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【图书】Spark大数据技术与应用
第118任务： 8.1.1 机器学习简介
查看课程
任务列表
第1任务： 1.1.1 Spark简介及发展历史介绍
第2任务： 1.1.2 Spark的特点
第3任务： 1.1.3 Spark生态圈
第4任务： 1.1.4 Spark的应用场景
第5任务： 1.2.1 搭建单机版Spark环境并运行Pi实例
第6任务： 1.2.2 搭建单机伪分布式环境
第7任务： 1.2.3 搭建完全分布式环境及启动、关闭、监控集群
第8任务： 1.3.1 Spark架构
第9任务： 1.3.2 Spark作业运行流程
第10任务： 1.3.3 Spark核心数据集RDD
第11任务： 1.3.4 Spark核心原理
第12任务： 2.1.1 Scala简介
第13任务： 2.1.2 Scala特性
第14任务： 2.1.3 Scala安装与简单使用
第15任务： 2.2.1 数据类型
第16任务： 2.2.2 常量和变量
第17任务： 2.2.3 表达式
第18任务： 2.2.4 数组
第19任务： 2.2.5 函数
第20任务： 2.2.6 操作练习
第21任务： 2.2.7 定义函数识别号码类型实现
第22任务： 2.3.1 if判断
第23任务： 2.3.2 循环及统计广州号码段数量实现
第24任务： 2.4.1 List
第25任务： 2.4.2 Set
第26任务： 2.4.3 Map
第27任务： 2.4.4 元组
第28任务： 2.4.5 函数组合器
第29任务： 2.4.6 筛选某个地区的所有手机号码段实现
第30任务： 2.5.1 Scala类简单介绍及实例
第31任务： 2.5.2 Scala Object 简单介绍
第32任务： 2.5.3 Scala伴生类与伴生对象
第33任务： 5.4 Scala简单模式匹配
第34任务： 2.5.5 Scala样例类
第35任务： 2.5.6 Scala读写文件操作
第36任务： 2.5.7 Scala实现手机号码归属地信息查询程序
第37任务： 3.1.1 从内存中已有数据创建RDD-Parallelize()方法
第38任务： 3.1.2 从内存中已有数据创建RDD-makeRDD()方法
第39任务： 3.1.3 从外部存储创建RDD
第40任务： 3.1.4 创建学生成绩数据RDD
第41任务： 3.2.1 使用map()转换数据
第42任务： 3.2.2 使用flatMap转换数据
第43任务： 3.2.3 使用mapPartitions()对分区操作
第44任务： 3.2.4 使用sortBy()排序
第45任务： 3.2.5 使用Collect()查询
第46任务： 3.2.6 使用saveAsTextFile()将RDD保存到HDFS中
第47任务： 3.2.7 使用take()方法查询某几个值
第48任务： 3.2.8 使用count()方法计算RDD中元素个数
第49任务： 3.2.9 查询学生成绩Top5
第50任务： 3.3.1 使用filter()过滤RDD
第51任务： 3.3.2 使用distinct()进行去重
第52任务： 3.3.3 使用union()合并多个RDD
第53任务： 3.3.4 使用subtract()获取RDD之间的差集
第54任务： 3.3.5 使用intersection()找出RDD的交集
第55任务： 3.3.6 使用cartesian()进行集合笛卡尔积
第56任务： 3.3.7 查找单科成绩为100分的学生
第57任务： 3.4.1 键值对RDD简介
第58任务： 3.4.2 创建键值对RDD
第59任务： 3.4.3 转换操作Keys与Values
第60任务： 3.4.4 转换操作mapValues
第61任务： 3.4.5 转换操作groupBy()
第62任务： 3.4.6 转换操作groupByKey()
第63任务： 3.4.7 转换操作reduceByKey()
第64任务： 3.4.8 汇总所有学生总成绩
第65任务： 3.5.1 使用join()连接两个RDD
第66任务： 3.5.2 使用zip组合两个RDD
第67任务： 3.5.3 使用combineByKey合并相同键的值
第68任务： 3.5.4 使用lookup查找指定键的值
第69任务： 3.5.5 计算每个学生平均成绩
第70任务： 3.6.1 Json文件的读取与存储
第71任务： 3.6.2 csv文件的读取与存储
第72任务： 3.6.3 SequenceFile与文本文件读取和存储
第73任务： 3.6.4 文本文件的读取与存储
第74任务： 3.6.5 统计学生所有信息并存入文件
第75任务： 4.1.1 下载安装IntelliJ IDEA安装
第76任务： 4.1.2 Scala插件安装与使用
第77任务： 4.1.3 配置Spark运行环境及编写Spark程序基础知识
第78任务： 4.1.4 运行Spark单词计数程序实例
第79任务： 4.2.1 持久化（缓存）
第80任务： 4.2.2 数据分区
第81任务： 4.2.3 计算价格波动的幅度
第82任务： 5.1.1 Spark SQL简介
第83任务： 5.1.2 DataFrame简介
第84任务： 5.1.3 Spark SQL CLI配置
第85任务： 5.1.4 Spark SQL与Shell交互
第86任务： 5.2.1 创建DataFrame对象
第87任务： 5.2.2 DataFrame查看数据
第88任务： 5.2.3 DataFrame查询操作
第89任务： 5.2.4 DataFrame输出操作
第90任务： 5.3.1 法律服务网站数据分析任务背景及获取数据
第91任务： 5.3.2 网页类型分析
第92任务： 5.3.3 点击次数分析
第93任务： 5.3.4 网页排名分析
第94任务： 6.1.1 Spark Streaming概述
第95任务： 6.1.2 Spark Streaming运行原理
第96任务： 6.1.3 初步使用 Spark Streaming
第97任务： 6.2.1 DStream简介
第98任务： 6.2.2 DStream转换操作
第99任务： 6.2.3 DStream窗口操作
第100任务： 6.2.4 Dstream输出操作
第101任务： 6.3.1 案例背景介绍及数据模型建设
第102任务： 6.3.2 网页热度实现思路
第103任务： 6.3.3 网页热度输出
第104任务： 6.3.4 Spark Streaming实时更新热门博文实战
第105任务： 7.1.1 图的基本概念
第106任务： 7.1.2 图计算的应用
第107任务： 7.1.3 GraphX的基本概念
第108任务： 7.1.4 GraphX的发展
第109任务： 7.2.1 图创建的三种方式
第110任务： 7.2.2 图缓存管理
第111任务： 7.2.3 图顶点、边视图、度查询及图内置函数
第112任务： 7.2.4 图顶点、边转换操作
第113任务： 7.2.5 图结构转换操作
第114任务： 7.2.6 图关联聚合操作
第115任务： 7.3.1 构建网站信任网络
第116任务： 7.3.2 找出需要支付稿酬的用户
第117任务： 7.3.3 找出进入热门榜的用户
第118任务： 8.1.1 机器学习简介
第119任务： 8.1.2 MLlib概述及数据类型介绍
第120任务： 8.2.1 泰迪杯用户价值分析案例介绍及分析思路
第121任务： 8.2.2 数据预处理思路及实现
第122任务： 8.2.3 使用MLlib Logistic实现用户分类模型、模型预测集模型评价
第123任务： 8.2.4 工程实现任务全过程
第124任务： 9.1.1 系统架构设计及用户数据分析
第125任务： 9.1.2 常用推荐算法
第126任务： 9.1.3 推荐流程设计
第127任务： 9.2.1 原始数据探索分析
第128任务： 9.2.2 异常数据处理
第129任务： 9.2.3 数据变换处理
第130任务： 9.2.4 数据集分割
第131任务： 9.3.1 基于用户的协同过滤算法原理、实现及建模
第132任务： 9.3.2 基于物品的协同过滤算法原理、实现及建模
第133任务： 9.3.3 基于Spark ALS的协同过滤算法建模及模型调优
第134任务： 9.4.1 使用基于Spark ALS模型进行推荐
第135任务： 9.4.2 使用基于物品的推荐模型进行推荐
第136任务： 9.4.3 对所有用户进行新菜品推荐
第137任务： 第1模块 Spark概述配套资料（云课堂）.rar
第138任务： 第2模块 Scala基础配套资料（云课堂）.rar
第139任务： 第3-4模块 Spark大数据技术基础配套资料（云课堂）.rar
第140任务： 第5模块 Spark SQL配套资料（云课堂）.rar
第141任务： 第6模块 Spark Streaming配套资料（云课堂）.rar
第142任务： 第7模块 Spark GraphX配套资料（云课堂）.rar
第143任务： 第8模块 Spark MLlib配套资料（云课堂）.rar
第144任务： 第9模块 Spark餐饮大数据智能推荐配套资料（云课堂）.rar
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