Spark高級數據分析

推薦序 ix
譯者序 xi
序 xiii
前言 xv
第1 章　大數據分析 1
1.1　數據科學面臨的挑戰(zhàn) 2
1.2　認識Apache Spark 4
1.3　關于本書 5
第2 章　用Scala 和Spark 進行數據分析 7
2.1　數據科學家的Scala 8
2.2　Spark 編程模型 9
2.3　記錄關聯問題 9
2.4　小試牛刀：Spark shell 和SparkContext 10
2.5　把數據從集群上獲取到客戶端 15
2.6　把代碼從客戶端發(fā)送到集群 18
2.7　用元組和case class 對數據進行結構化 19
2.8　聚合 23
2.9　創(chuàng)建直方圖 24
2.10　連續(xù)變量的概要統(tǒng)計 25
2.11　為計算概要信息創(chuàng)建可重用的代碼 26
2.12　變量的選擇和評分簡介 30
2.13　小結 31
第3 章　音樂推薦和Audioscrobbler 數據集 33
3.1　數據集 34
3.2　交替*小二乘推薦算法 35
3.3　準備數據 37
3.4　構建**個模型 39
3.5　逐個檢查推薦結果 42
3.6　評價推薦質量 43
3.7　計算AUC 44
3.8　選擇超參數 46
3.9　產生推薦 48
3.10　小結 49
第4 章　 用決策樹算法預測森林植被 51
4.1　回歸簡介 52
4.2　向量和特征 52
4.3　樣本訓練 53
4.4　決策樹和決策森林 54
4.5　Covtype 數據集 56
4.6　準備數據 57
4.7　**棵決策樹 58
4.8　決策樹的超參數 62
4.9　決策樹調優(yōu) 63
4.10　重談類別型特征 65
4.11　隨機決策森林 67
4.12　進行預測 69
4.13　小結 69
第5 章　基于K 均值聚類的網絡流量異常檢測 71
5.1　異常檢測 72
5.2　K 均值聚類 72
5.3　網絡入侵 73
5.4　KDD Cup 1999 數據集 73
5.5　初步嘗試聚類 74
5.6　K 的選擇 76
5.7　基于R 的可視化 79
5.8　特征的規(guī)范化 81
5.9　類別型變量 83
5.10　利用標號的熵信息 84
5.11　聚類實戰(zhàn) 85
5.12　小結 86
第6 章　基于潛在語義分析算法分析維基百科 89
6.1　詞項- 文檔矩陣 90
6.2　獲取數據 91
6.3　分析和準備數據 92
6.4　詞形歸并 93
6.5　計算TF-IDF 94
6.6　奇異值分解 97
6.7　找出重要的概念 98
6.8　基于低維近似的查詢和評分 101
6.9　詞項- 詞項相關度 102
6.10　文檔- 文檔相關度 103
6.11　詞項- 文檔相關度 105
6.12　多詞項查詢 106
6.13　小結 107
第7 章　用GraphX 分析伴生網絡 109
7.1　對MEDLINE 文獻引用索引的網絡分析 110
7.2　獲取數據 111
7.3　用Scala XML 工具解析XML 文檔 113
7.4　分析MeSH 主要主題及其伴生關系 114
7.5　用GraphX 來建立一個伴生網絡 116
7.6　理解網絡結構 119
7.6.1　連通組件 119
7.6.2　度的分布 122
7.7　過濾噪聲邊 124
7.7.1　處理EdgeTriplet 125
7.7.2　分析去掉噪聲邊的子圖 126
7.8　小世界網絡 127
7.8.1　系和聚類系數 128
7.8.2　用Pregel 計算平均路徑長度 129
7.9　小結 133
第8 章　紐約出租車軌跡的空間和時間數據分析 135
8.1　數據的獲取 136
8.2　基于Spark 的時間和空間數據分析 136
8.3　基于JodaTime 和NScalaTime 的時間數據處理 137
8.4　基于Esri Geometry API 和Spray 的地理空間數據處理 138
8.4.1　認識Esri Geometry API 139
8.4.2　GeoJSON 簡介 140
8.5　紐約市出租車客運數據的預處理 142
8.5.1　大規(guī)模數據中的非法記錄處理 143
8.5.2　地理空間分析 147
8.6　基于Spark 的會話分析 149
8.7　小結 153
第9 章　基于蒙特卡羅模擬的金融風險評估 155
9.1　術語 156
9.2　VaR 計算方法 157
9.2.1　方差- 協(xié)方差法 157
9.2.2　歷史模擬法 157
9.2.3　蒙特卡羅模擬法 157
9.3　我們的模型 158
9.4　獲取數據 158
9.5　數據預處理 159
9.6　確定市場因素的權重 162
9.7　采樣 164
9.8　運行試驗 167
9.9　回報分布的可視化 170
9.10　結果的評估 171
9.11　小結 173
第10 章　基因數據分析和BDG 項目 175
10.1　分離存儲與模型 176
10.2　用ADAM CLI 導入基因學數據 178
10.3　從ENCODE 數據預測轉錄因子結合位點 185
10.4　查詢1000 Genomes 項目中的基因型 191
10.5　小結 193
第11 章　基于PySpark 和Thunder 的神經圖像數據分析 195
11.1　PySpark 簡介 196
11.2　Thunder 工具包概況和安裝 199
11.3　用Thunder 加載數據 200
11.4　用Thunder 對神經元進行分類 207
11.5　小結 211
附錄A　Spark 進階 213
附錄B　即將發(fā)布的MLlib Pipelines API 221
作者介紹 226
封面介紹 226