布客飞龙2021-12-08 21:20:55.0
测验答案 Spark 数据科学 零、前言 一、大数据和数据科学简介 二、Spark 编程模型 三、数据帧简介 四、统一数据访问 五、Spark 数据分析 六、机器学习 七、使用 SparkR 扩展 Spark 八、分析非结构化数据 九、可视化大数据 十、把它们放在一起 十一、构建数据科学应用 下载 Docker docker pull apachecn0/apachecn-bigdata-zh;PySpark 大数据分析实用指南 零、前言 一、安装 Pyspark 并设置您的开发环境 二、使用 RDD 将您的大数据带入 Spark 环境 三、Spark 笔记本的大数据清理和整理 四、将数据汇总成有用的报告 五、强大的 MLlib 探索性数据分析 六、使用 SparkSQL 构建大数据结构 七、转换和动作 八、不变设计 九、避免打乱和降低操作成本 十、以正确的格式保存数据 十一、使用 Spark 键/值应用编程接口 十二、测试 ApacheSpark 作业 十三、利用 Spark 图形接口 Spark 大规模机器学习 零、前言 一、Spark 数据分析简介 二、机器学习最佳实践 三、通