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第1章 星星之火 1

1.1 大数据时代 1

1.2 大数据分析时代 2

1.3 简单、优雅、有效——这就是Spark 3

1.4 核心——MLlib 4

1.5 星星之火，可以燎原 6

1.6 小结 6

第2章 Spark安装和开发环境配置 7

2.1 Windows单机模式Spark安装和配置 7

2.1.1 Windows 7安装Java 7

2.1.2 Windows 7安装Scala 10

2.1.3 Intellij IDE下载和安装 10

2.1.4 Intellij IDE中Scala插件的安装 11

2.1.5 Spark单机版安装 14

2.2 经典的WordCount 15

2.2.1 Spark实现WordCount 15

2.2.2 MapReduce实现WordCount 17

2.3 小结 20

第3章 RDD详解 21

3.1 RDD是什么 21

3.1.1 RDD名称的秘密 21

3.1.2 RDD特性 22

3.1.3 与其他分布式共享内存的区别 23

3.1.4 RDD缺陷 23

3.2 RDD工作原理 24

3.2.1 RDD工作原理 24

3.2.2 RDD的相互依赖 24

3.3 RDD应用API详解 25

3.3.1 使用aggregate方法对给定的数据集进行方法设定 25

3.3.2 提前计算的cache方法 28

3.3.3 笛卡尔操作的cartesian方法 29

3.3.4 分片存储的coalesce方法 30

3.3.5 以value计算的countByValue方法 31

3.3.6 以key计算的countByKey方法 31

3.3.7 除去数据集中重复项的distinct方法 32

3.3.8 过滤数据的filter方法 33

3.3.9 以行为单位操作数据的flatMap方法 33

3.3.10 以单个数据为目标进行操作的map方法 34

3.3.11 分组数据的groupBy方法 34

3.3.12 生成键值对的keyBy方法 35

3.3.13 同时对两个数据进行处理的reduce方法 36

3.3.14 对数据进行重新排序的sortBy方法 37

3.3.15 合并压缩的zip方法 38

3.4 小结 39

第4章 MLlib基本概念 40

4.1 MLlib基本数据类型 40

4.1.1 多种数据类型 40

4.1.2 从本地向量集起步 41

4.1.3 向量标签的使用 42

4.1.4 本地矩阵的使用 44

4.1.5 分布式矩阵的使用 44

4.2 MLlib数理统计基本概念 48

4.2.1 基本统计量 48

4.2.2 统计量基本数据 48

4.2.3 距离计算 49

4.2.4 两组数据相关系数计算 50

4.2.5 分层抽样 53

4.2.6 假设检验 54

4.2.7 随机数 55

4.3 小结 56

第5章 协同过滤算法 57

5.1 协同过滤 57

5.1.1 协同过滤概述 57

5.1.2 基于用户的推荐 58

5.1.3 基于物品的推荐 59

5.1.4 协同过滤算法的不足 60

5.2 相似度度量 60

5.2.1 基于欧几里得距离的相似度计算 60

5.2.2 基于余弦角度的相似度计算 61

5.2.3 欧几里得相似度与余弦相似度的比较 62

5.2.4 第一个例子——余弦相似度实战 62

5.3 MLlib中的交替最小二乘法（ALS算法） 65

5.3.1 最小二乘法（LS算法）详解 66

5.3.2 MLlib中交替最小二乘法（ALS算法）详解 66

5.3.3 ALS算法实战 68

5.4 小结 70

第6章 MLlib线性回归理论与实战 71

6.1 随机梯度下降算法详解 71

6.1.1 道士下山的故事 72

6.1.2 随机梯度下降算法的理论基础 73

6.1.3 随机梯度下降算法实战 73

6.2 MLlib回归的过拟合 74

6.2.1 过拟合产生的原因 75

6.2.2 lasso回归与岭回归 76

6.3 MLlib线性回归实战 76

6.3.1 MLlib线性回归基本准备 76

6.3.2 MLlib线性回归实战：商品价格与消费者收入之间的关系 78

6.3.3 对拟合曲线的验证 80

6.4 小结 82

第7章 MLlib分类实战 83

7.1 逻辑回归详解 83

7.1.1 逻辑回归不是回归算法 83

7.1.2 逻辑回归的数学基础 84

7.1.3 一元逻辑回归示例 85

7.1.4 多元逻辑回归示例 86

7.1.5 MLlib逻辑回归验证 88

7.1.6 MLlib逻辑回归实例：胃癌的转移判断 89

7.2 支持向量机详解 91

7.2.1 三角还是圆 91

7.2.2 支持向量机的数学基础 93

7.2.3 支持向量机使用示例 94

7.2.4 使用支持向量机分析胃癌转移 95

7.3 朴素贝叶斯详解 96

7.3.1 穿裤子的男生or女生 96

7.3.2 贝叶斯定理的数学基础和意义 97

7.3.3 朴素贝叶斯定理 98

7.3.4 MLlib朴素贝叶斯使用示例 99

7.3.5 MLlib朴素贝叶斯实战：“僵尸粉”的鉴定 100

7.4 小结 102

第8章 决策树与保序回归 103

8.1 决策树详解 103

8.1.1 水晶球的秘密 104

8.1.2 决策树的算法基础：信息熵 104

8.1.3 决策树的算法基础——ID3算法 106

8.1.4 MLlib中决策树的构建 107

8.1.5 MLlib中决策树示例 108

8.1.6 随机雨林与梯度提升算法（GBT） 110

8.2 保序回归详解 112

8.2.1 何为保序回归 113

8.2.2 保序回归示例 113

8.3 小结 114

第9章 MLlib中聚类详解 115

9.1 聚类与分类 115

9.1.1 什么是分类 115

9.1.2 什么是聚类 116

9.2 MLlib中的Kmeans算法 116

9.2.1 什么是Kmeans算法 116

9.2.2 MLlib中Kmeans算法示例 118

9.2.3 Kmeans算法中细节的讨论 119

9.3 高斯混合聚类 120

9.3.1 从高斯分布聚类起步 120

9.3.2 混合高斯聚类 122

9.3.3 MLlib高斯混合模型使用示例 122

9.4 快速迭代聚类 123

9.4.1 快速迭代聚类理论基础 123

9.4.2 快速迭代聚类示例 124

9.5 小结 125

第10章 MLlib中关联规则 126

10.1 Apriori频繁项集算法 126

10.1.1 啤酒与尿布 126

10.1.2 经典的Apriori算法 127

10.1.3 Apriori算法示例 129

10.2 FP-growth算法 130

10.2.1 Apriori算法的局限性 130

10.2.2 FP-growth算法 130

10.2.3 FP树示例 133

10.3 小结 134

第11章 数据降维 135

11.1 奇异值分解（SVD） 135

11.1.1 行矩阵（RowMatrix）详解 135

11.1.2 奇异值分解算法基础 136

11.1.3 MLlib中奇异值分解示例 137

11.2 主成分分析（PCA） 138

11.2.1 主成分分析（PCA）的定义 139

11.2.2 主成分分析（PCA）的数学基础 139

11.2.3 MLlib中主成分分析（PCA）示例 140

11.3 小结 141

第12章 特征提取和转换 142

12.1 TF-IDF 142

12.1.1 如何查找所要的新闻 142

12.1.2 TF-IDF算法的数学计算 143

12.1.3 MLlib中TF-IDF示例 144

12.2 词向量化工具 145

12.2.1 词向量化基础 145

12.2.2 词向量化使用示例 146

12.3 基于卡方检验的特征选择 147

12.3.1 “吃货”的苦恼 147

12.3.2 MLlib中基于卡方检验的特征选择示例 148

12.4 小结 149

第13章 MLlib实战演练——鸢尾花分析 151

13.1 建模说明 151

13.1.1 数据的描述与分析目标 151

13.1.2 建模说明 153

13.2 数据预处理和分析 156

13.2.1 微观分析——均值与方差的对比分析 156

13.2.2 宏观分析——不同种类特性的长度计算 159

13.2.3 去除重复项——相关系数的确定 161

13.3 长与宽之间的关系——数据集的回归分析 165

13.3.1 使用线性回归分析长与宽之间的关系 165

13.3.2 使用逻辑回归分析长与宽之间的关系 168

13.4 使用分类和聚类对鸢尾花数据集进行处理 169

13.4.1 使用聚类分析对数据集进行聚类处理 169

13.4.2 使用分类分析对数据集进行分类处理 172

13.5 最终的判定——决策树测试 173

13.5.1 决定数据集的归类——决策树 173

13.5.2 决定数据集归类的分布式方法——随机雨林 175

13.6 小结 176