书籍摘要

《Spark高级数据分析（第2版）》是一本由知名数据科学家桑迪·里扎（Sandy Ryza）、于里·莱瑟森（Uri Laserson）、肖恩·欧文（Sean Owen）和乔希·威尔斯（Josh Wills）共同撰写的实战宝典，由人民邮电出版社出版。本书基于Apache Spark的最新发展，对Spark的样例代码和资料进行了全面更新，涵盖了Spark的核心API、MLlib和Spark SQL等子项目的重要变化。

本书适合从事数据分析的专业人员，旨在帮助读者掌握使用Spark进行大规模数据分析的方法。全书内容丰富，分为多个章节，每章围绕一个特定主题展开，涵盖从基础到高级的数据分析技术。书中不仅介绍了Spark的基本概念和编程模型，还通过实际案例展示了如何使用Spark解决复杂的数据分析问题。

主要内容

• 第1章：介绍了大数据分析的背景和Spark在数据科学中的重要性，强调了数据预处理、迭代和模型部署等关键挑战。
• 第2章：通过记录关联问题的案例，详细介绍了如何使用Spark和Scala进行数据清洗、处理和分析。
• 第3章：探讨了音乐推荐系统，使用Audioscrobbler数据集和ALS算法构建推荐模型，并评估其性能。
• 第4章：通过Covtype数据集，介绍了决策树和随机森林算法在森林植被预测中的应用。
• 第5章：基于K均值聚类算法，分析了网络流量异常检测问题，使用KDD Cup 1999数据集进行实验。
• 第6章：通过潜在语义分析（LSA）算法，分析了维基百科文档中的主题和词项关系。
• 第7章：使用GraphX分析了MEDLINE文献引用索引中的伴生网络，探讨了网络结构和连通性。
• 第8章：结合纽约出租车轨迹数据，介绍了空间和时间数据分析的方法。
• 第9章：通过蒙特卡罗模拟，评估了金融风险，介绍了VaR计算方法。
• 第10章：探讨了基因数据分析，使用BDG项目处理基因学数据。
• 第11章：介绍了基于PySpark和Thunder的神经图像数据分析方法。

特点

• 实战性强：书中通过丰富的案例展示了Spark在不同领域的应用，帮助读者快速上手。
• 内容更新：根据Spark的最新版本进行了全面更新，涵盖了Dataset和DataFrame的使用。
• 易于理解：作者通过详细解释和逐步改进的方法，使复杂的分析过程变得易于理解。
• 适用广泛：不仅适合数据科学家，也适合对大数据分析感兴趣的读者。

《Spark高级数据分析（第2版）》是一本全面且实用的Spark学习指南，适合希望在大数据领域深入发展的专业人士阅读。