2 Hive SQL分析221
14.3 Spark SQL分析225
14.4 HBase SQL分析229
14.5 對接Numpy、Pandas的分析232
14.6 對接Blaze分析241
14.7 總結(jié)244


第十五章 數(shù)據(jù)挖掘24515.1 關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)246
15.2 PySpark機(jī)器學(xué)習(xí)包248
15.3 特征的抽取、轉(zhuǎn)換和選擇250
15.4 PySpark機(jī)器學(xué)習(xí)包的使用256
15.5 集成TensorFlow277
15.6 集成scikit-learn279
15.7 總結(jié)282


第十六章 數(shù)據(jù)可視化28316.1 標(biāo)簽云284
16.2 Zeppelin的使用289
16.3 Mathplotlib的使用293
16.4 Superset的使用301
16.5 總結(jié)308