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本書以Python作為開發(fā)語言，系統(tǒng)介紹PySpark開發(fā)環(huán)境搭建流程及基于PySpark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識(shí)。本書條理清晰、重點(diǎn)突出，理論敘述循序漸進(jìn)、由淺入深。本書共7章，第1?5章包括PySpark 大數(shù)據(jù)分析概述、PySpark安裝配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式數(shù)據(jù)處理、基于PySpark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，內(nèi)容介紹注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過典型示例強(qiáng)化PySpark在大數(shù)據(jù)分析中的實(shí)際應(yīng)用；第6、7章通過基于PySpark的網(wǎng)絡(luò)招聘信息的職業(yè)類型劃分和基于PySpark的信用貸款風(fēng)險(xiǎn)分析兩個(gè)完整的案例實(shí)戰(zhàn)，結(jié)合前5章的PySpark編程知識(shí)，實(shí)現(xiàn)完整的大數(shù)據(jù)分析過程。本書大部分章包含實(shí)訓(xùn)和課后習(xí)題，讀者通過練習(xí)和操作實(shí)踐，能夠鞏固所學(xué)的內(nèi)容。本書可作為高校數(shù)據(jù)科學(xué)或大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的教材，也可作為機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者的自學(xué)用書。

1.理論敘述由淺入深，循序漸進(jìn)，表達(dá)通俗易懂。本書的知識(shí)點(diǎn)章節(jié)從基本概念入手，介紹相關(guān)的基礎(chǔ)理論，并結(jié)合介紹的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行操作實(shí)踐，再通過應(yīng)用實(shí)例介紹如何運(yùn)用具體方法解決實(shí)際問題。 2.強(qiáng)化基礎(chǔ)，突出知識(shí)的應(yīng)用性。結(jié)合高校教學(xué)特點(diǎn)和學(xué)生的情況，突出PySpark大數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)PySpark在實(shí)際問題中的應(yīng)用性，充分體現(xiàn)了理論知識(shí)與應(yīng)用的緊密結(jié)合。 3.從實(shí)踐出發(fā)，重點(diǎn)突出可操作性。本書從構(gòu)建PySpark的開發(fā)環(huán)境入手，詳細(xì)介紹了單機(jī)模式的PySpark開發(fā)環(huán)境搭建（基于Windows系統(tǒng)搭建，搭建過程簡單，易于操作）和分布式模式的PySpark開發(fā)環(huán)境搭建（基于Linux系統(tǒng)搭建，貼近實(shí)際應(yīng)用場景，處理高效），幫助讀者構(gòu)建一個(gè)可操作的實(shí)踐環(huán)境，實(shí)踐本書各章節(jié)的內(nèi)容。且本書大部分章節(jié)附有實(shí)訓(xùn)和課后習(xí)題，便于讀者進(jìn)行上機(jī)實(shí)驗(yàn)，鞏固所學(xué)知識(shí)，真正理解并應(yīng)用所學(xué)知識(shí)。 4.通過典型的案例完整展示PySpark數(shù)據(jù)分析的過程，強(qiáng)化知識(shí)的實(shí)際應(yīng)用。本書最后介紹了兩個(gè)案例，以應(yīng)用為導(dǎo)向，從需求分析入手，再設(shè)計(jì)解決方案，最終運(yùn)用所需知識(shí)實(shí)現(xiàn)基于PySpark的數(shù)據(jù)分析過程。 5.體現(xiàn)思政育人。本書不僅注重培養(yǎng)學(xué)生分析處理數(shù)據(jù)的能力，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析理論與方法解決實(shí)際問題的實(shí)踐能力；同時(shí)注重課程內(nèi)容與思政教育的有機(jī)融合，潛移默化中引領(lǐng)學(xué)生樹立和踐行社會(huì)主義核心價(jià)值觀，建立正確的三觀，培養(yǎng)擁有正確政治方向的四有青年。

第 1章PySpark大數(shù)據(jù)分析概述 1 1.1　大數(shù)據(jù)分析概述　1 1.1.1　大數(shù)據(jù)的概念　2 1.1.2　大數(shù)據(jù)分析的概念　3 1.1.3　大數(shù)據(jù)分析的流程　4 1.1.4　大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景　6 1.1.5　大數(shù)據(jù)技術(shù)體系　6 1.2　Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)框架　10 1.2.1　Spark 簡介　10 1.2.2　Spark 特點(diǎn)　11 1.2.3　Spark運(yùn)行架構(gòu)與流程　11 1.2.4　Spark RDD　14 1.2.5　Spark 生態(tài)圈　20 1.3　PySpark大數(shù)據(jù)分析　21 1.3.1　PySpark 簡介　21 1.3.2　PySpark 子模塊　22 小結(jié)　25 課后習(xí)題　26 第　2章 PySpark安裝配置　27 2.1　搭建單機(jī)模式的PySpark開發(fā) 環(huán)境　28 2.1.1　安裝 JDK　28 2.1.2　安裝 Anaconda　28 2.1.3　安裝 Hadoop　30 2.1.4　安裝 MySQL　36 2.1.5　安裝 Hive　37 2.1.6　配置 PySpark 模塊　43 2.1.7　運(yùn)行 Jupyter Notebook　44 2.2　搭建分布式模式的PySpark開發(fā) 環(huán)境　45 2.2.1　安裝配置虛擬機(jī)　46 2.2.2　安裝 Java　53 2.2.3　搭建Hadoop分布式集群　58 2.2.4　安裝MySQL數(shù)據(jù)庫　62 2.2.5　安裝Hive數(shù)據(jù)倉庫工具　63 2.2.6　搭建Spark完全分布式集群　66 2.2.7　安裝 PyCham　69 2.2.8　安裝Python解釋器及PySpark 模塊　69 2.3　Python函數(shù)式編程　69 2.3.1　Python常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　70 2.3.2　Python函數(shù)式編程基礎(chǔ)　75 小結(jié)　76 課后習(xí)題　76 第　3 章基于 PySpark 的 DataFrame 操作　78 3.1　Spark SQL 概述　78 3.1.1　Spark SQL起源與發(fā)展歷程　79 3.1.2　Spark SQL 主要功能　79 3.1.3　Spark SQL數(shù)據(jù)核心抽象 DataFrame　80 3.2　pyspark.sql 模塊　82 3.2.1　pyspark. sql 模塊簡介　82 3.2.2　pyspark. sql 模塊核心類　83 3.3　DataFrame 基礎(chǔ)操作　85 3.3.1　創(chuàng)建 DataFrame 對(duì)象　86 332　DataFrame 操作　93 3.3.3　DataFrame 輸出操作　113 小結(jié)　114 實(shí)訓(xùn)　114 實(shí)訓(xùn)1網(wǎng)站搜索熱詞統(tǒng)計(jì)分析　114 實(shí)訓(xùn)2大數(shù)據(jù)崗位招聘信息統(tǒng)計(jì)分析　…115 課后習(xí)題　116 第4章　基于PySpark的流式數(shù)據(jù) 處理　118 4.1　Spark Streaming 概述　119 4.1.1　流計(jì)算簡介　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 運(yùn)行機(jī)制　122 4.2　pyspark.streaming 模塊　123 4.2.1　pyspark. streaming 模塊簡介　123 4.2.2　pyspark. streaming 模塊核心類　124 4.2.3　DStream 基礎(chǔ)操作　126 4.3　Structured Streaming 結(jié)構(gòu)化流處理　146 4.3.1　Structured Streaming 概述　146 4.3.2　Structured Streaming 編程模型　147 4.3.3　Structured Streaming 基礎(chǔ)操作　148 4.3.4　Structured Streaming 編程步驟　152 小結(jié)　155 實(shí)訓(xùn)　155 實(shí)訓(xùn)1使用Spark　Streaming實(shí)現(xiàn)菜品價(jià)格實(shí)時(shí)計(jì)算　155 實(shí)訓(xùn)2使用Spark　Streaming實(shí)時(shí)判別車輛所屬地　156 課后習(xí)題　156 第5章　基于PySpark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫　158 5.1　MLlib 算法　159 5.1.1　機(jī)器學(xué)習(xí)　159 5.1.2　MLlib　159 5.1.3　pyspark.ml 模塊　159 5.2　使用pyspark.ml模塊的轉(zhuǎn)換器處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)　162 5.2.1　數(shù)據(jù)加載及數(shù)據(jù)集劃分　162 5.2.2　數(shù)據(jù)降維　164 5.2.3　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化　166 5.2.4　數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換　171 5.3　pyspark.ml模塊的評(píng)估器和模型評(píng)估　175 5.3.1　使用PySpark構(gòu)建并評(píng)估分類模型　175 5.3.2　使用PySpark構(gòu)建并評(píng)估回歸模型　182 5.3.3　使用PySpark構(gòu)建并評(píng)估聚類模型　186 5.3.4　使用PySpark構(gòu)建并評(píng)估智能推薦模型　189 小結(jié)　195 實(shí)訓(xùn)　195 實(shí)訓(xùn)1使用隨機(jī)森林模型預(yù)測是否批準(zhǔn)　用戶申請(qǐng)　195 實(shí)訓(xùn)2使用回歸模型實(shí)現(xiàn)房價(jià)預(yù)測………196 課后習(xí)題　197 第6章　案例分析：基于PySpark的網(wǎng)絡(luò) 招聘信息的職業(yè)類型劃分 ……199 6.1　需求與架構(gòu)分析　200 6.1.1　業(yè)務(wù)需求分析與技術(shù)選型　200 6.1.2　系統(tǒng)架構(gòu)分析　200 6.2　數(shù)據(jù)探索　201 6.2.1　數(shù)據(jù)說明　202 6.2.2　數(shù)據(jù)讀取　202 6.2.3　重復(fù)數(shù)據(jù)與空值探索　204 6.2.4　異常數(shù)據(jù)探索　205 6.3　數(shù)據(jù)預(yù)處理　207 6.3.1　數(shù)據(jù)清洗　207 6.3.2　中文分詞與去停用詞　208 6.3.3　詞特征向量化　210 6.4　模型構(gòu)建與評(píng)估　213 6.4.1　LDA算法簡介　214 6.4.2　LDA模型構(gòu)建與評(píng)估　215 6.4.3　構(gòu)建LDA模型　217 6.5　制作詞云圖　220 小結(jié)　225 第7章　案例分析：基于PySpark的信用貸款風(fēng)險(xiǎn)分析　226 7.1　需求與架構(gòu)分析　227 7.1.1　業(yè)務(wù)需求分析　227 7.1.2　系統(tǒng)架構(gòu)分析　227 7.2　數(shù)據(jù)探索　228 7.2.1　數(shù)據(jù)說明　228 7.2.2　建立數(shù)據(jù)倉庫并導(dǎo)入數(shù)據(jù)　230 7.2.3　用戶信息完善情況與逾期率的關(guān)系探索　233 7.2.4　用戶信息修改情況與逾期率的關(guān)系探索　236 7.2.5　用戶借款月份與逾期率的關(guān)系探索　240 7.3　數(shù)據(jù)預(yù)處理　243 7.3.1　計(jì)算用戶信息缺失個(gè)數(shù)及借款月份構(gòu)建新特征　243 7.3.2　用戶更新信息重建　245 7.3.3　用戶登錄信息重建　250 7.3.4　分類數(shù)據(jù)預(yù)處理　255 7.3.5　字符串字段編碼處理　259 7.3.6　分類數(shù)據(jù)重編碼　263 7.3.7　缺失值處理　265 7.4　模型構(gòu)建與評(píng)估　267 7.4.1　了解 GBTs 算法　267 7.4.2　構(gòu)建 GBTs 模型　268 7.4.3　評(píng)估 GBTs 模型　271 7.5　部署和提交PySpark應(yīng)用程序…271 7.5.1　打包PySpark應(yīng)用程序　271 7.5.2　提交PySpark應(yīng)用程序　274 小結(jié)　275 參考文獻(xiàn)　276

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