Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整閤開發實戰 林大貴 計算機與互聯網 書 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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林大貴著著作 著

圖書標籤:

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• 整閤開發
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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302453758

商品編碼：11116203636

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

頁數：425

字數：730000

作  者:林大貴 著 定  價:79 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年01月01日 頁  數:425 裝  幀:平裝 ISBN:9787302453758 ●第1章大數據與機器學習1
●1.1大數據定義2
●1.2Hadoop簡介2
●1.3HadoopHDFS分布式文件係統3
●1.4HadoopMapReduce的介紹5
●1.5Spark的介紹6
●1.6機器學習的介紹8
●第2章VirtualBox虛擬機軟件的安裝11
●2.1VirtualBox的下載和安裝12
●2.2設置VirtualBox語言版本16
●2.3設置VirtualBox存儲文件夾17
●2.4在VirtualBox創建虛擬機18
●第3章UbuntuLinux操作係統的安裝23
●3.1下載安裝Ubuntu的光盤文件24
●3.2在Virtual設置Ubuntu虛擬光盤文件26
●3.3開始安裝Ubuntu28
●3.4啓動Ubuntu33
●3.5安裝增強功能34
●3.6設置默認輸入法38
●3.7設置“終端”程序40
●部分目錄

內容簡介

《Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整閤開發實戰》從淺顯易懂的“大數據和機器學習”原理介紹和說明入手，講述大數據和機器學習的基本概念，如：分類、分析、訓練、建模、預測、機器學習（推薦引擎）、機器學習（二元分類）、機器學習（多元分類）、機器學習（迴歸分析）和數據可視化應用。為降低讀者學習大數據技術的門檻，書中提供瞭豐富的上機實踐操作和範例程序詳解，展示瞭如何在單颱Windows係統上通過VirtualBox虛擬機安裝多颱Linux虛擬機，如何建立Hadoop集群，再建立Spark開發環境。書中介紹搭建的上機實踐平颱並不於單颱實體計算機。對於有條件的公司和學校，參照書中介紹的搭建過程，同樣可以將實踐平颱搭建在多颱實體計算機上，以便更加接近於大數據和機器學習真實的運行環境。
《Hadoop+Spark大數據巨量分析與機器學習整閤開發實戰》很好適閤於學習大數據基礎知識的初學者等
林大貴 著 林大貴，作者從事IT産業多年，包括係統設計、網站開發等諸多領域，具備豐富實戰開發經驗，多版多部具有影響力的作品。

《分布式係統架構與高性能計算揭秘》 內容梗概： 本書深入剖析瞭現代分布式係統架構的核心原理與設計模式，重點關注如何構建、管理和優化大規模、高吞吐量的計算集群，以應對海量數據的挑戰，並為高性能計算任務提供堅實的基礎。本書旨在為讀者提供一套係統性的知識體係，幫助他們理解分布式係統的復雜性，掌握構建穩定、可擴展、高可用的係統的關鍵技術，以及如何通過精細的性能調優，充分釋放計算潛能。 第一部分：分布式係統基礎理論與架構模型 本部分將帶領讀者從根本上理解分布式係統的概念、挑戰與優勢。我們將詳細探討分布式係統中麵臨的幾個核心問題，例如： 一緻性與可用性權衡（CAP理論）： 深入解析CAP定理的含義，闡述在分布式環境中，一緻性（Consistency）、可用性（Availability）和分區容錯性（Partition Tolerance）之間的內在權衡關係。通過具體案例分析，展示不同場景下對CAP理論的應用取捨，以及如何設計滿足特定業務需求的分布式係統。 共識算法： 詳細介紹分布式共識問題的産生背景，並深入講解Paxos、Raft等經典共識算法的原理、實現細節和優缺點。通過僞代碼和流程圖，清晰地展示算法的執行過程，幫助讀者理解如何在不可靠的網絡環境中，讓多個節點就某個值達成一緻。 分布式事務： 探討分布式事務的復雜性，分析兩階段提交（2PC）、三階段提交（3PC）等經典協議的機製、局限性以及潛在的性能瓶頸。同時，也會介紹補償事務、TCC（Try-Confirm-Cancel）等更具彈性的分布式事務處理模式，以及在微服務架構下如何實現事務的一緻性。 數據復製與分片： 講解數據在分布式係統中的復製策略，包括主從復製、多主復製等，以及它們在保證數據可用性和讀性能方麵的作用。深入闡述數據分片（Sharding）的概念，介紹分片鍵的選擇、分片策略（如範圍分片、哈希分片）及其對係統性能和可擴展性的影響。 消息隊列與事件驅動架構： 剖析消息隊列在分布式係統中的重要作用，包括解耦、異步通信、削峰填榖等。詳細介紹Kafka、RabbitMQ等主流消息隊列的架構設計、工作原理、消息傳遞模型（點對點、發布/訂閱）以及在實際應用中的場景。在此基礎上，進一步探討事件驅動架構（EDA）的核心思想，以及如何構建響應迅速、高度解耦的分布式應用。 第二部分：高性能計算與並行處理技術 本部分將聚焦於如何利用分布式係統進行大規模、高性能的計算任務。我們將從並行計算的基本概念入手，逐步深入到更復雜的分布式計算模型和技術。 並行計算模型： 介紹共享內存模型與分布式內存模型的區彆，以及它們在不同硬件架構上的適用性。重點闡述數據並行與任務並行的概念，並通過簡單示例說明如何將計算任務分解為可並行的子任務。 並行處理框架： 深入解析MPI（Message Passing Interface）在高性能計算領域的地位，講解其消息傳遞機製、通信模式（同步、異步）以及常見的MPI函數。在此基礎上，將介紹OpenMP等共享內存並行編程模型，及其在多核處理器上的應用。 分布式計算模型： 詳細闡述MapReduce編程模型，剖析其Map階段和Reduce階段的工作流程，以及Shuffle過程的細節。通過實際案例，演示如何將復雜的批處理任務轉化為MapReduce作業。 內存計算與流式處理： 探討內存計算的優勢，以及它在加速數據處理方麵的巨大潛力。介紹Spark的RDD（Resilient Distributed Datasets）模型，講解其惰性計算、容錯機製和寬依賴/窄依賴的特點。重點闡述Spark Streaming和Structured Streaming在近實時數據處理中的應用，以及如何構建低延遲、高吞吐量的流式處理管道。 圖計算與機器學習並行化： 介紹圖計算的基本概念，如節點、邊、度等，並深入講解Pregel模型及其在圖算法中的應用。探討如何將經典的機器學習算法（如K-Means、PageRank）進行並行化，以適應大規模數據集的處理需求。 第三部分：大規模數據存儲與管理 構建高性能的分布式係統離不開高效的數據存儲解決方案。本部分將係統介紹各類分布式存儲技術，以及它們在應對海量數據時的優勢與挑戰。 分布式文件係統： 深入剖析HDFS（Hadoop Distributed File System）的架構設計，包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode等組件的功能與協作。講解HDFS的文件存儲、讀寫機製、數據塊復製與容錯機製，以及其在大數據處理中的關鍵作用。 分布式數據庫： 介紹NoSQL數據庫的興起背景，以及它們與傳統關係型數據庫在模型、擴展性和一緻性方麵的差異。詳細講解鍵值存儲、列族存儲、文檔數據庫和圖數據庫的典型代錶（如Redis, Cassandra, MongoDB, Neo4j）的架構特點、適用場景和優缺點。 分布式事務型數據庫： 探討如何構建支持ACID特性的分布式關係型數據庫，介紹其在數據一緻性、事務隔離級彆等方麵的實現挑戰，以及常見的解決方案。 數據湖與數據倉庫： 闡述數據湖（Data Lake）與數據倉庫（Data Warehouse）的區彆與聯係，以及它們在現代數據架構中的定位。介紹構建數據湖的關鍵技術，如數據治理、元數據管理、數據格式（Parquet, ORC）等。 第四部分：係統性能優化與監控 即使擁有先進的架構和技術，也需要通過精細的性能調優和有效的監控手段，纔能確保分布式係統的穩定運行和最佳性能。 性能瓶頸分析： 講解識彆和分析分布式係統性能瓶頸的方法，包括CPU、內存、I/O、網絡等各個維度的指標。介紹使用各種監控工具（如Prometheus, Grafana）來收集和可視化係統性能數據。 JVM調優： 深入探討Java虛擬機（JVM）的內存模型、垃圾迴收機製（G1, ZGC等）以及調優策略。講解如何通過調整JVM參數來優化內存使用和垃圾迴收效率，從而提升應用程序的性能。 網絡優化： 分析分布式係統中網絡通信的常見問題，如延遲、吞吐量、擁塞等。介紹TCP/IP協議棧的優化技巧，以及如何通過調整網絡參數、使用更高效的通信庫來改善網絡性能。 I/O優化： 講解磁盤I/O的原理，以及如何通過選擇閤適的存儲介質、優化文件係統配置、使用緩存技術來提升I/O吞吐量。 分布式係統監控與告警： 介紹構建健壯的分布式係統監控體係的必要性，包括指標收集、日誌管理、鏈路追蹤、告警機製等。講解如何利用ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）、Zipkin等工具來全麵掌握係統運行狀況。 第五部分：案例分析與最佳實踐 本部分將通過一係列精心挑選的實際案例，將前麵章節所學的理論知識融會貫通，並提煉齣分布式係統設計與開發中的最佳實踐。 海量數據處理平颱構建： 結閤實際業務場景，演示如何從零開始設計和構建一個能夠處理PB級彆數據的分布式平颱，包括數據采集、存儲、處理、分析和可視化等全流程。 實時推薦係統架構： 分析構建高並發、低延遲實時推薦係統的關鍵技術點，如特徵工程、模型訓練、在綫服務部署、A/B測試等，以及如何利用分布式技術實現模型的實時更新和快速響應。 大規模日誌分析係統： 講解如何利用分布式日誌采集、存儲和分析技術，構建一個能夠處理海量日誌數據的係統，用於故障排查、安全審計和業務洞察。 高性能計算集群管理： 探討如何使用資源調度器（如YARN, Kubernetes）來管理和調度分布式計算任務，以及如何進行集群的容量規劃、資源隔離和性能監控。 分布式係統安全： 討論分布式係統在安全性方麵麵臨的挑戰，包括數據加密、身份認證、訪問控製、漏洞防護等，並介紹相應的安全加固措施。 本書內容嚴謹、邏輯清晰，理論與實踐相結閤，適閤於有一定計算機基礎的開發者、架構師、數據工程師以及對分布式係統和高性能計算感興趣的讀者。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解分布式係統的奧秘，掌握構建、優化和維護大規模計算係統的核心技能，為應對未來大數據時代的挑戰奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直對大數據領域非常感興趣，尤其是在看到Hadoop和Spark的崛起後，更是覺得這是一個充滿機遇的領域。然而，要真正掌握這些技術，並將其與機器學習結閤，需要的不僅僅是技術知識，更需要的是一套完整的開發思路和實踐經驗。這本書恰恰提供瞭這一切。作者以一種非常接地氣的方式，將復雜的概念進行瞭分解和梳理，並且通過大量的實戰案例，讓我能夠親身體驗大數據分析和機器學習開發的流程。我特彆欣賞書中關於數據治理、數據質量保證以及模型部署的章節，這些是很多技術書籍常常忽略但又至關重要的環節。書中的代碼示例簡潔明瞭，並且提供瞭詳細的解釋，讓我能夠輕鬆地理解其邏輯。在閱讀的過程中，我不斷地將書中的概念和方法應用到我自己的項目中，並且取得瞭顯著的成效。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的朋友，在我探索大數據和機器學習的道路上，給予我最及時的指導和幫助。它讓我明白，大數據+機器學習並非遙不可及，而是可以通過係統性的學習和實踐來掌握的強大能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是大數據領域的“聖經”！我之前一直對Hadoop和Spark這兩個名字耳熟能詳，但總覺得它們像是一堵高牆，高不可攀。市麵上也看過一些介紹，但要麼過於理論化，要麼細節講解不夠深入，總讓我無法真正上手。直到我遇到這本書，它就像一位經驗豐富的老司機，一步一步地帶領我這個新手，從基礎的概念講起，循序漸進地剖析Hadoop的分布式存儲和計算原理，再到Spark的內存計算優勢和核心組件。書中大量的實戰案例，從數據采集、清洗、轉換到復雜的分析模型構建，都提供瞭清晰的代碼示例和操作步驟。最讓我驚喜的是，它還巧妙地將機器學習算法融入到Hadoop和Spark的生態係統中，讓我看到瞭如何利用這些強大的工具來解決實際的機器學習問題，比如推薦係統、欺詐檢測等。這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的啓迪，讓我明白如何將理論轉化為實踐，真正地駕馭大數據和機器學習的力量。讀完這本書，我感覺自己不再是那個仰望高牆的旁觀者，而是能夠自信地踏入這個充滿無限可能的領域，進行更深入的探索和開發。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿熱情但又略感迷茫的初學者，我一直在尋找一本能夠係統性地引導我進入大數據和機器學習世界的書籍。這本書的內容深度和廣度都讓我感到非常滿意。它並沒有直接拋齣復雜的概念，而是從基礎講起，用非常通俗易懂的語言解釋瞭Hadoop和Spark的核心原理，並且通過大量的圖示和流程圖，幫助我構建瞭對整個技術生態的宏觀認識。當我開始接觸實際操作時，書中提供的詳細步驟和代碼示例更是讓我受益匪淺。我曾經嘗試過自己搭建Hadoop集群，但由於缺乏指導，走瞭不少彎路，而這本書提供的方法非常清晰，讓我能夠快速地搭建起自己的實驗環境，並且能夠順利地運行書中的例子。在機器學習方麵，它並沒有迴避大數據帶來的挑戰，而是展示瞭如何利用Spark MLlib等工具來解決大規模數據的模型訓練和預測問題，這對於我來說是一個巨大的突破，因為我之前對如何在如此龐大的數據集上應用機器學習一直感到睏惑。這本書讓我看到瞭大數據分析和機器學習結閤的無限可能，並且給予瞭我足夠的信心去探索這個領域。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會下翻到這本書的，當時正在尋找關於如何將Hadoop和Spark技術棧與機器學習方法結閤起來的實際指導。市麵上關於這兩個技術本身的書籍不少，但能將它們深度融閤，並以實戰為導嚮的卻寥寥無幾。這本書在這方麵做得非常齣色。它不是簡單地羅列API和語法，而是非常注重講解背後的設計理念和應用場景。比如，在講解Spark的RDD和DataFrame時，作者沒有止步於基本操作，而是深入剖析瞭其在分布式計算中的優化策略，以及如何利用它們高效地處理海量數據。更讓我印象深刻的是，書中關於機器學習的部分，並不是停留在理論層麵，而是非常貼閤大數據開發的實際需求，例如如何使用Spark MLlib構建分布式模型，以及如何處理大規模數據集的特徵工程和模型評估。每一個章節都充滿瞭實操性的建議，讓我能夠在閱讀的同時，立即嘗試書中的代碼，並且能夠看到實際運行的效果。這種“學以緻用”的感覺，對於我這樣需要快速掌握新技術的開發者來說，是極其寶貴的。它讓我能夠更清晰地理解“大數據+機器學習”這個組閤的強大之處，並且知道如何將其應用到自己的工作中。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是“乾貨滿滿”，而且非常貼閤實際工作場景。作者在書中並沒有過多地描述枯燥的技術理論，而是將大量的篇幅放在瞭如何利用Hadoop和Spark進行實際的大數據分析和機器學習開發上。每一個章節都圍繞著一個具體的問題或場景展開，例如如何構建一個實時數據處理管道，或者如何利用Spark進行用戶畫像分析。我尤其喜歡書中關於數據預處理和特徵工程的講解，這部分內容在實際項目中至關重要，而這本書提供瞭非常實用和高效的技巧。此外，書中對Spark的內存計算機製進行瞭深入的剖析，讓我能夠更深刻地理解其性能優勢，並學會如何優化Spark作業以獲得更好的執行效率。關於機器學習的部分，作者也很有針對性地介紹瞭如何將常見的機器學習算法（如分類、迴歸、聚類）在大數據環境下進行實現和部署，這對於我來說非常有價值，因為我之前一直苦於無法在實際的大數據集上應用這些算法。整本書的邏輯清晰，循序漸進，讓我在學習的過程中不會感到 overwhelmed，而是能夠一步一步地掌握核心技術，並且能夠直接應用到工作中。