Spark大數據分析實戰 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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高彥傑，倪亞宇 著

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 數據分析
• 實戰
• Scala
• 數據處理
• 分布式計算
• 機器學習
• 數據挖掘
• 商業智能

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111523079

版次：1

商品編碼：11860186

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：213

編輯推薦

　　通過典型數據分析應用場景、算法與係統架構，結閤6大案例，全麵、深入講解Spark大數據分析的各種技術和方法

　　作為一個通用大數據計算框架，Spark廣泛應用於多種典型大數據分析場景。

　　通過這本書，你將瞭解到：

　　Spark的機製與生態係統

　　Spark算法分析與應用

　　典型的數據分析場景

　　Spark在日誌分析、情感分析、協同過濾、個性化推薦、社交網絡分析、搜索、文本分析等場景的應用

　　Spark與其他開源工具及係統的集成

　　Spark已經在全球範圍內被廣泛使用，無論是微軟、Intel、阿裏巴巴、百度、騰訊等國際互聯網巨頭，還是一些初創公司，都在使用Spark。本書作者結閤實戰經驗，編寫瞭這本書。本書抽象齣典型數據分析應用場景，適當簡化，隻進行主乾介紹，講解Spark應用開發、數據分析算法，並結閤其他開源係統與組件，勾勒齣數據分析流水綫全貌。

內容簡介

　　這是一本根據應用場景講解如何通過Spark進行大數據分析與應用構建的著作，以實戰為導嚮。作者結閤典型應用場景，抽象齣通用與簡化後的模型，以便於讀者能舉一反三，直接應用。

　　本書首先從技術層麵講解瞭Spark的機製、生態係統與開發相關的內容；然後從應用角度講解瞭日誌分析、推薦係統、情感分析、協同過濾、搜索引擎、社交網絡分析、新聞數據分析等多個常見的大數據場景下的數據分析。在每個場景中，首先是對場景進行抽象與概括，然後將Spark融入其中構建數據分析算法與應用，最後結閤其他開源係統或工具構建更為豐富的數據分析流水綫。

作者簡介

　　高彥傑，

　　畢業於中國人民大學，就職於微軟亞洲研究院。開源技術愛好者，對Spark及其他開源大數據係統與技術有較為深入的認識和研究，實踐經驗豐富。較早接觸並使用Spark，對Spark應用開發、Spark係統的運維和測試比較熟悉，深度閱讀瞭Spark的源代碼，瞭解Spark的運行機製，擅長Spark的查詢優化。

　　曾著有暢銷書《Spark大數據處理：技術、應用與性能優化》。

　　倪亞宇，

　　清華大學自動化係在讀博士研究生，曾於微軟亞洲研究院、IBM研究院實習。對大規模的推薦係統和機器學習算法有較為深入的研究和豐富的實踐經驗。

目錄

前　言
第1章 Spark簡介 1
1.1 初識Spark 1
1.2 Spark生態係統BDAS 3
1.3 Spark架構與運行邏輯 4
1.4 彈性分布式數據集 6
1.4.1 RDD簡介 6
1.4.2 RDD算子分類 8
1.5 本章小結 17
第2章 Spark開發與環境配置 18
2.1 Spark應用開發環境配置 18
2.1.1 使用Intellij開發Spark
程序 18
2.1.2 使用SparkShell進行交互式數據分析 23
2.2 遠程調試Spark程序 24
2.3 Spark編譯 26
2.4 配置Spark源碼閱讀環境 29
2.5 本章小結 29
第3章 BDAS簡介 30
3.1 SQL on Spark 30
3.1.1 為什麼使用Spark SQL 31
3.1.2 Spark SQL架構分析 32
3.2 Spark Streaming 35
3.2.1 Spark Streaming簡介 35
3.2.2 Spark Streaming架構 38
3.2.3 Spark Streaming原理剖析 38
3.3 GraphX 45
3.3.1 GraphX簡介 45
3.3.2 GraphX的使用簡介 45
3.3.3 GraphX體係結構 48
3.4 MLlib 50
3.4.1 MLlib簡介 50
3.4.2 MLlib中的聚類和分類 52
3.5 本章小結 57
第4章 Lamda架構日誌分析流水綫 58
4.1 日誌分析概述 58
4.2 日誌分析指標 61
4.3 Lamda架構 62
4.4 構建日誌分析數據流水綫 64
4.4.1 用Flume進行日誌采集 64
4.4.2 用Kafka將日誌匯總 68
4.4.3 用Spark Streaming進行實時日誌分析 70
4.4.4 Spark SQL離綫日誌分析 75
4.4.5 用Flask將日誌KPI可視化 78
4.5 本章小結 81
第5章 基於雲平颱和用戶日誌的推薦係統 82
5.1 Azure雲平颱簡介 82
5.1.1 Azure網站模型 83
5.1.2 Azure數據存儲 84
5.1.3 Azure Queue消息傳遞 84
5.2 係統架構 85
5.3 構建Node.js應用 86
5.3.1 創建Azure Web應用 87
5.3.2 構建本地Node.js網站 90
5.3.3 發布應用到雲平颱 90
5.4 數據收集與預處理 91
5.4.1 通過JS收集用戶行為日誌 92
5.4.2 用戶實時行為迴傳到Azure Queue 94
5.5 Spark Streaming實時分析用戶日誌 96
5.5.1 構建Azure Queue的Spark Streaming Receiver 96
5.5.2 Spark Streaming實時處理Azure Queue日誌 97
5.5.3 Spark Streaming數據存儲於Azure Table 98
5.6 MLlib離綫訓練模型 99
5.6.1 加載訓練數據 99
5.6.2 使用rating RDD訓練ALS模型 100
5.6.3 使用ALS模型進行電影推薦 101
5.6.4 評估模型的均方差 101
5.7 本章小結 102
第6章 Twitter情感分析 103
6.1 係統架構 103
6.2 Twitter數據收集 104
6.2.1 設置 104
6.2.2 Spark Streaming接收並輸齣Tweet 109
6.3 數據預處理與Cassandra存儲 111
6.3.1 添加SBT依賴 111
6.3.2 創建Cassandra Schema 112
6.3.3 數據存儲於Cassandra 112
6.4 Spark Streaming熱點Twitter分析 113
6.5 Spark Streaming在綫情感分析 115
6.6 Spark SQL進行Twitter分析 118
6.6.1 讀取Cassandra數據 118
6.6.2 查看JSON數據模式 118
6.6.3 Spark SQL分析Twitter 119
6.7 Twitter可視化 123
6.8 本章小結 125
第7章 熱點新聞分析係統 126
7.1 新聞數據分析 126
7.2 係統架構 126
7.3 爬蟲抓取網絡信息 127
7.3.1 Scrapy簡介 127
7.3.2 創建基於Scrapy的新聞爬蟲 128
7.3.3 爬蟲分布式化 133
7.4 新聞文本數據預處理 134
7.5 新聞聚類 135
7.5.1 數據轉換為嚮量（嚮量空間模型VSM） 135
7.5.2 新聞聚類 136
7.5.3 詞嚮量同義詞查詢 138
7.5.4 實時熱點新聞分析 138
7.6 Spark Elastic Search構建全文檢索引擎 139
7.6.1 部署Elastic Search 139
7.6.2 用Elastic Search索引MongoDB數據 141
7.6.3 通過Elastic Search檢索數據 143
7.7 本章小結 145
第8章 構建分布式的協同過濾推薦係統 146
8.1 推薦係統簡介 146
8.2 協同過濾介紹 147
8.2.1 基於用戶的協同過濾算法User-based CF 148
8.2.2 基於項目的協同過濾算法Item-based CF 149
8.2.3 基於模型的協同過濾推薦Model-based CF 150
8.3 基於Spark的矩陣運算實現協同過濾算法 152
8.3.1 Spark中的矩陣類型 152
8.3.2 Spark中的矩陣運算 153
8.3.3 實現User-based協同過濾的示例 153
8.3.4 實現Item-based協同過濾的示例 154
8.3.5 基於奇異值分解實現Model-based協同過濾的示例 155
8.4 基於Spark的MLlib實現協同過濾算法 155
8.4.1 MLlib的推薦算法工具 155
8.4.2 MLlib協同過濾推薦示例 156
8.5 案例：使用MLlib協同過濾實現電影推薦 157
8.5.1 MovieLens數據集 157
8.5.2 確定最佳的協同過濾模型參數 158
8.5.3 利用最佳模型進行電影推薦 160
8.6 本章小結 161
第9章 基於Spark的社交網絡分析 162
9.1 社交網絡介紹 162
9.1.1 社交網絡的類型 162
9.1.2 社交網絡的相關概念 163
9.2 社交網絡中社團挖掘算法 164
9.2.1 聚類分析和K均值算法簡介 165
9.2.2 社團挖掘的衡量指標 165
9.2.3 基於譜聚類的社團挖掘算法 166
9.3 Spark中的K均值算法 168
9.3.1 Spark中與K均值有關的對象和方法 168
9.3.2 Spark下K均值算法示例 168
9.4 案例：基於Spark的Facebook社團挖掘 169
9.4.1 SNAP社交網絡數據集介紹 169
9.4.2 基於Spark的社團挖掘實現 170
9.5 社交網絡中的鏈路預測算法 172
9.5.1 分類學習簡介 172
9.5.2 分類器的評價指標 173
9.5.3 基於Logistic迴歸的鏈路預測算法 174
9.6 Spark MLlib中的Logistic迴歸 174
9.6.1 分類器相關對象 174
9.6.2 模型驗證對象 175
9.6.3 基於Spark的Logistic迴歸示例 175
9.7 案例：基於Spark的鏈路預測算法 177
9.7.1 SNAP符號社交網絡Epinions數據集 177
9.7.2 基於Spark的鏈路預測算法 177
9.8 本章小結 179
第10章 基於Spark的大規模新聞主題分析 180
10.1 主題模型簡介 180
10.2 主題模型LDA 181
10.2.1 LDA模型介紹 181
10.2.2 LDA的訓練算法 183
10.3 Spark中的LDA模型 185
10.3.1 MLlib對LDA的支持 185
10.3.2 Spark中LDA模型訓練示例 186
10.4 案例：Newsgroups新聞的主題分析 189
10.4.1 Newsgroups數據集介紹 190
10.4.2 交叉驗證估計新聞的主題個數 190
10.4.3 基於主題模型的文本聚類算法 193
10.4.4 基於主題模型的文本分類算法 195
10.5 本章小結 196
第11章 構建分布式的搜索引擎 197
11.1 搜索引擎簡介 197
11.2 搜索排序概述 198
11.3 查詢無關模型PageRank 199
11.4 基於Spark的分布式PageRank實現 200
11.4.1 PageRank的MapReduce實現 200
11.4.2 Spark的分布式圖模型GraphX 203
11.4.3 基於GraphX的PageRank實現 203
11.5 案例：GoogleWeb Graph的PageRank計算 204
11.6 查詢相關模型Ranking SVM 206
11.7 Spark中支持嚮量機的實現 208
11.7.1 Spark中的支持嚮量機模型 208
11.7.2 使用Spark測試數據演示支持嚮量機的訓練 209
11.8 案例：基於MSLR數據集的查詢排序 211
11.8.1 Microsoft Learning to Rank數據集介紹 211
11.8.2 基於Spark的Ranking SVM實現 212
11.9 本章小結 213

前言/序言

　　為什麼要寫這本書Spark大數據技術還在如火如荼地發展，Spark中國峰會的召開，各地meetup的火爆舉行，開源軟件Spark也因此水漲船高，很多公司已經將Spark大範圍落地並且應用。Spark使用者的需求已經從最初的部署安裝、運行實例，到現在越來越需要通過Spark構建豐富的數據分析應用。寫一本Spark實用案例類的技術書籍，是一個持續瞭很久的想法。由於工作較為緊張，最初隻是將參與或學習過的Spark相關案例進行總結，但是隨著時間的推移，最終還是打算將其中通用的算法、係統架構以及應用場景抽象齣來，並進行適當簡化，也算是一種總結和分享。

　　Spark發源於美國加州大學伯剋利分校AMPLab的大數據分析平颱，它立足於內存計算，從多迭代批量處理齣發，兼顧數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式，是大數據係統領域的全棧計算平颱。Spark當下已成為Apache基金會的頂級開源項目，擁有著龐大的社區支持，生態係統日益完善，技術也逐漸走嚮成熟。

　　現在越來越多的同行已經瞭解Spark，並且開始使用Spark，但是國內缺少一本Spark的實戰案例類的書籍，很多Spark初學者和開發人員隻能參考網絡上零散的博客或文檔，學習效率較慢。本書也正是為瞭解決上述問題而著意編寫。

　　本書希望帶給讀者一個係統化的視角，秉承大道至簡的主導思想，介紹Spark的基本原理，如何在Spark上構建復雜數據分析算法，以及Spark如何與其他開源係統進行結閤構建數據分析應用，讓讀者開啓Spark技術應用之旅。

　　本書特色Spark作為一款基於內存的分布式計算框架，具有簡潔的接口，可以快速構建上層數據分析算法，同時具有很好的兼容性，能夠結閤其他開源數據分析係統構建數據分析應用或者産品。

　　為瞭適閤讀者閱讀和掌握知識結構，本書從Spark基本概念和機製介紹入手，結閤筆者實踐經驗講解如何在Spark之上構建機器學習算法，並最後結閤不同的應用場景構建數據分析應用。

　　讀者對象本書中一些實操和應用章節，比較適數據分析和開發人員，可以作為工作手邊書；機器學習和算法方麵的章節，比較適閤機器學習和算法工程師，可以分享經驗，拓展解決問題的思路。

　　Spark初學者Spark應用開發人員Spark機器學習愛好者開源軟件愛好者其他對大數據技術感興趣的人員如何閱讀本書本書分為11章內容。

　　第1章　從Spark概念齣發，介紹Spark的來龍去脈，闡述Spark機製與如何進行Spark編程。

　　第2章　詳細介紹Spark的開發環境配置。

　　第3章　詳細介紹Spark生態係統重要組件Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib的實現機製，為後續使用奠定基礎。

　　第4章　詳細介紹如何通過Flume、Kafka、Spark Streaming、HDFS、Flask等開源工具構建實時與離綫數據分析流水綫。

　　第5章　從實際齣發，詳細介紹如何在Azure雲平颱，通過Node.js、Azure Queue、Azure Table、Spark Streaming、MLlib等組件對用戶行為數據進行分析與推薦。

　　第6章　詳細介紹如何通過Twitter API、Spark SQL、Spark Streaming、Cassandra、D3等組件對Twitter進行情感分析與統計分析。

　　第7章　詳細介紹如何通過Scrapy、Kafka、MongoDB、Spark、Spark Streaming、Elastic Search等組件對新聞進行抓取、分析、熱點新聞聚類等挖掘工作。

　　第8章　詳細介紹瞭協同過濾概念和模型，講解瞭如何在Spark中實現基於Item-based、User-based和Model-based協同過濾算法的推薦係統。

　　第9章　詳細介紹瞭社交網絡分析的基本概念和經典算法，以及如何利用Spark實現這些經典算法，用於真實網絡的分析。

　　第10章　詳細介紹瞭主題分析模型（LDA），講解如何在Spark中實現LDA算法，並且對真實的新聞數據進行分析。

　　第11章　詳細介紹瞭搜索引擎的基本原理，以及其中用到的核心搜索排序相關算法——PageRank和Ranking SVM，並講解瞭如何在Spark中實現PageRank和Ranking SVM算法，以及如何對真實的Web數據進行分析。

　　如果你有一定的經驗，能夠理解Spark的相關基礎知識和使用技巧，那麼可以直接閱讀第4～11章。然而，如果你是一名初學者，請一定從第1章的基礎知識開始學起。

　　勘誤和支持由於筆者的水平有限，加之編寫時間倉促，書中難免會齣現一些錯誤或者不準確的地方，懇請讀者批評指正。如果你有更多的寶貴意見，我們會盡量為讀者提供最滿意的解答。你也可以通過微博@高彥傑gyj，博客：http://blog.csdn.net/gaoyanjie55，或者郵箱gaoyanjie55@163.com聯係到高彥傑。你也可以通過郵箱niyayu@foxmail.com聯係到倪亞宇。

　　期待能夠得到大傢的真摯反饋，在技術之路上互勉共進。

　　緻謝感謝微軟亞洲研究院的Thomas先生和Ying Yan，在每一次迷茫時給予我鼓勵與支持。

　　感謝機械工業齣版社華章公司的楊福川和高婧雅，在近半年的時間裏始終支持我們的寫作，你們的鼓勵和幫助引導我順利完成全部書稿。

　　特彆緻謝謹以此書獻給我最親愛的愛人，傢人，同事，以及眾多熱愛大數據技術的朋友們！

　　高彥傑

《海量數據解碼：從入門到精通的現代數據分析實踐指南》 擁抱數據洪流，洞悉商業脈搏 在這個數據爆炸的時代，企業運營的每一個環節都充斥著海量的信息。從用戶行為的細微變化，到市場趨勢的悄然轉移，再到運營效率的每一次波動，都隱藏著驅動決策、優化策略、實現增長的關鍵洞察。然而，如何從這片浩瀚的數據海洋中精準撈取有價值的“金礦”，並將其轉化為切實可行的商業智慧，成為瞭現代企業麵臨的巨大挑戰。 《海量數據解碼：從入門到精通的現代數據分析實踐指南》正是為瞭應對這一挑戰而生。本書並非泛泛而談的數據理論，而是深入實踐，旨在為讀者提供一套係統、全麵且極具操作性的現代數據分析方法論與實戰技巧。無論您是剛剛踏入數據分析領域的初學者，渴望掌握核心概念和基礎工具；還是已經具備一定基礎，希望深化理解、拓展視野，學習更高級的分析技術和更復雜的應用場景；亦或是希望將數據分析能力提升到新的高度，運用前沿技術解決實際業務問題的資深從業者，本書都將是您不可或缺的良師益友。 本書的核心目標是賦能讀者，使其能夠獨立、高效地完成從數據采集、清洗、預處理，到探索性數據分析（EDA）、建模、評估，再到最終結果可視化和解讀的全流程數據分析工作。我們將帶領您循序漸進地學習，從最基礎的數據概念齣發，逐步深入到復雜的分析技術和應用框架，確保您在掌握理論知識的同時，能夠切實地在實際項目中落地生根。 貫穿始終的實踐導嚮 我們深知，理論知識的掌握固然重要，但真正能體現數據分析價值的，是其在實際問題解決中的應用。《海量數據解碼》將始終堅持“以實踐為導嚮”的理念，每一個章節的知識點都緊密結閤真實的業務場景和數據挑戰。本書摒棄瞭枯燥乏味的純理論闡述，轉而采用“案例驅動”的學習模式。 我們將精心挑選來自不同行業（例如電商、金融、社交媒體、物聯網等）的典型數據分析案例，涵蓋各種常見的業務問題，如： 用戶行為分析： 如何理解用戶購買路徑，預測用戶流失，實現個性化推薦，提升用戶生命周期價值？ 市場營銷優化： 如何評估營銷活動效果，優化廣告投放策略，識彆高價值客戶群體，進行精準營銷？ 運營效率提升： 如何監控係統性能，預測設備故障，優化庫存管理，提升供應鏈效率？ 風險控製與欺詐檢測： 如何識彆異常交易，預測信用風險，檢測網絡欺詐行為？ 産品性能分析： 如何理解用戶對産品的反饋，挖掘産品改進點，提升用戶體驗？ 通過對這些案例的深入剖析，您將親眼見證數據分析如何驅動業務決策，解決實際難題。我們將引導您思考： 問題定義： 如何將模糊的業務問題轉化為清晰、可量化、可分析的數據問題？ 數據理解： 如何審視數據的來源、含義、質量，並發現潛在的偏見或限製？ 特徵工程： 如何從原始數據中提取、構建齣對模型有意義的特徵，以提高分析的準確性和效率？ 模型選擇與調優： 針對不同的業務場景和數據特點，應該選擇哪種分析模型？如何有效地調優模型參數以達到最佳性能？ 結果解釋與溝通： 如何將復雜的分析結果以直觀、易懂的方式傳達給非技術背景的業務人員，並提齣可行的建議？ 技術棧的全麵覆蓋與深度挖掘 在現代數據分析領域，掌握一套強大的技術工具是必不可少的。《海量數據解碼》將全麵介紹當前業界主流且極具影響力的技術棧，並深入講解其在數據分析中的應用。 本書的重點將圍繞以下核心技術展開，並提供詳盡的實踐指導： 數據處理與管理： SQL： 作為數據提取和基礎處理的基石，我們將從零開始，係統講解SQL的各種高級用法，包括窗口函數、公共錶錶達式（CTE）、存儲過程等，確保您能高效地從關係型數據庫中獲取所需數據。 數據倉庫與數據湖概念： 講解數據倉庫和數據湖的架構原理，以及它們在海量數據存儲和管理中的作用。 ETL/ELT工具： 介紹常用的ETL/ELT工具（例如 Kettle, Apache NiFi 的概念性介紹）及其在數據管道構建中的應用，幫助您掌握數據從源頭到分析平颱的自動化流程。 編程語言與數據分析庫： Python： 作為當前數據科學領域最受歡迎的編程語言，Python將貫穿本書的絕大部分內容。我們將重點講解其強大的數據分析生態係統： NumPy： 高效的數值計算庫，是進行科學計算的基礎。 Pandas： 強大的數據處理和分析庫，提供DataFrames等核心數據結構，能夠輕鬆處理各種格式的數據，進行數據清洗、轉換、聚閤和可視化。 Matplotlib & Seaborn： 業界標準的Python可視化庫，教您如何繪製齣清晰、美觀、信息豐富的圖錶，以洞察數據模式和趨勢。 R語言（概念性介紹與部分示例）： 作為統計分析的另一重要語言，我們將簡要介紹R語言在統計建模方麵的優勢，並可能在特定章節中提供與Python並行的示例，幫助讀者拓寬視野。 統計學與機器學習基礎： 描述性統計與推斷性統計： 講解均值、方差、標準差、相關性、假設檢驗等核心統計概念，以及如何在實踐中應用它們來理解數據和驗證假設。 迴歸分析： 深入講解綫性迴歸、邏輯迴歸等經典迴歸模型，包括模型構建、參數解釋、模型評估等，以及如何在實際業務中預測數值型變量。 分類算法： 詳細介紹決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等常用的分類算法，以及如何在實際業務中進行類彆預測。 聚類分析： 講解K-Means、層次聚類等無監督學習算法，幫助您發現數據中的自然分組和模式。 模型評估與選擇： 講解準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC等關鍵評估指標，以及交叉驗證等模型選擇技術，確保您構建的模型具有良好的泛化能力。 大數據處理框架（概念性介紹與基礎應用）： 分布式計算原理： 簡要介紹分布式計算的必要性和核心思想，為理解大數據處理框架打下基礎。 Apache Hive（概念性介紹與SQL on Hadoop）： 講解Hive如何通過SQL接口對Hadoop生態係統中的數據進行查詢和分析。 Apache Spark（核心概念與Python API基礎）： 重點介紹Spark的RDD、DataFrame、Spark SQL等核心概念，並著重演示如何使用PySpark進行交互式數據分析和批處理任務。我們將側重於Spark在內存計算、容錯性以及簡潔API方麵的優勢，並提供具體代碼示例，幫助讀者理解如何在分布式環境下處理大規模數據集。 循序漸進的學習路徑，由淺入深 本書的學習路徑設計經過精心考量，力求讓讀者能夠平滑過渡，逐步建立起紮實的數據分析知識體係。 第一部分：數據分析的基石 我們將從數據分析的定義、重要性以及職業發展前景開始，引導讀者建立對數據分析的整體認知。 深入講解數據科學中的常用術語、數據類型、數據結構等基礎概念。 係統介紹SQL的精髓，從基礎查詢到復雜的多錶連接、子查詢、聚閤函數，為後續數據處理打下堅實基礎。 重點講解Python基礎，特彆是數據分析所需的NumPy和Pandas庫，通過大量示例演示數據加載、清洗、轉換、閤並、分組等核心操作。 第二部分：數據探索與可視化 這一部分將聚焦於探索性數據分析（EDA），教會讀者如何通過統計方法和可視化手段深入理解數據。 詳細介紹各種常用的統計指標和檢驗方法，並演示如何使用Python庫計算和解釋它們。 係統講解數據可視化的原理和技巧，涵蓋摺綫圖、柱狀圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等多種圖錶類型，以及如何選擇最適閤展示特定信息的圖錶。 通過多個實際案例，展示如何運用EDA和可視化來發現數據中的異常值、趨勢、關聯和潛在問題。 第三部分：建模與預測 本部分將進入數據分析的核心——建模。我們將從統計模型開始，逐步過渡到機器學習模型。 詳細講解迴歸分析、分類算法、聚類分析等經典模型，包括模型的數學原理、假設、優缺點，以及如何使用Python庫進行模型訓練和預測。 重點講解模型評估和調優技術，如交叉驗證、正則化、網格搜索等，確保讀者能夠構建齣性能卓越且泛化能力強的模型。 結閤實際業務問題，演示如何為特定的分析目標選擇閤適的模型，並解釋模型結果。 第四部分：大數據環境下的實踐 在掌握瞭基礎的數據分析技術後，我們將帶領讀者走進大數據處理的領域。 簡要介紹分布式計算的原理和Hadoop生態係統。 重點講解Apache Spark的核心概念和PySpark API，通過實際案例演示如何使用Spark進行大規模數據的ETL、聚閤和分析。 通過在Hadoop/Spark環境下的案例，讓讀者體驗處理TB級彆數據的挑戰和解決方案。 第五部分：高級主題與未來展望 我們將觸及一些更高級的數據分析主題，如時間序列分析、自然語言處理（NLP）基礎、以及深度學習在數據分析中的應用等。 對數據分析領域的最新技術和發展趨勢進行展望，鼓勵讀者持續學習和探索。 本書的獨特價值 豐富的實踐案例： 每一個技術點都通過精心設計的、貼近實際業務的案例來講解，讓您學有所用。 代碼驅動： 提供大量可運行的Python代碼示例，讓您能夠邊學邊練，快速上手。 強調理解： 不僅僅是羅列代碼和命令，更注重解釋背後的原理和邏輯，幫助您知其然，更知其所以然。 係統性與全麵性： 覆蓋瞭從數據準備到模型部署的全流程，為讀者構建瞭一個完整的數據分析知識體係。 麵嚮未來的視野： 介紹當前最熱門的技術和理念，為讀者應對未來的數據挑戰做好準備。 無論您是希望通過數據分析改變業務現狀，還是渴望在數據驅動的浪潮中成為一名傑齣的專業人士，《海量數據解碼：從入門到精通的現代數據分析實踐指南》都將是您最可靠的夥伴。讓我們一起，用數據開啓智慧之門，解碼無限可能！

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我是一名來自高校數據挖掘專業的學生，即將畢業，正積極地為進入職場做準備。在校期間，我接觸過一些關於大數據處理的理論知識，但總覺得在實際操作中還有很多欠缺。《Spark大數據分析實戰》這本書恰好契閤瞭我當前的學習需求。我希望這本書能夠成為我踏入數據分析行業的敲門磚，幫助我彌閤理論與實踐之間的鴻溝。我期待書中能夠提供一些從零開始構建完整數據分析流程的案例，例如，如何進行數據采集、清洗、特徵工程、模型訓練以及結果可視化。尤其希望書中能夠詳細講解Spark MLlib庫的使用，並提供一些常見的機器學習算法在Spark上的實現和調優指導。同時，對於如何利用Spark處理非結構化數據，如文本和圖像，我也非常感興趣。如果書中能夠分享一些作者在實際項目中積纍的寶貴經驗和“坑”，並給齣如何規避的建議，那對我來說將是無價的。我希望這本書能夠讓我看到Spark在實際工作中的強大能力，並激發我對大數據分析的熱情。

評分☆☆☆☆☆

作為一個剛剛步入數據科學領域的新手，我對於大數據技術領域的一切都充滿瞭好奇和探索的欲望。市麵上的技術書籍琳琅滿目，但往往充斥著晦澀難懂的理論和過於簡化的示例，讓我常常在學習過程中感到迷茫和挫敗。當我看到《Spark大數據分析實戰》這本書時，我被它的名字所吸引——“實戰”二字給瞭我很大的信心。我希望能這本書能夠真正做到“實戰”，不僅僅是羅列API，而是能夠通過一個又一個貼近實際業務場景的例子，一步步地引導我理解Spark的工作原理，以及如何在真實的數據分析項目中運用它。例如，書中如果能講解如何使用Spark進行用戶行為日誌的清洗和分析，如何構建用戶畫像，或者如何利用Spark進行實時數據流的處理，那將對我非常有幫助。我希望作者能夠用通俗易懂的語言，結閤生動的圖示和清晰的代碼，帶領我從零開始，逐步掌握Spark的各項技能。我期待這本書能夠幫助我建立起對Spark的係統性認知，並賦予我解決實際數據分析問題的能力，為我未來在數據科學領域的深耕打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對新興技術抱有濃厚興趣的技術愛好者，我對大數據領域的發展一直保持著高度的關注。Spark作為當前大數據處理領域最受歡迎的引擎之一，其高效的內存計算能力和靈活的API吸引瞭無數開發者。然而，我發現很多關於Spark的介紹往往停留在概念層麵，而缺乏足夠深入和詳盡的實戰指導。《Spark大數據分析實戰》這本書的書名，直接點明瞭其核心價值——“實戰”。我期待這本書能夠提供一係列由淺入深、由簡到繁的實操案例，讓我能夠親手體驗Spark在處理各種數據任務時的強大之處。我希望書中能夠涵蓋從Spark的基本環境搭建，到數據預處理、ETL流程構建，再到更高級的應用，如流式計算、圖計算和機器學習。我尤其希望能夠看到書中對Spark集群的部署、管理和性能優化的詳細講解，以及如何應對大數據量帶來的挑戰。此外，如果書中能夠包含一些關於Spark與常見數據源（如MySQL, PostgreSQL, MongoDB）和雲平颱（如AWS S3, Azure Data Lake）的集成案例，那將更有助於我將所學知識應用到實際的開發和運維工作中。

評分☆☆☆☆☆

在多年的軟件開發生涯中，我一直信奉“實踐齣真知”的理念。技術，尤其是大數據這種發展迅速的領域，理論學習固然重要，但最終還是要落腳於實際的應用和問題的解決。因此，一本真正“實戰”的書籍，對我來說具有非凡的價值。《Spark大數據分析實戰》這個書名，立刻引起瞭我的共鳴。我渴望看到書中不僅僅是介紹Spark的架構和API，更重要的是能夠深入到實際的案例中，展示如何利用Spark來解決復雜的數據分析挑戰。我希望能看到書中能夠包含不同規模和復雜性的數據處理項目，例如，如何使用Spark對海量用戶評論進行情感分析，如何構建一個推薦係統，或者如何利用Spark進行金融風險預測。我期待書中能夠詳細闡述在實際項目中可能遇到的各種問題，比如數據傾斜、內存溢齣、任務調度優化等，並提供切實可行的解決方案。此外，如果書中能夠涉及Spark在不同部署環境（如YARN, Kubernetes）下的配置和調優，以及如何與其他流行的存儲和計算框架（如Delta Lake, MLflow）進行集成，那將更具參考價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，深邃的藍色背景搭配閃耀的火花圖標，寓意著“Spark”這個技術名稱，也暗示著數據分析過程中可能迸發齣的智慧火花。我是一名在互聯網公司從事數據分析工作瞭近三年的工程師，一直關注著大數據技術的最新發展。之前我接觸過Hadoop生態的一些基礎工具，但總覺得在處理大規模數據時，效率和便捷性上還有提升空間。Spark的齣現，尤其是在內存計算方麵的優勢，讓我對其産生瞭濃厚的興趣。然而，市麵上關於Spark的書籍雖然不少，但真正能夠從實戰角度齣發，深入淺齣地講解其核心概念和落地應用的卻相對較少。我希望這本書能夠像它的名字一樣，不僅僅是理論的堆砌，更能提供清晰的案例和代碼示例，讓我能夠快速地將Spark應用於實際工作中，解決我們業務中遇到的數據處理瓶頸。我尤其期待書中能夠詳細講解Spark的RDD、DataFrame和Dataset API，以及它們在不同場景下的適用性。另外，對於Spark SQL的性能優化技巧，以及如何將Spark與其他大數據組件（如Hadoop HDFS、Hive、Kafka等）進行集成，也是我非常關注的內容。如果書中能夠涵蓋這些方麵，並且提供一些實際項目中遇到的問題和解決方案，那將極大地幫助我提升工作效率和技術能力。

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大促買的，正好可以看，不錯

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贊

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寶貝超好，物流超快！

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書很薄，老公還沒看呢，暫不評論?

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書的質量挺好的，推薦購買！

評分☆☆☆☆☆

實驗室采購，剛好趕上活動，價格很給力，希望大傢能有所收獲！

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質量好，而且字跡清新，就是有點看不大懂

評分☆☆☆☆☆

書中有錯誤的地方齣現，另外作者的錶述能力一般，實戰挺多，但是由於作者沒有錶述清楚，理解起來有點麻煩，代碼也沒有完整貼齣來，看著這種半截好難受

評分☆☆☆☆☆

你們京東快遞代收點太惡心瞭，拿個快遞還收3元錢。未經我同意，快遞員自動把我的東西放在代收點，我想不放代收點還不行。