libsvm数据格式详解

Spark大数据分析实战手册及阿里巴巴中台战略思想解读

一、初识Spark与生态系统BDAS

本章主要介绍了Spark简介、Spark开发与环境配置等内容。作为分布式大数据处理框架，Apache Spark在大数据分析领域扮演着重要角色。我们还将了解Spark生态系统BDAS及其架构与运行逻辑。还将介绍弹性分布式数据集等相关概念。

二、BDAS简介及相关技术

本章将详细介绍BDAS中的关键技术，包括SQL on Spark、Spark Streaming、GraphX以及Mlib等。这些技术为大数据处理和分析提供了强大的支持。

三、Lamda架构日志分析流水线

本章将介绍日志分析概述、日志分析指标以及Lamda架构。在此基础上，我们将构建日志分析数据流水线，实现高效、实时的日志分析。

四、基于云平台和用户日志的推荐系统

本章将介绍基于Azure云平台的推荐系统构建过程。包括系统架构、Node.js应用开发、数据收集与预处理、Spark Streaming实时分析用户日志、MLlib离线训练模型等环节。

五、情感分析实战

本章将介绍基于Spark的情感分析系统。包括系统架构、数据收集与预处理、基于Spark Streaming的热点分析以及在线情感分析等内容。我们将使用Spark SQL进行分析，并展示可视化结果。

六、热点新闻分析系统实战

本章将介绍新闻数据分析、系统架构、爬虫抓取网络信息、新闻文本数据预处理、新闻聚类以及基于Spark和Elasticsearch的全文检索引擎构建等内容。通过实战案例，我们将掌握如何运用Spark进行热点新闻分析。

七、构建分布式的协同过滤推荐系统

本章将介绍推荐系统简介、协同过滤介绍以及基于Spark的矩阵运算实现协同过滤算法等内容。我们将通过案例，使用MLlib协同过滤实现电影推荐。

八、基于Spark的社交网络分析

本章将介绍社交网络分析的相关概念、社交网络中社团挖掘算法以及基于Spark的K均值算法等内容。我们将通过案例，基于Spark进行社团挖掘以及社交网络中的链路预测算法分析。

九、基于Spark的大规模新闻主题分析

本章将介绍主题模型简介、主题模型LDA以及基于Spark的LDA模型等内容。我们将通过案例，分析Newsoup新闻的主题。

十、构建分布式的搜索引擎

本章将介绍搜索引擎简介、搜索排序概述以及基于Spark的分布式PageRank实现等内容。我们将通过案例，基于Google网页图的PageRank计算以及基于MSLR数据集的查询排序实战。还将介绍支持向童机SVM在Spark中的实现。最后一部分是阿里巴巴中台战略思想与架构实战书籍的内容介绍，包括阿里巴巴的技术发展史、互联网技术架构的实践与发展史等。书中将详细解读阿里巴巴中台战略引发的思考、构建业务中台的共享服务体系、共享服务中心建设原则以及共享服务中心对内和对外协作共享等内容。书中还将介绍Hadoop实战实践，包括Hadoop简介、安装与配置、应用案例分析以及MapReduce计算模型等。还将详细介绍Hive、HBase、Mahout等大数据相关技术的详解和使用。最后部分还介绍了Hadoop的常用插件与开发，如Hadoop Studio和Hadoop Eclipse等。通过本书的学习，读者可以深入了解阿里巴巴中台战略思想及大数据处理技术，掌握相关实战技能。转发+关注，私信回复关键字“666”或“888”，即可获得本书籍的免费领取方式。