本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装，TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法，k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法，分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术，中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术，TensorFlow高阶应用等。
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内容简介
本书共8章内容，由浅入深地讲解Spark SQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。
章节目录
- A-fy
- Spark SQL入门与数据分析实践
- 55324-bq
- C-qy
- 前言
- D-ml
- 目录
- 01
- Spark SQL基础知识
- 第1章
- 1.1 Spark SQL背景
- 1.2 Spark SQL简介
- 1.2.1 Spark SQL的特点
- 1．易集成
- 2．统一的数据访问
- 3．兼容Hive
- 4．标准的数据连接
- 1.2.2 Spark SQL的用途
- 1.2.3 Spark SQL的使用场景
- 1.3 为什么要学习Spark SQL
- 1.4 Spark SQL的原理
- 1.4.1 传统SQL的运行原理
- 1．投影
- 2．数据源
- 3．过滤
- 1.4.2 Spark SQL的运行原理
- 1．SQLContext的执行过程
- 2．HiveContext的执行过程
- 1.4.3 Spark SQL的开发步骤
- 1．数据源确定
- 2．数据类型映射
- 3．加载数据
- 4．数据处理
- 5．数据输出
- 1.5 Spark SQL的运行模式
- 1.5.1 Local模式
- 1.5.2 Standalone模式
- 1.5.3 OnYarn模式
- 1．Yarn-Client模式
- 2．Yarn-Cluster模式
- 小 结
- 习 题
- 02
- Spark SQL安装部署
- 第2章
- 2.1 运行环境说明
- 2.1.1 操作系统说明
- 2.1.2 Java版本说明
- 2.1.3 Scala版本说明
- 2.1.4 操作系统客户端工具说明
- 2.2 运行环境准备
- 2.2.1 依赖下载
- 1．下载Java
- 2．下载Scala
- 2.2.2 安装Java
- 2.2.3 安装Scala
- 2.3 部署Spark SQL
- 2.3.1 下载安装包
- 2.3.2 单机部署
- 2.3.3 集群部署
- 2.3.4 运行环境参数
- 1．HADOOP_CONF_DIR
- 2．SPARK_EXECUTOR_INSTANCES
- 3．SPARK_EXECUTOR_CORES
- 4．SPARK_EXECUTOR_MEMORY
- 5．SPARK_DRIVER_MEMORY
- 6．SPARK_WORKER_CORES
- 7．SPARK_WORKER_MEMORY
- 8．SPARK_WORKER_INSTANCES
- 9．SPARK_WORKER_DIR
- 小 结
- 习 题
- 03
- 第一个Spark SQL应用程序
- 第3章
- 3.1 搭建开发环境
- 3.1.1 下载开发工具
- 3.1.2 安装IDEA
- 3.2 编写Spark SQL应用程序
- 3.2.1 Spark SQL应用程序的编写步骤
- 3.2.2 编写第一个Spark SQL应用程序
- 1．创建工程
- 2．创建Scala包
- 3．创建Scala类
- 4．开启Maven支持
- 5．通过Maven引入Spark SQL开发包
- 6．导入官方Spark SQL实例
- 3.2.3 运行第一个Spark SQL应用程序
- 1．在开发环境中运行Spark SQL应用程序
- 2．使用浏览器查看运行情况
- 3．查看Spark SQL各个Stage（阶段）的运行情况
- 4．查看Spark SQL应用程序的运行参数
- 5．查看Spark SQL应用程序运行时Executor的信息
- 6．查看Spark SQL应用程序的SQL执行信息
- 7．查看Spark SQL应用程序的运行结果
- 小 结
- 习 题
- 04
- Spark SQL编程基础
- 第4章
- 4.1 RDD概述
- 4.1.1 RDD的优缺点
- 1．RDD的优点
- 2．RDD的缺点
- 4.1.2 RDD模型介绍
- 1．设计初衷
- 2．特性
- 3．血统和依赖
- 4.2 深入剖析RDD
- 4.2.1 Spark相关专业术语定义
- 1．Application
- 2．Driver
- 3．Cluster Manager
- 4．Executor
- 5．Worker
- 6．RDD
- 7．分区/分片
- 8．分区函数
- 9．RDD依赖
- 10．Partitioner
- 11．窄依赖
- 12．宽依赖
- 13．DAG
- 14．DAGScheduler
- 15．TaskScheduler
- 16．JOB
- 17．Stage
- 18．TaskSet
- 19．Task
- 4.2.2 Spark Application的构成
- 4.2.3 Spark运行的基本流程
- 4.2.4 Spark运行架构的特点
- 1．专属Executor进程
- 2．支持多种资源管理器
- 3．JOB就近提交原则
- 4．移动程序而非移动数据原则
- 4.2.5 Spark核心原理
- 1．计算流程
- 2．从代码构建DAG
- 3．DAG划分Stage核心算法
- 4．DAG划分Stage剖析
- 5．Stage调度
- 6．监控
- 7．获取任务执行结果
- 8．任务调度总体诠释
- 4.3 创建RDD
- 1．基于一个已经存在的Scala集合
- 2．基于文本文件创建
- 3．基于HDFS文件创建
- 4．基于HBase创建
- 4.4 RDD操作
- 4.4.1 RDD转换操作
- 1．基础转换操作
- 2．键值转换操作
- 3．排序转换操作
- 4.4.2 RDD控制操作
- 1．cache
- 2．persist
- 3．unpersist
- 4．checkpoint
- 4.4.3 RDD行动操作
- 1．foreach
- 2．foreachPartition
- 3．reduce
- 4．collect
- 5．count
- 6．take
- 7．top
- 8．takeOrdered
- 9．first
- 10．lookup
- 11．countByKey
- 12．countByValue
- 13．reduceByKeyLocally
- 14．fold
- 15．saveAsTextFile
- 16．saveAsObjectFile
- 17．saveAsNewAPIHadoopFile
- 18．saveAsNewAPIHadoopDataset
- 4.5 RDD持久化
- 4.5.1 持久化优势
- 1．一次计算多次使用
- 2．显著提升性能
- 3．自动容错
- 4．多实现方式
- 5．自动实现
- 4.5.2 持久化策略
- 1．MEMORY_ONLY
- 2．MEMORY_AND_DISK
- 3．MEMORY_ONLY_SER
- 4．MEMORY_AND_DSK_SER
- 5．DISK_ONLY
- 6．MEMORY_ONLY_2或者MEMORY_AND_DISK_2等
- 4.6 RDD容错机制
- 4.6.1 lineage机制
- 1．简介
- 2．两种依赖关系
- 3．依赖关系的特性
- 4.6.2 checkpoint机制
- 1． 简介
- 2．写流程
- 3．读流程
- 小 结
- 习 题
- 05
- Spark SQL编程进阶
- 第5章
- 5.1 概述
- 5.2 SparkSession
- 5.2.1 SparkSession介绍
- 5.2.2 创建SparkSession
- 5.2.3 SparkSession参数设置
- 5.2.4 SparkSession元信息读取
- 5.3 DataFrame
- 5.3.1 深入理解DataFrame
- 5.3.2 DataFrame的优缺点
- 1．优点
- 2．缺点
- 5.3.3 DataFrame的演变过程
- 1．MR编程模型→DAG编程模型
- 2．DAG编程模型→DataFrame编程模型
- 5.3.4 DataFrame的使用形式
- 5.3.5 创建DataFrame
- 1．基于Scala数据集创建DataFrame
- 2．基于RDD创建DataFrame
- 3．基于TXT格式数据创建DataFrame
- 4．基于CSV格式数据创建DataFrame
- 5．基于JSON格式数据创建DataFrame
- 6．基于ORC格式数据创建DataFrame
- 7．基于Parquet格式数据创建DataFrame
- 8．基于JDBC数据创建DataFrame
- 9．基于HBase数据创建DataFrame
- 10．基于Hive数据创建DataFrame
- 11．基于MongoDB数据创建DataFrame
- 5.3.6 DataFrame操作
- 1．DataFrame操作快速体验
- 2．Transformations操作
- 3．Actions操作
- 4．cache操作
- 5．persist操作
- 6．unpersist操作
- 7．createOrReplaceTempView操作
- 8．强大的SQL查询操作
- 5.3.7 DataFrame持久化
- 1．持久化为TXT格式数据
- 2．持久化为CSV格式数据
- 3．持久化为JSON格式数据
- 4．持久化为ORC格式数据
- 5．持久化为Parquet格式数据
- 6．持久化至JDBC连接的数据库
- 7．持久化至HBase数据库
- 8．持久化至Hive数据仓库
- 5.3.8 DataFrame实例
- 1．DataFrame实例1
- 2．DataFrame实例2
- 3．DataFrame实例3
- 4．DataFrame实例4
- 5．DataFrame实例5
- 5.4 DataSet
- 5.4.1 深入理解DataSet
- 5.4.2 DataSet的优点
- 5.4.3 创建DataSet
- 5.4.4 DataSet操作
- 5.4.5 DataSet持久化
- 5.5 数据抽象的共性与区别
- 5.5.1 3种数据抽象的共性
- 5.5.2 3种数据抽象的区别
- 1．RDD
- 2．DataFrame
- 3．DataSet
- 5.6 数据抽象的相互转换
- 5.6.1 将RDD转换为DataFrame
- 5.6.2 将DataFrame转换为DataSet
- 5.6.3 将DataSet转换为DataFrame
- 小 结
- 习 题
- 06
- Spark SQL函数
- 第6章
- 6.1 用户定义函数
- 6.1.1 注册UDF
- 6.1.2 使用UDF
- 6.1.3 UDF实例
- 1．测试数据准备
- 2．创建SparkSession
- 3．注册自定义函数splitStr
- 4．基于测试数据创建DataFrame
- 5．通过SQL语句使用自定义函数splitStr
- 6.2 用户定义聚合函数
- 6.2.1 注册UDAF
- 6.2.2 使用UDAF
- 6.2.3 UDAF实例
- 1．测试数据准备
- 2．创建SparkSession
- 3．实现UDAF类
- 4．注册自定义聚合函数mycount
- 5．基于测试数据创建DataFrame
- 6．通过SQL语句使用自定义聚合函数mycount
- 6.3 常用内置函数
- 小 结
- 习 题
- 07
- Spark SQL性能调优
- 第7章
- 7.1 概述
- 7.1.1 木桶原理
- 7.1.2 阿姆达尔定律
- 7.2 并行度调优
- 7.2.1 什么是并行度
- 7.2.2 为什么需要对并行度进行调优
- 7.2.3 如何合理设置并行度
- 1．调整spark.default.parallelism参数
- 2．调整spark.sql.shuffle.partitions参数
- 3．当数据输入源为HDFS文件时，可以调整HDFS文件块的大小
- 4．使用repartition方法重分区
- 7.3 内存调优
- 7.3.1 为什么需要对内存进行调优
- 7.3.2 如何充分使用内存
- 1．在独立运行（Standalone）模式下运行参数调整
- 2．调整spark.storage.memoryFraction参数
- 3．调整spark.shuffle.memoryFraction参数
- 4．调整spark.sql.inMemoryColumnStorage.compressed参数
- 5．调整spark.sql.inMemoryColumnStorage.batchSize参数
- 6．调整spark.sql.parquet.compressed.codec参数
- 7．合适的数据类型
- 8．其他建议
- 7.4 磁盘I/O调优
- 7.4.1 为什么需要对磁盘I/O进行调优
- 7.4.2 如何充分使用磁盘I/O
- 1．高效的数据格式
- 2．数据尽可能本地化计算
- 3．合适的数据列
- 4．合理的I/O缓冲大小
- 7.5 网络I/O调优
- 7.5.1 为什么需要对网络I/O进行调优
- 7.5.2 如何充分使用网络I/O
- 1．选择高效的序列化器
- 2．减少网络传输次数
- 3．压缩数据
- 小 结
- 习 题
- 08
- Spark SQL编程实践
- 第8章
- 8.1 Spark SQL实践一——学生考试信息分析
- 8.2 Spark SQL实践二——生鲜电商交易数据分析
- 1．2019年商品交易量TOP5
- 2．2019年商品交易量TOP5中每个品类交易量最大的区域
- 8.3 Spark SQL实践三——四川省新生婴儿信息分析
- 1．实现需求一的SQL语句
- 2．实现需求二的SQL语句
- 3．实现需求三的SQL语句
- 1．需求一结果
- 2．需求二结果
- 3．需求三结果
- 小 结
- FL
- 附录
- 附录1 常用内置函数
- 附录1.1 常用聚合函数
- 1．count：计数函数
- 2．max：最大值函数
- 3．min：最小值函数
- 4．sum：求和函数
- 5．avg：平均值函数
- 6．first：第一个记录值函数
- 7．last：最后一个记录值函数
- 8．collect_list：在分组中聚合指定字段的值到list函数
- 9．collect_set：聚合指定字段的值到set函数
- 附录1.2 常用排序函数
- 1．asc：正序函数
- 2．asc nulls first：正序null排最前函数
- 3．asc nulls last：正序null排最后函数
- 4．desc：倒序函数
- 5．desc nulls first：倒序null排最前函数
- 6．desc nulls last：倒序null排最后函数
- 附录1.3 常用字符串函数
- 1．concat：连接多列字符串函数
- 2．initcap：单词首字母大写函数
- 3．lower：转小写函数
- 4．upper：转大写函数
- 5．instr：子字符串第一次出现的位置函数
- 6．locate：子字符串第一次出现的位置函数
- 7．length：字符串长度函数
- 8．lpad：字符串左填充函数
- 9．rpad：字符串右填充函数
- 10．trim：去除左右两边的指定字符函数
- 11．ltrim：去除左边指定字符函数
- 12．rtrim：去除右边指定字符函数
- 13．regexp_extract：正则提取匹配的组函数
- 14．regexp_replace：正则替换函数
- 15．repeat：将字符串重复n次后返回函数
- 16．reverse：反转函数
- 17．split：表达式分隔函数
- 18．substring：截取字符串函数
- 附录1.4 常用时间函数
- 1．current_date：当前日期函数
- 2．current_timestamp：当前时间戳函数
- 3．date_format：日期格式化函数
- 4．to_date：字段类型转为日期类型函数
- 5．date_add：日期增加天数函数
- 6．date_sub：日期减少天数函数
- 7．add_months：日期增加月函数
- 8．datediff：两日期间隔天数函数
- 9．months_between：两日期间隔月数函数
- 10．dayofmonth：日期在一月中的天数函数
- 11．weekofyear：日期在一年中的周数函数
- 12．dayofyear：日期在一年中的天数函数
- 13．second：获取秒数函数
- 14．minute：获取分钟数函数
- 15．hour：获取小时数函数
- 16．month：获取月份数函数
- 17．quarter：获取季度函数
- 18．year：获取年份函数
- 附录1.5 常用数学函数
- 1．bround：舍入函数
- 2．round：四舍五入函数
- 3．ceil：向上舍入函数
- 4．floor：向下舍入函数
- 5．cos：余弦函数
- 6．sin：正弦函数
- 7．tan：正切函数
- 8．pow：幂函数
- 9．log：对数函数
- 附录1.6 常用集合函数
- 1．size：长度函数
- 2．sort_array：排序函数
- 3．array_contains：检查array类型字段中是否包含指定元素函数
- 4．map_keys：返回map的键组成的array函数
- 5．map_values：返回map的值组成的array函数
- 6．explode：展开array或map为多行函数
- 7．explode_outer：展开array或map为带null的多行函数
- 附录1.7 其他常用函数
- 1．abs：绝对值函数
- 2．rand：随机数函数
- 3．array：多列合并为Array函数
- 4．map：将多列数据合并为Map函数
- 5．md5：计算MD5摘要函数
- 6．hash：计算hash code函数
- 7．isnull：检查是否为null函数
- 附录2 常用高阶函数
- 附录2.1 transform函数
- 附录2.2 aggregate函数
- 附录2.3 filter函数
- 附录2.4 exists函数
- 附录2.5 zip_with函数
- 附录3 术语解释
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Spark SQL入门与数据分析实践是2021年由人民邮电出版社出版,作者杨虹 谢显中 周前能 张安文编著。
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