Apache Spark深度学习实战

第1章 Apache Spark生态系统 1.1 Apache Spark基础知识 1.2 安装Spark 1.3 RDD编程 1.4 Spark SQL、数据集和数据框 1.5 Spark流 1.6 使用不同管理器的集群模式 1.6.1 Standalone独立模式 1.6.2 Mesos集群模式 1.6.3 YARN集群模式 1.6.4 Kubernetes集群模式 1.7 小结 第2章 深度学习基础 2.1 深度学习简介 2.2 深度神经网络概述 2.2.1 卷积神经网络 2.2.2 循环神经网络 2.3 深度学习的实际应用 2.4 小结 第3章 提取、转换和加载 3.1 通过Spark提取训练数据 3.1.1 DL4J框架 3.1.2 通过Data Vec提取数据并通过Spark转换 3.2 通过 Spark从数据库中提取训练数据 3.2.1 从关系数据库中提取数据 3.2.2 从NoSQL数据库中提取数据 3.3 通过 S3提取数据 3.4 通过Spark转换原始数据 3.5 小结 第4章 数据流 4.1 Apache Spark处理实时数据流 4.2 通过 Katka和Spark处理实时数据流 4.2.1 Apache Kafka 4.2.2 Spark流和Kafka 4.3 通过 DL4J和Spark处理实时数据流 4.4 小结 第5章 卷积神经网络 5.1 卷积层 5.2 池化层 5.3 连接层 5.4 权重 5.5 GoogLeNet Inception V3模型 5.6 Spark CNN的实践 5.7 小结 第6章 循环神经网络 6.1 LSTM 6.1.1 随时间反向传播 6.1.2 RNN存在的问题 6.2 使用场景 6.3 上手实践Spark RNN