本书精选了57幅全球经典的信息设计作品，分为“示意图”“统计图表”“象形图标”和“地图”四个部分。书中有大量的信息设计作品展示，并有详细的文字介绍和精彩的设计师访谈。书中的作品运用了图表、图标、矢量图形、照片、地图、文字等多种元素，囊括了信息设计的各种类型，为读者展示了信息设计的创作思路和表现手法。本书适合设计专业的老师、学生作为参考用书，同时可供从业的设计师阅读。
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内容简介
本书详细介绍了一个大数据应用案例——电影推荐系统（Scala版），案例涉及数据预处理、数据存储与管理、数据分析和数据可视化等流程，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等系统和软件的安装与使用方法。案例采用的编程语言是Scala和Java。
章节目录
- a-fy
- b-bq
- c-qy
- d-ml
- 01
- 第1章
- 案例概述
- 1.1 案 例 目 的
- 1.2 适 用 对 象
- 1.3 时 间 安 排
- 1.4 预 备 知 识
- 1.5 硬 件 要 求
- 1.6 软 件 工 具
- 1.7 数 据 集
- 1.8 案 例 任 务
- 1.9 实 验 步 骤
- 1.10 在 线 资 源
- 1.10.1 在线资源一览表
- 1.10.2 下载专区
- 1.10.3 先修课程
- 1.10.4 大数据课程公共服务平台
- 1.11 本 章 小 结
- 02
- 第2章
- 大数据实验环境搭建
- 2.1 Linux系统及相关软件使用方法
- 2.1.1 Shell
- 2.1.2 root用户
- 2.1.3 创建普通用户
- 2.1.4 sudo命令
- 2.1.5 常用的Linux系统命令
- 2.1.8 目录的权限
- 2.1.9 更新APT
- 2.1.10 切换中英文输入法
- 2.1.11 vim编辑器的安装和使用方法
- 2.2 JDK的安装
- 2.3 Scala的安装
- 2.4 Hadoop的安装和基本使用方法
- 2.4.1 安装Hadoop前的准备工作
- 1．创建hadoop用户
- 2．更新APT
- 3．安装SSH
- 2.4.2 安装Hadoop
- 1．下载安装文件
- 2．修改配置文件
- 3．执行名称节点格式化
- 4．启动Hadoop
- 5．运行Hadoop伪分布式实例
- 6．关闭Hadoop
- 2.4.3 HDFS操作常用Shell命令
- 1．目录操作
- 2．文件操作
- 2.5 Spark的安装和基本使用方法
- 2.5.1 下载安装文件
- 2.5.2 配置相关文件
- 2.5.3 Spark和Hadoop的交互
- 2.5.4 在spark-shell中运行代码
- 1．spark-shell命令
- 2．启动spark-shell
- 2.6 MySQL数据库的安装和基本使用方法
- 2.6.1 安装MySQL
- 1．执行安装命令
- 2．启动MySQL服务
- 3．进入MySQL Shell环境
- 4．解决MySQL出现的中文乱码问题
- 2.6.2 MySQL常用操作
- 1．显示数据库
- 2．显示数据库中的表
- 3．显示数据表的结构
- 4．查询表中的记录
- 5．创建数据库
- 6．创建表
- 7．增加记录
- 8．修改记录
- 9．删除记录
- 10．删除数据库和表
- 11．查看MySQL版本
- 2.7 本 章 小 结
- 03
- 第3章
- IntelliJ IDEA开发工具的安装和使用方法
- 3.1 下载和安装IDEA
- 3.2 下载Scala插件安装包
- 3.3 启动IDEA
- 3.4 为IDEA安装Scala插件
- 3.5 配置项目的JDK
- 3.6 使用IDEA开发WordCountOrDuration程序
- 3.6.1 创建一个新项目WordCountOrDuration
- 3.6.2 为WordCountOrDuration项目添加Scala框架支持
- 3.6.3 设置项目目录
- 3.6.4 新建Scala代码文件
- 3.6.5 配置pom.xml文件
- 3.6.6 更新Maven的依赖文件
- 3.6.7 运行WordCountOrDuration程序
- 3.6.8 打包WordCountOrDuration程序生成JAR包
- 3.6.9 把JAR包提交到Spark中运行
- 3.7 本 章 小 结
- 04
- 第4章
- ETL工具Kettle的安装和使用方法
- 4.1 安装Kettle
- 4.1.1 下载安装包
- 4.1.2 解压文件到安装目录
- 4.1.3 复制MySQL数据库驱动程序JAR包
- 4.1.4 启动Kettle中的Spoon
- 4.1.5 设置中文界面
- 4.2 使用Kettle把数据加载到HDFS中
- 4.2.1 配置Kettle
- 4.2.2 新建作业
- 4.2.3 添加START组件
- 4.2.4 添加“Hadoop Copy Files”控件
- 4.2.5 设置“Hadoop Copy Files”控件的属性
- 4.2.6 执行作业并查看运行结果
- 4.2.7 到HDFS中查看数据
- 4.3 本 章 小 结
- 05
- 第5章
- 使用Spark SQL读写MySQL数据库的方法
- 5.1 Spark SQL概述
- 5.2 创建MySQL数据库
- 5.3 在spark-shell交互式环境中 读写MySQL数据库
- 5.3.1 读取MySQL数据库中的数据
- 5.3.2 向MySQL数据库写入数据
- 5.4 编写独立应用程序读写MySQL数据库
- 5.4.1 新建项目
- 5.4.2 设置依赖包
- 5.4.3 设置代码目录
- 5.4.4 新建Scala代码文件
- 5.4.5 配置pom.xml文件
- 5.4.6 编译运行程序
- 5.4.7 生成应用程序JAR包
- 5.4.8 把JAR包提交到Spark中运行
- 5.5 本 章 小 结
- 06
- 第6章
- 使用Spark MLlib实现协同过滤算法
- 6.1 推荐系统概述
- 6.1.1 什么是推荐系统
- 6.1.2 长尾理论
- 6.1.3 推荐方法
- 6.1.4 推荐系统模型
- 6.1.5 推荐系统的应用
- 6.2 协同过滤算法
- 6.2.1 基于用户的协同过滤
- 6.2.2 基于物品的协同过滤
- 6.2.3 UserCF算法和ItemCF算法的对比
- 6.2.4 基于模型的协同过滤
- 6.3 Spark MLlib中的协同过滤算法
- 6.3.1 ALS算法的基本原理
- 6.3.2 在spark-shell中运行ALS算法
- 6.3.3 编写独立应用程序运行ALS算法
- 1．新建项目
- 2．设置依赖包
- 3．设置项目目录
- 4．新建Scala代码文件
- 5．配置pom.xml文件
- 6．更新Maven的依赖文件
- 7．运行程序
- 8．生成应用程序JAR包
- 6.4 本 章 小 结
- 07
- 第7章
- Node.js的安装和使用方法
- 7.1 Node.js的安装
- 7.2 创建Node.js应用
- 7.2.1 引入Node.js模块
- 7.2.2 创建服务器
- 7.2.3 接收请求与响应请求
- 7.3 使用Express框架和Jade模板引擎
- 7.3.1 创建项目目录
- 7.3.2 安装Express开发框架
- 7.3.3 安装Jade模板引擎
- 7.3.4 创建服务器
- 7.3.5 创建模板文件
- 7.3.6 测试网页
- 7.4 实例1：设计网页实现用户注册登录功能
- 7.4.1 创建MySQL数据库
- 7.4.2 创建项目目录
- 7.4.3 安装Express开发框架
- 7.4.4 安装MySQL驱动模块
- 7.4.5 创建服务器
- 7.4.6 创建网页
- 1．index.html网页代码
- 2．register.html网页代码
- 3．ok.html网页代码
- 7.4.7 测试网页
- 7.5 实例2：采用Jade模板引擎实现 用户注册登录功能
- 7.5.1 创建项目目录
- 7.5.2 安装Express开发框架
- 7.5.3 安装Jade模板引擎
- 7.5.4 安装MySQL驱动模块
- 7.5.5 安装body-parser模块
- 7.5.6 创建服务器
- 7.5.7 创建网页模板文件
- 1．index.jade文件代码
- 2．registerpage.jade文件代码
- 3．ok.jade文件代码
- 7.5.8 测试网页
- 7.6 实例3：通过网页调用词频统计应用程序
- 7.6.1 创建项目目录
- 7.6.2 安装Express开发框架
- 7.6.3 创建服务器
- 7.6.4 安装Jade模板引擎
- 7.6.5 为应用入口index.js增加路由等功能
- 7.6.6 在网页中调用程序并展现结果
- 7.7 本 章 小 结
- 08
- 第8章
- 电影推荐系统（基础版）的实现过程
- 8.1 数据分析整体过程
- 8.2 把数据集加载到HDFS中
- 8.2.1 数据集基本情况
- 8.2.2 数据集下载
- 8.2.3 使用Kettle工具清洗数据并加载到HDFS中
- 1．在HDFS中新建目录
- 2．清洗数据并加载到HDFS中
- 3．查看HDFS中的数据
- 8.3 编写Spark程序实现电影推荐
- 8.3.1 新建项目
- 8.3.2 设置依赖包
- 8.3.3 设置代码目录
- 8.3.4 新建Scala代码文件
- 8.3.5 配置pom.xml文件
- 8.3.6 编译运行程序
- 8.3.7 生成应用程序JAR包
- 8.3.8 把JAR包提交到Spark中运行
- 8.4 使用Node.js在网页中展现结果
- 8.4.1 创建项目目录
- 8.4.2 安装相关模块
- 8.4.3 创建服务器
- 8.4.4 添加模板文件
- 8.4.5 在网页中调用程序并展现结果
- 8.5 本 章 小 结
- 09
- 第9章
- 电影推荐系统（升级版）的设计与实现
- 9.1 系 统 概 述
- 9.2 系统总体设计
- 9.3 数据库的设计与实现
- 9.3.1 数据库设计
- 9.3.2 数据库实现
- 9.4 Spark程序的设计与实现
- 9.4.1 新建项目
- 9.4.2 新建Scala代码文件
- 9.4.3 配置pom.xml文件
- 9.4.4 运行程序
- 9.4.5 生成应用程序JAR包
- 9.5 系统网站的设计与实现
- 9.5.1 系统网站的设计
- 1．网站页面总体设计
- 2．首页
- 3．注册页面
- 4．登录页面
- 5．用户评分页面
- 6．评分成功页面
- 7．电影推荐结果页面
- 9.5.2 系统网站的实现
- 1．创建项目目录
- 2．安装相关模块
- 3．创建服务器
- 4．添加模板文件
- 9.6 本 章 小 结
- CK
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大数据实训案例——电影推荐系统（Scala版）是2019年由人民邮电出版社出版,作者林子雨。
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《电影哲学：爱与神话》是欧文·辛格最后一部电影著作，延续了他长期对爱、对电影的哲学思考。本书的重要性在于它一方面与古典哲学、精神分析、现象学，尤其是结构主义神话学等哲学思想开展对话，是美国哲学吸收、利用欧陆哲学的一次记录；另一方面从综合艺术的角度，比较分析各种艺术的美学特征，代表了早期跨媒介研究的尝试与成果。欧文将神话归为三类，即创世神话、英雄神话、理想神话，他结合电影史论，重点讨论其中的两性关系
