Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 林大贵 计算机与互联网 书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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林大贵著著作 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302453758

商品编码：11116203636

开本：16开

出版时间：2017-01-01

页数：425

字数：730000

作  者:林大贵 著 定  价:79 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年01月01日 页  数:425 装  帧:平装 ISBN:9787302453758 ●第1章大数据与机器学习1
●1.1大数据定义2
●1.2Hadoop简介2
●1.3HadoopHDFS分布式文件系统3
●1.4HadoopMapReduce的介绍5
●1.5Spark的介绍6
●1.6机器学习的介绍8
●第2章VirtualBox虚拟机软件的安装11
●2.1VirtualBox的下载和安装12
●2.2设置VirtualBox语言版本16
●2.3设置VirtualBox存储文件夹17
●2.4在VirtualBox创建虚拟机18
●第3章UbuntuLinux操作系统的安装23
●3.1下载安装Ubuntu的光盘文件24
●3.2在Virtual设置Ubuntu虚拟光盘文件26
●3.3开始安装Ubuntu28
●3.4启动Ubuntu33
●3.5安装增强功能34
●3.6设置默认输入法38
●3.7设置“终端”程序40
●部分目录

内容简介

《Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理介绍和说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单台Windows系统上通过VirtualBox虚拟机安装多台Linux虚拟机，如何建立Hadoop集群，再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校，参照书中介绍的搭建过程，同样可以将实践平台搭建在多台实体计算机上，以便更加接近于大数据和机器学习真实的运行环境。
《Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》很好适合于学习大数据基础知识的初学者等
林大贵 著 林大贵，作者从事IT产业多年，包括系统设计、网站开发等诸多领域，具备丰富实战开发经验，多版多部具有影响力的作品。

《分布式系统架构与高性能计算揭秘》 内容梗概： 本书深入剖析了现代分布式系统架构的核心原理与设计模式，重点关注如何构建、管理和优化大规模、高吞吐量的计算集群，以应对海量数据的挑战，并为高性能计算任务提供坚实的基础。本书旨在为读者提供一套系统性的知识体系，帮助他们理解分布式系统的复杂性，掌握构建稳定、可扩展、高可用的系统的关键技术，以及如何通过精细的性能调优，充分释放计算潜能。 第一部分：分布式系统基础理论与架构模型 本部分将带领读者从根本上理解分布式系统的概念、挑战与优势。我们将详细探讨分布式系统中面临的几个核心问题，例如： 一致性与可用性权衡（CAP理论）： 深入解析CAP定理的含义，阐述在分布式环境中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）之间的内在权衡关系。通过具体案例分析，展示不同场景下对CAP理论的应用取舍，以及如何设计满足特定业务需求的分布式系统。 共识算法： 详细介绍分布式共识问题的产生背景，并深入讲解Paxos、Raft等经典共识算法的原理、实现细节和优缺点。通过伪代码和流程图，清晰地展示算法的执行过程，帮助读者理解如何在不可靠的网络环境中，让多个节点就某个值达成一致。 分布式事务： 探讨分布式事务的复杂性，分析两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等经典协议的机制、局限性以及潜在的性能瓶颈。同时，也会介绍补偿事务、TCC（Try-Confirm-Cancel）等更具弹性的分布式事务处理模式，以及在微服务架构下如何实现事务的一致性。 数据复制与分片： 讲解数据在分布式系统中的复制策略，包括主从复制、多主复制等，以及它们在保证数据可用性和读性能方面的作用。深入阐述数据分片（Sharding）的概念，介绍分片键的选择、分片策略（如范围分片、哈希分片）及其对系统性能和可扩展性的影响。 消息队列与事件驱动架构： 剖析消息队列在分布式系统中的重要作用，包括解耦、异步通信、削峰填谷等。详细介绍Kafka、RabbitMQ等主流消息队列的架构设计、工作原理、消息传递模型（点对点、发布/订阅）以及在实际应用中的场景。在此基础上，进一步探讨事件驱动架构（EDA）的核心思想，以及如何构建响应迅速、高度解耦的分布式应用。 第二部分：高性能计算与并行处理技术 本部分将聚焦于如何利用分布式系统进行大规模、高性能的计算任务。我们将从并行计算的基本概念入手，逐步深入到更复杂的分布式计算模型和技术。 并行计算模型： 介绍共享内存模型与分布式内存模型的区别，以及它们在不同硬件架构上的适用性。重点阐述数据并行与任务并行的概念，并通过简单示例说明如何将计算任务分解为可并行的子任务。 并行处理框架： 深入解析MPI（Message Passing Interface）在高性能计算领域的地位，讲解其消息传递机制、通信模式（同步、异步）以及常见的MPI函数。在此基础上，将介绍OpenMP等共享内存并行编程模型，及其在多核处理器上的应用。 分布式计算模型： 详细阐述MapReduce编程模型，剖析其Map阶段和Reduce阶段的工作流程，以及Shuffle过程的细节。通过实际案例，演示如何将复杂的批处理任务转化为MapReduce作业。 内存计算与流式处理： 探讨内存计算的优势，以及它在加速数据处理方面的巨大潜力。介绍Spark的RDD（Resilient Distributed Datasets）模型，讲解其惰性计算、容错机制和宽依赖/窄依赖的特点。重点阐述Spark Streaming和Structured Streaming在近实时数据处理中的应用，以及如何构建低延迟、高吞吐量的流式处理管道。 图计算与机器学习并行化： 介绍图计算的基本概念，如节点、边、度等，并深入讲解Pregel模型及其在图算法中的应用。探讨如何将经典的机器学习算法（如K-Means、PageRank）进行并行化，以适应大规模数据集的处理需求。 第三部分：大规模数据存储与管理 构建高性能的分布式系统离不开高效的数据存储解决方案。本部分将系统介绍各类分布式存储技术，以及它们在应对海量数据时的优势与挑战。 分布式文件系统： 深入剖析HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构设计，包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode等组件的功能与协作。讲解HDFS的文件存储、读写机制、数据块复制与容错机制，以及其在大数据处理中的关键作用。 分布式数据库： 介绍NoSQL数据库的兴起背景，以及它们与传统关系型数据库在模型、扩展性和一致性方面的差异。详细讲解键值存储、列族存储、文档数据库和图数据库的典型代表（如Redis, Cassandra, MongoDB, Neo4j）的架构特点、适用场景和优缺点。 分布式事务型数据库： 探讨如何构建支持ACID特性的分布式关系型数据库，介绍其在数据一致性、事务隔离级别等方面的实现挑战，以及常见的解决方案。 数据湖与数据仓库： 阐述数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的区别与联系，以及它们在现代数据架构中的定位。介绍构建数据湖的关键技术，如数据治理、元数据管理、数据格式（Parquet, ORC）等。 第四部分：系统性能优化与监控 即使拥有先进的架构和技术，也需要通过精细的性能调优和有效的监控手段，才能确保分布式系统的稳定运行和最佳性能。 性能瓶颈分析： 讲解识别和分析分布式系统性能瓶颈的方法，包括CPU、内存、I/O、网络等各个维度的指标。介绍使用各种监控工具（如Prometheus, Grafana）来收集和可视化系统性能数据。 JVM调优： 深入探讨Java虚拟机（JVM）的内存模型、垃圾回收机制（G1, ZGC等）以及调优策略。讲解如何通过调整JVM参数来优化内存使用和垃圾回收效率，从而提升应用程序的性能。 网络优化： 分析分布式系统中网络通信的常见问题，如延迟、吞吐量、拥塞等。介绍TCP/IP协议栈的优化技巧，以及如何通过调整网络参数、使用更高效的通信库来改善网络性能。 I/O优化： 讲解磁盘I/O的原理，以及如何通过选择合适的存储介质、优化文件系统配置、使用缓存技术来提升I/O吞吐量。 分布式系统监控与告警： 介绍构建健壮的分布式系统监控体系的必要性，包括指标收集、日志管理、链路追踪、告警机制等。讲解如何利用ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）、Zipkin等工具来全面掌握系统运行状况。 第五部分：案例分析与最佳实践 本部分将通过一系列精心挑选的实际案例，将前面章节所学的理论知识融会贯通，并提炼出分布式系统设计与开发中的最佳实践。 海量数据处理平台构建： 结合实际业务场景，演示如何从零开始设计和构建一个能够处理PB级别数据的分布式平台，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等全流程。 实时推荐系统架构： 分析构建高并发、低延迟实时推荐系统的关键技术点，如特征工程、模型训练、在线服务部署、A/B测试等，以及如何利用分布式技术实现模型的实时更新和快速响应。 大规模日志分析系统： 讲解如何利用分布式日志采集、存储和分析技术，构建一个能够处理海量日志数据的系统，用于故障排查、安全审计和业务洞察。 高性能计算集群管理： 探讨如何使用资源调度器（如YARN, Kubernetes）来管理和调度分布式计算任务，以及如何进行集群的容量规划、资源隔离和性能监控。 分布式系统安全： 讨论分布式系统在安全性方面面临的挑战，包括数据加密、身份认证、访问控制、漏洞防护等，并介绍相应的安全加固措施。 本书内容严谨、逻辑清晰，理论与实践相结合，适合于有一定计算机基础的开发者、架构师、数据工程师以及对分布式系统和高性能计算感兴趣的读者。通过阅读本书，读者将能够深刻理解分布式系统的奥秘，掌握构建、优化和维护大规模计算系统的核心技能，为应对未来大数据时代的挑战奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下翻到这本书的，当时正在寻找关于如何将Hadoop和Spark技术栈与机器学习方法结合起来的实际指导。市面上关于这两个技术本身的书籍不少，但能将它们深度融合，并以实战为导向的却寥寥无几。这本书在这方面做得非常出色。它不是简单地罗列API和语法，而是非常注重讲解背后的设计理念和应用场景。比如，在讲解Spark的RDD和DataFrame时，作者没有止步于基本操作，而是深入剖析了其在分布式计算中的优化策略，以及如何利用它们高效地处理海量数据。更让我印象深刻的是，书中关于机器学习的部分，并不是停留在理论层面，而是非常贴合大数据开发的实际需求，例如如何使用Spark MLlib构建分布式模型，以及如何处理大规模数据集的特征工程和模型评估。每一个章节都充满了实操性的建议，让我能够在阅读的同时，立即尝试书中的代码，并且能够看到实际运行的效果。这种“学以致用”的感觉，对于我这样需要快速掌握新技术的开发者来说，是极其宝贵的。它让我能够更清晰地理解“大数据+机器学习”这个组合的强大之处，并且知道如何将其应用到自己的工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是大数据领域的“圣经”！我之前一直对Hadoop和Spark这两个名字耳熟能详，但总觉得它们像是一堵高墙，高不可攀。市面上也看过一些介绍，但要么过于理论化，要么细节讲解不够深入，总让我无法真正上手。直到我遇到这本书，它就像一位经验丰富的老司机，一步一步地带领我这个新手，从基础的概念讲起，循序渐进地剖析Hadoop的分布式存储和计算原理，再到Spark的内存计算优势和核心组件。书中大量的实战案例，从数据采集、清洗、转换到复杂的分析模型构建，都提供了清晰的代码示例和操作步骤。最让我惊喜的是，它还巧妙地将机器学习算法融入到Hadoop和Spark的生态系统中，让我看到了如何利用这些强大的工具来解决实际的机器学习问题，比如推荐系统、欺诈检测等。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，让我明白如何将理论转化为实践，真正地驾驭大数据和机器学习的力量。读完这本书，我感觉自己不再是那个仰望高墙的旁观者，而是能够自信地踏入这个充满无限可能的领域，进行更深入的探索和开发。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是“干货满满”，而且非常贴合实际工作场景。作者在书中并没有过多地描述枯燥的技术理论，而是将大量的篇幅放在了如何利用Hadoop和Spark进行实际的大数据分析和机器学习开发上。每一个章节都围绕着一个具体的问题或场景展开，例如如何构建一个实时数据处理管道，或者如何利用Spark进行用户画像分析。我尤其喜欢书中关于数据预处理和特征工程的讲解，这部分内容在实际项目中至关重要，而这本书提供了非常实用和高效的技巧。此外，书中对Spark的内存计算机制进行了深入的剖析，让我能够更深刻地理解其性能优势，并学会如何优化Spark作业以获得更好的执行效率。关于机器学习的部分，作者也很有针对性地介绍了如何将常见的机器学习算法（如分类、回归、聚类）在大数据环境下进行实现和部署，这对于我来说非常有价值，因为我之前一直苦于无法在实际的大数据集上应用这些算法。整本书的逻辑清晰，循序渐进，让我在学习的过程中不会感到 overwhelmed，而是能够一步一步地掌握核心技术，并且能够直接应用到工作中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满热情但又略感迷茫的初学者，我一直在寻找一本能够系统性地引导我进入大数据和机器学习世界的书籍。这本书的内容深度和广度都让我感到非常满意。它并没有直接抛出复杂的概念，而是从基础讲起，用非常通俗易懂的语言解释了Hadoop和Spark的核心原理，并且通过大量的图示和流程图，帮助我构建了对整个技术生态的宏观认识。当我开始接触实际操作时，书中提供的详细步骤和代码示例更是让我受益匪浅。我曾经尝试过自己搭建Hadoop集群，但由于缺乏指导，走了不少弯路，而这本书提供的方法非常清晰，让我能够快速地搭建起自己的实验环境，并且能够顺利地运行书中的例子。在机器学习方面，它并没有回避大数据带来的挑战，而是展示了如何利用Spark MLlib等工具来解决大规模数据的模型训练和预测问题，这对于我来说是一个巨大的突破，因为我之前对如何在如此庞大的数据集上应用机器学习一直感到困惑。这本书让我看到了大数据分析和机器学习结合的无限可能，并且给予了我足够的信心去探索这个领域。

评分☆☆☆☆☆

我一直对大数据领域非常感兴趣，尤其是在看到Hadoop和Spark的崛起后，更是觉得这是一个充满机遇的领域。然而，要真正掌握这些技术，并将其与机器学习结合，需要的不仅仅是技术知识，更需要的是一套完整的开发思路和实践经验。这本书恰恰提供了这一切。作者以一种非常接地气的方式，将复杂的概念进行了分解和梳理，并且通过大量的实战案例，让我能够亲身体验大数据分析和机器学习开发的流程。我特别欣赏书中关于数据治理、数据质量保证以及模型部署的章节，这些是很多技术书籍常常忽略但又至关重要的环节。书中的代码示例简洁明了，并且提供了详细的解释，让我能够轻松地理解其逻辑。在阅读的过程中，我不断地将书中的概念和方法应用到我自己的项目中，并且取得了显著的成效。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的朋友，在我探索大数据和机器学习的道路上，给予我最及时的指导和帮助。它让我明白，大数据+机器学习并非遥不可及，而是可以通过系统性的学习和实践来掌握的强大能力。