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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战 浅显易懂的原理介绍加上Step by Step 实机操作、范例程序详细解说,实现降低机器学习与大数据技术的学习门槛
1.Hadoop集群安装与分散式运算和存储介绍通过实机操作，学会如何安装Virtual Box、Ubuntu Linux、Hadoop单机与多台机器集群安装，并学会使用HDFS分散式存储与MapReduce分散式运算。2.Python Spark 2.0安装通过实机操作，学会安装Spark 2.0，并在本机与多台机器集群执行Python Spark应用程序。同时介绍如何在iPython Notebook互动界面执行Python Spark指令。安装eclipse整合开发界面，开发Python Spark应用程序，大幅提升程序开发生产力。3.Python Spark SQL、DataFrame数据统计与数据可视化Spark SQL 即使非程序设计人员，只需要懂得SQL语法，就可以使用。DataFrame API 可使用类SQL的方法，如select()、groupby()、count()，很容易进行统计，大幅降低大数据分析的学习门槛。Spark DataFrame可转换为Pandas DataFrame，运用Python丰富的数据可视化组件（例如matplotlib）进行数据可视化。4.Python Spark MLlib机器学习以大数据分析实际
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