Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰

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Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰

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內容描述

本書從淺顯易懂的“大數據和機器學習”原理說明入手，講述大數據和機器學習的基本概念，如分類、分析、訓練、建模、預測、機器學習（推薦引擎）、機器學習（二元分類）、機器學習（多元分類）、機器學習（回歸分析）和數據可視化應用等。書中不僅加入了新近的大數據技術，還豐富了“機器學習”內容。
為降低讀者學習大數據技術的門檻，書中提供了豐富的上機實踐操作和範例程序詳解，展示瞭如何在單機Windows系統上通過Virtual Box虛擬機安裝多機Linux虛擬機，如何建立Hadoop集群，再建立Spark開發環境。書中介紹搭建的上機實踐平臺並不限制於單台實體電腦。對於有條件的公司和學校，參照書中介紹的搭建過程，同樣可以實現將自己的平臺搭建在多台實體電腦上，以便更加接近於大數據和機器學習真實的運行環境。
本書非常適合於學習大數據基礎知識的初學者閱讀，更適合正在學習大數據理論和技術的人員作為上機實踐用的教材。

目錄大綱

目   錄

第1章  Python Spark機器學習與Hadoop大數據 1
1.1  機器學習的介紹 2
1.2  Spark的介紹 5
1.3  Spark數據處理 RDD、DataFrame、Spark SQL 7
1.4  使用Python開發 Spark機器學習與大數據應用 8
1.5  Python Spark 機器學習 9
1.6  Spark ML Pipeline機器學習流程介紹 10
1.7  Spark 2.0的介紹 12
1.8  大數據定義 13
1.9  Hadoop 簡介 14
1.10  Hadoop HDFS分佈式文件系統 14
1.11  Hadoop MapReduce的介紹 17
1.12  結論 18
第2章  VirtualBox虛擬機軟件的安裝 19
2.1  VirtualBox的下載和安裝 20
2.2  設置VirtualBox存儲文件夾 23
2.3  在VirtualBox創建虛擬機 25
2.4  結論 29
第3章  Ubuntu Linux 操作系統的安裝 30
3.1  Ubuntu Linux 操作系統的安裝 31
3.2  在Virtual設置Ubuntu虛擬光盤文件 33
3.3  開始安裝Ubuntu 35
3.4  啟動Ubuntu 40
3.5  安裝增強功能 41
3.6  設置默認輸入法 45
3.7  設置“終端”程序 48
3.8  設置“終端”程序為白底黑字 49
3.9  設置共享剪貼板 50
3.10  設置最佳下載服務器 52
3.11  結論 56
第4章  Hadoop Single Node Cluster的安裝 57
4.1  安裝JDK 58
4.2  設置SSH無密碼登錄 61
4.3  下載安裝Hadoop 64
4.4  設置Hadoop環境變量 67
4.5  修改Hadoop配置設置文件 69
4.6  創建並格式化HDFS目錄 73
4.7  啟動Hadoop 74
4.8  打開Hadoop Resource-Manager Web界面 76
4.9  NameNode HDFS Web界面 78
4.10  結論 79
第5章  Hadoop Multi Node Cluster的安裝 80
5.1  把Single Node Cluster復制到data1 83
5.2  設置VirtualBox網卡 84
5.3  設置data1服務器 87
5.4  復制data1服務器到data2、data3、master 94
5.5  設置data2服務器 97
5.6  設置data3服務器 100
5.7  設置master服務器 102
5.8  master連接到data1、data2、data3 創建HDFS目錄 107
5.9  創建並格式化NameNode HDFS目錄 110
5.10  啟動Hadoop Multi Node Cluster 112
5.11  打開Hadoop ResourceManager Web界面 114
5.12  打開NameNode Web界面 115
5.13  停止Hadoop Multi Node Cluster 116
5.14  結論 116
第 6 章  Hadoop HDFS命令 117
6.1  啟動Hadoop Multi-Node Cluster 118
6.2  創建與查看HDFS目錄 120
6.3  從本地電腦復制文件到HDFS 122
6.4  將HDFS上的文件復制到本地電腦 127
6.5  復制與刪除HDFS文件 129
6.6  在Hadoop HDFS Web用戶界面瀏覽HDFS 131
6.7  結論 134
第7章  Hadoop MapReduce 135
7.1  簡單介紹WordCount.java 136
7.2  編輯WordCount.java 137
7.3  編譯WordCount.java 141
7.4  創建測試文本文件 143
7.5  運行WordCount.java 145
7.6  查看運行結果 146
7.7  結論 147
第8章  Python Spark的介紹與安裝 148
8.1  Scala的介紹與安裝 150
8.2  安裝Spark 153
8.3  啟動pyspark交互式界面 156
8.4  設置pyspark顯示信息 157
8.5  創建測試用的文本文件 159
8.6  本地運行pyspark程序 161
8.7  在Hadoop YARN運行pyspark 163
8.8  構建Spark Standalone Cluster運行環境 165
8.9  在Spark Standalone運行pyspark 171
8.10  Spark Web UI界面 173
8.11  結論 175
第9章  在 IPython Notebook 運行 Python Spark 程序 176
9.1  安裝Anaconda 177
9.2  在IPython Notebook使用Spark 180
9.3  打開IPython Notebook筆記本 184
9.4  插入程序單元格 185
9.5  加入註釋與設置程序代碼說明標題 186
9.6  關閉IPython Notebook 188
9.7  使用IPython Notebook在Hadoop YARN-client模式運行 189
9.8  使用IPython Notebook在Spark Stand Alone模式運行 192
9.9  整理在不同的模式運行IPython Notebook的命令 194
9.9.1  在 Local 啟動 IPython Notebook 195
9.9.2  在Hadoop YARN-client 模式啟動 IPython Notebook 195
9.9.3  在Spark Stand Alone 模式啟動 IPython Notebook 195
9.10  結論 196
第10章  Python Spark RDD 197
10.1  RDD的特性 198
10.2  開啟IPython Notebook 199
10.3  基本RDD“轉換”運算 201
10.4  多個RDD“轉換”運算 206
10.5  基本“動作”運算 208
10.6  RDD Key-Value 基本“轉換”運算 209
10.7  多個RDD Key-Value“轉換”運算 212
10.8  Key-Value“動作”運算 215
10.9  Broadcast 廣播變量 217
10.10  accumulator累加器 220
10.11  RDD Persistence持久化 221
10.12  使用Spark創建WordCount 223
10.13  Spark WordCount詳細解說 226
10.14  結論 228
第11章  Python Spark的集成開發環境 229
11.1  下載與安裝eclipse Scala IDE 232
11.2  安裝PyDev 235
11.3  設置字符串替代變量 240
11.4  PyDev 設置 Python 鏈接庫 243
11.5  PyDev設置anaconda2鏈接庫路徑 245
11.6  PyDev設置Spark Python鏈接庫 247
11.7  PyDev設置環境變量 248
11.8  新建PyDev項目 251
11.9  加入WordCount.py程序 253
11.10  輸入WordCount.py程序 254
11.11  創建測試文件並上傳至HDFS目錄 257
11.12  使用spark-submit執行WordCount程序 259
11.13  在Hadoop YARN-client上運行WordCount程序 261
11.14  在Spark Standalone Cluster上運行WordCount程序 264
11.15  在eclipse外部工具運行Python Spark程序 267
11.16  在eclipse運行spark-submit YARN-client 273
11.17  在eclipse運行spark-submit Standalone 277
11.18  結論 280
第12章  Python Spark創建推薦引擎 281
12.1  推薦算法介紹 282
12.2  “推薦引擎”大數據分析使用場景 282
12.3  ALS推薦算法的介紹 283
12.4  如何搜索數據 285
12.5  啟動IPython Notebook 289
12.6  如何準備數據 290
12.7  如何訓練模型 294
12.8  如何使用模型進行推薦 295
12.9  顯示推薦的電影名稱 297
12.10  創建Recommend項目 299
12.11  運行RecommendTrain.py 推薦程序代碼 302
12.12  創建Recommend.py推薦程序代碼 304
12.13  在eclipse運行Recommend.py 307
12.14  結論 310
第13章  Python Spark MLlib決策樹二元分類 311
13.1  決策樹介紹 312
13.2  “StumbleUpon Evergreen”大數據問題 313
13.2.1  Kaggle網站介紹 313
13.2.2  “StumbleUpon Evergreen”大數據問題場景分析 313
13.3  決策樹二元分類機器學習 314
13.4  如何搜集數據 315
13.4.1  StumbleUpon數據內容 315
13.4.2  下載 StumbleUpon 數據 316
13.4.3  用LibreOffice Calc 電子表格查看train.tsv 319
13.4.4  復制到項目目錄 322
13.5  使用IPython Notebook示範 323
13.6  如何進行數據準備 324
13.6.1  導入並轉換數據 324
13.6.2  提取 feature 特徵字段 327
13.6.3  提取分類特徵字段 328
13.6.4  提取數值特徵字段 331
13.6.5  返回特徵字段 331
13.6.6  提取 label 標簽字段 331
13.6.7  建立訓練評估所需的數據 332
13.6.8  以隨機方式將數據分為 3 部分並返回 333
13.6.9  編寫 PrepareData(sc) 函數 333
13.7  如何訓練模型 334
13.8  如何使用模型進行預測 335
13.9  如何評估模型的準確率 338
13.9.1  使用 AUC 評估二元分類模型 338
13.9.2  計算 AUC 339
13.10  模型的訓練參數如何影響準確率 341
13.10.1  建立 trainEvaluateModel 341
13.10.2  評估impurity參數 343
13.10.3  訓練評估的結果以圖表顯示 344
13.10.4  編寫 evalParameter 347
13.10.5  使用 evalParameter 評估 maxDepth 參數 347
13.10.6  使用 evalParameter 評估 maxBins 參數 348
13.11  如何找出準確率最高的參數組合 349
13.12  如何確認是否過度訓練 352
13.13  編寫RunDecisionTreeBinary.py程序 352
13.14  開始輸入RunDecisionTreeBinary.py程序 353
13.15  運行RunDecisionTreeBinary.py 355
13.15.1  執行參數評估 355
13.15.2  所有參數訓練評估找出最好的參數組合 355
13.15.3  運行 RunDecisionTreeBinary.py 不要輸入參數 357
13.16  查看DecisionTree的分類規則 358
13.17  結論 360
第14章  Python Spark MLlib 邏輯回歸二元分類 361
14.1  邏輯回歸分析介紹 362
14.2  RunLogisticRegression WithSGDBinary.py程序說明 363
14.3  運行RunLogisticRegression WithSGDBinary.py進行參數評估 367
14.4  找出最佳參數組合 370
14.5  修改程序使用參數進行預測 370
14.6  結論 372
第15章  Python Spark MLlib支持向量機SVM二元分類 373
15.1  支持向量機SVM算法的基本概念 374
15.2  運行SVMWithSGD.py進行參數評估 376
15.3  運行SVMWithSGD.py 訓練評估參數並找出最佳參數組合 378
15.4  運行SVMWithSGD.py 使用最佳參數進行預測 379
15.5  結論 381
第16章  Python Spark MLlib樸素貝葉斯二元分類 382
16.1  樸素貝葉斯分析原理的介紹 383
16.2  RunNaiveBayesBinary.py程序說明 384
16.3  運行NaiveBayes.py進行參數評估 386
16.4  運行訓練評估並找出最好的參數組合 387
16.5  修改RunNaiveBayesBinary.py 直接使用最佳參數進行預測 388
16.6  結論 390
第17章  Python Spark MLlib決策樹多元分類 391
17.1  “森林覆蓋植被”大數據問題分析場景 392
17.2  UCI Covertype數據集介紹 393
17.3  下載與查看數據 394
17.4  修改PrepareData() 數據準備 396
17.5  修改trainModel 訓練模型程序 398
17.6  使用訓練完成的模型預測數據 399
17.7  運行RunDecisionTreeMulti.py 進行參數評估 401
17.8  運行RunDecisionTreeMulti.py 訓練評估參數並找出最好的參數組合 403
17.9  運行RunDecisionTreeMulti.py 不進行訓練評估 404
17.10  結論 406
第18章  Python Spark MLlib決策樹回歸分析 407
18.1  Bike Sharing大數據問題分析 408
18.2  Bike Sharing數據集 409
18.3  下載與查看數據 409
18.4  修改 PrepareData() 數據準備 412
18.5  修改DecisionTree.trainRegressor訓練模型 415
18.6  以 RMSE 評估模型準確率 416
18.7  訓練評估找出最好的參數組合 417
18.8  使用訓練完成的模型預測數據 417
18.9  運行RunDecisionTreeMulti.py進行參數評估 419
18.10  運行RunDecisionTreeMulti.py訓練評估參數並找出最好的參數組合 421
18.11  運行RunDecisionTreeMulti.py 不進行訓練評估 422
18.12  結論 424
第19章  Python Spark SQL、DataFrame、RDD數據統計與可視化 425
19.1  RDD、DataFrame、Spark SQL 比較 426
19.2  創建RDD、DataFrame與Spark SQL 427
19.2.1  在 local 模式運行 IPython Notebook 427
19.2.2  創建RDD 427
19.2.3  創建DataFrame 428
19.2.4  設置 IPython Notebook 字體 430
19.2.5  為DataFrame 創建別名 431
19.2.6  開始使用 Spark SQL 431
19.3  SELECT顯示部分字段 434
19.3.1  使用 RDD 選取顯示部分字段 434
19.3.2  使用 DataFrames 選取顯示字段 434
19.3.3  使用 Spark SQL 選取顯示字段 435
19.4  增加計算字段 436
19.4.1  使用 RDD 增加計算字段 436
19.4.2  使用 DataFrames 增加計算字段 436
19.4.3  使用 Spark SQL 增加計算字段 437
19.5  篩選數據 438
19.5.1  使用 RDD 篩選數據 438
19.5.2  使用 DataFrames 篩選數據 438
19.5.3  使用 Spark SQL 篩選數據 439
19.6  按單個字段給數據排序 439
19.6.1  RDD 按單個字段給數據排序 439
19.6.2  使用 Spark SQL排序 440
19.6.3  使用 DataFrames按升序給數據排序 441
19.6.4  使用 DataFrames按降序給數據排序 442
19.7  按多個字段給數據排序 442
19.7.1  RDD 按多個字段給數據排序 442
19.7.2  Spark SQL 按多個字段給數據排序 443
19.7.3  DataFrames 按多個字段給數據排序 443
19.8  顯示不重復的數據 444
19.8.1  RDD 顯示不重復的數據 444
19.8.2  Spark SQL 顯示不重復的數據 445
19.8.3  Dataframes顯示不重復的數據 445
19.9  分組統計數據 446
19.9.1  RDD 分組統計數據 446
19.9.2  Spark SQL分組統計數據 447
19.9.3  Dataframes分組統計數據 448
19.10  Join 聯接數據 450
19.10.1  創建 ZipCode 450
19.10.2  創建 zipcode_tab 452
19.10.3  Spark SQL 聯接 zipcode_table 數據表 454
19.10.4  DataFrame user_df 聯接 zipcode_df 455
19.11  使用 Pandas DataFrames 繪圖 457
19.11.1  按照不同的州統計並以直方圖顯示 457
19.11.2  按照不同的職業統計人數並以圓餅圖顯示 459
19.12  結論 461
第20章  Spark ML Pipeline 機器學習流程二元分類 462
20.1  數據準備 464
20.1.1  在 local 模式執行 IPython Notebook 464
20.1.2  編寫 DataFrames UDF 用戶自定義函數 466
20.1.3  將數據分成 train_df 與 test_df 468
20.2  機器學習pipeline流程的組件 468
20.2.1  StringIndexer 468
20.2.2  OneHotEncoder 470
20.2.3  VectorAssembler 472
20.2.4  使用 DecisionTreeClassi?er 二元分類 474
20.3  建立機器學習pipeline流程 475
20.4  使用pipeline進行數據處理與訓練 476
20.5  使用pipelineModel 進行預測 477
20.6  評估模型的準確率 478
20.7  使用TrainValidation進行訓練驗證找出最佳模型 479
20.8  使用crossValidation交叉驗證找出最佳模型 481
20.9  使用隨機森林 RandomForestClassi?er分類器 483
20.10  結論 485
第21章  Spark ML Pipeline 機器學習流程多元分類 486
21.1  數據準備 487
21.1.1  讀取文本文件 488
21.1.2  創建 DataFrame 489
21.1.3  轉換為 double 490
21.2  建立機器學習pipeline流程 492
21.3  使用dt_pipeline進行數據處理與訓練 493
21.4  使用pipelineModel 進行預測 493
21.5  評估模型的準確率 495
21.4  使用TrainValidation進行訓練驗證找出最佳模型 496
21.7  結論 498
第22章  Spark ML Pipeline 機器學習流程回歸分析 499
22.1  數據準備 501
22.1.1  在local 模式執行 IPython Notebook 501
22.1.2  將數據分成 train_df 與 test_df 504
22.2  建立機器學習pipeline流程 504
22.3  使用dt_pipeline進行數據處理與訓練 506
22.4  使用pipelineModel 進行預測 506
22.5  評估模型的準確率 507
22.6  使用TrainValidation進行訓練驗證找出最佳模型 508
22.7  使用crossValidation進行交叉驗證找出最佳模型 510
22.8  使用GBT Regression 511
22.9  結論 513
附錄A  本書範例程序下載與安裝說明 514
A.1  下載範例程序 515
A.2  打開本書IPython Notebook範例程序 516
A.3  打開 eclipse PythonProject 範例程序 518