《Spark大数据分析与实战（第二版）》教学课件.pptx

大数据分析与实战项目1搭建Spark开发环境

在Linux系统下，搭建Spark开发环境，并初步体验SparkShell编程。在借鉴MapReduce优点基础上，新一代大数据计算引擎Spark应运而生，已经成为当前大数据计算的主流技术。情境导入Spark

项目分解Spark序号任务任务说明1认识大数据了解大数据的内涵、产生的来源，理解大数据处理的流程。2搭建Hadoop基础平台了解Hadoop平台的基本原理，在本地环境建立Hadoop基础平台（伪分布模式），并初步体验其用法。3部署Spark计算平台了解Spark平台的基本原理，在本地Linux环境建立Spark计算平台，并初步体验其用法。

能够独立搭建Hadoop大数据基础平台。了解Hadoop、Spark平台的产生背景与功能。能够独立搭建Spark分布式计算平台。123学习目标Spark

项目1搭建Spark开发环境Spark任务1拥抱大数据时代搭建Hadoop基础平台部署Spark计算平台任务2任务3

任务分析Spark大数据、人工智能、5G等新一代IT技术风起云涌，社会已经步入大数据时代。何为大数据？大数据具备哪些特征？大数据从哪里产生的？如何处理大数据，并产生有价值的分析结果？本任务将带领您探寻答案。

大数据时代已然来临Spark当前，数据的来源及其数量正以前所未有的速度增长；2025年全球数据总量将增长到175ZB（约合200万亿GB），10年增长10余倍，复合增长率为26%。从资源的角度，数据被视为“未来的石油”，被作为战略性资产进行管理。在国家治理角度，大数据被用来提升治理效率，重构治理模式，破解治理难题，它将掀起一场国家治理革命。从经济增长角度，大数据是全球经济低迷大背景下的产业亮点，是战略新兴产业中最活跃的部分。从国家安全角度，全球数据空间没有国界边疆，大数据能力成为大国之间博弈和较量的利器。

大数据的内涵与特征Spark通常，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。大数据具有如下4个特点（简称4v）：Volume：表示大数据的数据体量巨大。Velocity：表示大数据的数据产生、处理和分析的速度在持续加快。Variety：表示大数据的数据类型繁多。Value：表示大数据的数据价值密度低。

大数据来自哪里？Spark（1）运营式系统（2）用户原创内容（3）感知式系统

大数据处理过程Spark（1）数据收集：通过Web爬虫、数据库接口、服务器日志等手段采集数据。（2）数据预处理：包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以极大提升数据的总体质量。（3）数据处理与分析：综合应用IT技术、统计学、机器学习、人工智能等知识，分析现有数据（分布式统计分析），然后挖掘数据背后隐含的有价值信息（通过聚类与分类、推荐、关联分析、深度学习等算法，对未知数据进行分布式挖掘）。（4）数据可视化与应用?：可视化图表形式展示；分析处理后的结果应用于管理决策、战略规划等。

相关知识小结Spark大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合；大数据的特点：Volume、Velocity、Variety和Value。大数据处理阶段：采集、预处理、分析、可视化等借助互联网手段，查找大数据热点词汇；整合同学收集的热点词汇，构建一个词云。任务实施

项目1搭建Spark开发环境Spark任务1拥抱大数据时代搭建Hadoop基础平台部署Spark计算平台任务2任务3

任务分析Spark自2004年诞生以来，Hadoop逐渐成为大数据领域的重要事实标准；而Spark可以独立安装使用，也可以和Hadoop一起协同应用，这样一方面可以发挥Spark内存计算的优势，另外一方面发挥Hadoop分布式存储与资源调度的强项。本项任务将带领读者初步了解Hadoop生态，并搭建Hadoop环境，为后续Spark环境部署做好准备。

认识Hadoop生态SparkHadoop是一个由Apache基金会开发的大数据分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发、运行分布式程序，充分利用集群的优势，进行高效运算和存储。

Hadoop环境的搭建SparkHadoop运行模式包括单机模式、伪分布模式、完全分布式模式等；真实的项目应用中，Hadoop是运行在Linux之上的，因此需安装好Linux操作系统。Linux安装：（1）安装虚拟化工具VirtualBox或VMware；（2）在VirtualBox（VMware）中安装Linux系统（建议选择Ubuntu，对新手比较友