《PySpark大数据分析与应用》戴刚

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《PySpark大数据分析与应用》戴刚【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的 相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，前5章包括PySpark 大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、 基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例强化PySpark在大数据分析 中的实际应用;第6、7章通过基于PySpark的网络招聘信息的职业类型划分和基于PySpark的信用贷款 风险分析两个完整的案例实战，结合前5章的PySpark编程知识，实现完整的大数据分析过程。本书大部分章包含实训和课后习题，读者通过练习和操作实践，能够巩固所学的内容。

本书可作为高校数据科学或大数据相关专业的，也可作为机器学习爱好者的自学用书。

作者简介：

戴刚，重庆大学计算机科学与技术博士，美国匹兹堡大学访问学者，重庆交通大学经济与管理学院副教授，硕士生导师。主持1项产学研合作项目，主研国家自然科学基金2项，国家科技支持计划1项目，中国移动(重庆分公司)科技公关项目1项，省部级科研项目2项，在国际期刊、国际会议及学术期刊发辫学术论文7篇。熟悉Java、Python、大数据及相关软件架构，具有丰富的软件开发经验。从事教育教学工作十多年，有扎实的专业素养和丰富的教学经验。

目  录：

第1章PySpark大数据分析概述 1

1.1　大数据分析概述　1

1.1.1　大数据的概念　2

1.1.2　大数据分析的概念　3

1.1.3　大数据分析的流程　4

1.1.4　大数据分析的应用场景　6

1.1.5　大数据技术体系　6

1.2　Spark大数据技术框架　10

1.2.1　Spark 简介　10

1.2.2　Spark 特点　11

1.2.3　Spark运行架构与流程　11

1.2.4　Spark RDD　14

1.2.5　Spark 生态圈　20

1.3　PySpark大数据分析　21

1.3.1　PySpark 简介　21

1.3.2　PySpark 子模块　22

小结　25

课后习题　26

第2章 PySpark安装配置　27

2.1　搭建单机模式的PySpark开发

环境　28

2.1.1　安装 K　28

2.1.2　安装 Anaconda　28

2.1.3　安装 Hadoop　30

2.1.4　安装 MySQL　36

2.1.5　安装 Hive　37

2.1.6　配置 PySpark 模块　43

2.1.7　运行 Jupyter Notebook　44

2.2　搭建分布式模式的PySpark开发

环境　45

2.2.1　安装配置虚拟机　46

2.2.2　安装 Java　53

2.2.3　搭建Hadoop分布式集群　58

2.2.4　安装MySQL数据库　62

2.2.5　安装Hive数据仓库工具　63

2.2.6　搭建Spark完全分布式集群　66

2.2.7　安装 PyCham　69

2.2.8　安装Python解释器及PySpark 模块　69

2.3　Python函数式编程　69

2.3.1　Python常用数据结构　70

2.3.2　Python函数式编程基础　75

小结　76

课后习题　76

第3章 基于 PySpark 的 DataFrame 操作　78

3.1　Spark SQL 概述　78

3.1.1　Spark SQL起源与发展历程　79

3.1.2　Spark SQL 主要功能　79

3.1.3　Spark SQL数据核心抽象 DataFrame　80

3.2　pyspark.sql 模块　82

3.2.1　pyspark. sql 模块简介　82

3.2.2　pyspark. sql 模块核心类　83

3.3　DataFrame 基础操作　85

3.3.1　创建 DataFrame 对象　86

332　DataFrame 操作　93

3.3.3　DataFrame 输出操作　113

小结　114

实训　114

实训1网站搜索热词统计分析　114

实训2大数据岗位招聘信息统计分析　…115

课后习题　116

第4章　基于PySpark的流式数据

处理　118

4.1　Spark Streaming 概述　119

4.1.1　流计算简介　119

4.1.2　Spark Streaming 基本概念　121

4.1.3　Spark Streaming 工作原理　121

4.1.4　Spark Streaming 运行机制　122

4.2　pyspark.streaming 模块　123

4.2.1　pyspark. streaming 模块简介　123

4.2.2　pyspark. streaming 模块核心类　124

4.2.3　DStream 基础操作　126

4.3　Structured Streaming 结构化流 处理　146

4.3.1　Structured Streaming 概述　146

4.3.2　Structured Streaming 编程模型　147

4.3.3　Structured Streaming 基础操作　148

4.3.4　Structured Streaming 编程步骤　152

小结　155

实训　155

实训1使用Spark　Streaming实现菜品价格

实时计算　155

实训2使用Spark　Streaming实时判别车辆 所属地　156

课后习题　156

第5章　基于PySpark的机器

学习库　158

5.1　MLlib 算法　159

5.1.1　机器学习　159

5.1.2　MLlib　159

5.1.3　pyspark.ml 模块　159

5.2　使用pyspark.ml模块的转换器处理

和转换数据　162

5.2.1　数据加载及数据集划分　162

5.2.2　数据降维　164

5.2.3　数据标准化　166

5.2.4　数据类型转换　171

5.3　pyspark.ml模块的评估器和模型 评估　175

5.3.1　使用PySpark构建并评估分类 模型　175

5.3.2　使用PySpark构建并评估回归 模型　182

5.3.3　使用PySpark构建并评估聚类 模型　186

5.3.4　使用PySpark构建并评估智能推荐

模型　189

小结　195

实训　195

实训1使用森林模型预测是否批准　用户申请　195

实训2使用回归模型实现房价预测………196

课后习题　197

第6章　案例分析：基于PySpark的网络 招聘信息的职业类型划分 ……199

6.1　需求与架构分析　200

6.1.1　业务需求分析与技术选型　200

6.1.2　系统架构分析　200

6.2　数据探索　201

6.2.1　数据说明　202

6.2.2　数据读取　202

6.2.3　重复数据与空值探索　204

6.2.4　异常数据探索　205

6.3　数据预处理　207

6.3.1　数据清洗　207

6.3.2　中文分词与去停用词　208

6.3.3　词特征向量化　210

6.4　模型构建与评估　213

6.4.1　LDA算法简介　214

6.4.2　LDA模型构建与评估　215

6.4.3　构建LDA模型　217

6.5　制作词云图　220

小结　225

第7章　案例分析：基于PySpark的

信用贷款风险分析　226

7.1　需求与架构分析　227

7.1.1　业务需求分析　227

7.1.2　系统架构分析　227

7.2　数据探索　228

7.2.1　数据说明　228

7.2.2　建立数据仓库并导入数据　230

7.2.3　用户信息完善情况与逾期率的关系

探索　233

7.2.4　用户信息修改情况与逾期率的关系

探索　236

7.2.5　用户借款月份与逾期率的关系

探索　240

7.3　数据预处理　243

7.3.1　计算用户信息缺失个数及借款月份

构建新特征　243

7.3.2　用户更新信息重建　245

7.3.3　用户登录信息重建　250

7.3.4　分类数据预处理　255

7.3.5　字符串字段编码处理　259

7.3.6　分类数据重编码　263

7.3.7　缺失值处理　265

7.4　模型构建与评估　267

7.4.1　了解 GBTs 算法　267

7.4.2　构建 GBTs 模型　268

7.4.3　评估 GBTs 模型　271

7.5　部署和提交PySpark应用程序…271

7.5.1　打包PySpark应用程序　271

7.5.2　提交PySpark应用程序　274

小结　275

参考文献　276

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PySpark 大数据分析 机器学习

摘要：本篇文章以《PySpark大数据分析与应用》戴刚一书为中心，对其内容体系、技术特色、实践价值以及学习意义进行系统而深入的阐述。文章首先从整体角度概括全书的核心思想与技术主线，指出该书在PySpark大数据分析领域中的定位与贡献。随后从四个方面展开论述：一是对PySpark与大数据技术背景的全面解读，二是对书中核心知识体系与技术方法的深入分析，三是对案例实践与应用场景的系统总结，四是对学习路径与读者价值的综合探讨。通过多层次、多角度的解析，文章力求展现该书在理论深度与实践广度上的平衡优势，帮助读者理解其在大数据学习与工程应用中的重要意义。全文结构清晰、层次分明，既关注技术细节，也强调实际应用，为广大大数据学习者和从业者提供参考与启发。

一、PySpark技术背景解析

《PySpark大数据分析与应用》戴刚一书在开篇部分，首先对大数据技术的发展背景进行了系统梳理。随着互联网、物联网以及移动应用的快速发展，数据规模呈指数级增长，传统数据处理方式已难以满足需求。在这一背景下，分布式计算框架应运而生，而Spark正是其中极具代表性的技术之一。

书中对Spark生态体系进行了清晰说明，重点强调了PySpark作为Python与Spark结合的产物，在易用性和高性能之间取得的良好平衡。通过Python这一广泛使用的编程语言，更多开发者得以低门槛进入大数据分析领域，从而推动了Spark技术的普及与应用。

在技术背景解析中，作者还对PySpark与传统Hadoop MapReduce进行了对比分析。通过对比执行效率、编程模型以及应用场景，读者能够直观理解Spark以内存计算为核心的优势，为后续深入学习PySpark奠定清晰的认知基础。

此外，书中结合实际行业发展，指出PySpark在金融、电商、推荐系统等领域中的广泛应用。这种从宏观技术趋势到具体技术选型的讲解方式，使读者不仅了解“是什么”，更理解“为什么要用”，增强了学习的现实意义。

二、核心知识体系构建

在核心知识体系的构建方面，《PySpark大数据分析与应用》戴刚一书展现出严谨而系统的结构设计。作者从PySpark的基础环境搭建入手，逐步引导读者熟悉SparkContext、RDD等核心概念，为后续深入学习做好铺垫。

书中对RDD、DataFrame以及Spark SQL等关键组件进行了重点讲解。通过层层递进的方式，作者不仅介绍了API的使用方法，还深入剖析了其背后的执行原理，帮助读者建立起完整的技术认知框架。

在知识讲解过程中，作者十分注重概念之间的逻辑关联。例如在讲解RDD与DataFrame的差异时，既从性能角度进行分析，也从开发效率和应用场景角度进行说明，使读者能够根据实际需求进行合理选择。

同时，书中还对PySpark中的常见算子、转换操作与行动操作进行了系统归纳。通过大量示例代码与运行结果分析，读者能够逐步掌握数据清洗、转换与分析的核心流程，从而提升实际编程能力。

三、案例实践应用价值

案例实践是《PySpark大数据分析与应用》戴刚一书的一大亮点。作者在书中设计了大量贴近真实业务场景的案例，将抽象的技术知识具体化，使读者能够在实践中加深理解。

这些案例涵盖数据采集、数据预处理、数据分析以及结果展示等多个环节，完整呈现了一个大数据分析项目的实施过程。通过这种全流程式的案例讲解，读者能够清晰把握PySpark在实际项目中的应用方式。

在案例设计上，作者注重问题导向，往往先提出业务需求或分析目标，再引导读者思考如何通过PySpark进行实现。这种教学方式有助于培养读者的工程思维，而不仅仅停留在API调用层面。

此外，书中案例还充分体现了PySpark在处理大规模数据时的性能优势。通过对比不同实现方式的执行效果，读者可以直观感受到分布式计算带来的效率提升，从而增强对技术价值的认同。

四、学习路径与读者价值

从学习路径角度来看，《PySpark大数据分析与应用》戴刚一书对不同层次读者都具有较高的适用性。对于初学者而言，书中循序渐进的讲解方式能够有效降低学习难度，帮助其快速入门。

对于具有一定编程基础的读者，书中对Spark原理和执行机制的深入分析，则能够帮助其进一步提升技术深度。这种兼顾广度与深度的内容安排，使该书在同类技术书籍中具有较强竞争力。

作者在书中还多次强调实践的重要性，引导读者通过动手实验来验证和巩固所学知识。这种强调“学以致用”的理念，对于提升读者的实际工作能力具有重要意义。

从职业发展角度来看，系统掌握PySpark技术已成为大数据工程师的重要技能之一。本书通过系统化的知识讲解与丰富的案例实践，为读者构建了通向大数据分析与应用领域的坚实桥梁。

总结：

综上所述，《PySpark大数据分析与应用》戴刚一书在内容结构、技术深度以及实践指导方面都展现出较高水准。它不仅系统介绍了PySpark的核心技术，还通过丰富案例帮助读者将理论知识转化为实际能力。

无论是作为大数据学习的入门读物，还是作为工程实践的参考书籍，该书都具有较强的实用价值和学习意义。通过阅读和实践，读者能够更加从容地应对大数据分析与应用中的各种挑战。

本文由nayona.cn整理

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