數據算法：Hadoop/Spark大數據處理技巧 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] Mahmoud Parsian（馬哈默德·帕瑞斯安） 著，蘇金國，楊健康 譯

圖書標籤:

• 大數據
• Hadoop
• Spark
• 數據分析
• 算法
• 數據處理
• 編程
• 技術
• 實戰
• 技巧

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787512395947

版次：1

商品編碼：11993447

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：696

字數：834000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：這本書麵嚮瞭解Java基礎知識並且想使用Hadoop和Spark 開發MapReduce 算法（數據挖掘、機器學習、生物信息技術、基因組和統計領域）和解決方案的軟件工程師、軟件架構師、數據科學傢和應用開發人員。

　　市麵上N0.1本關於Hadoop與Spark大數據處理技巧的教程，提供瞭豐富的算法和工具。

內容簡介

　　《數據算法：Hadoop/Spark大數據處理技巧》介紹瞭很多基本設計模式、優化技術和數據挖掘及機器學習解決方案，以解決生物信息學、基因組學、統計和社交網絡分析等領域的很多問題。這還概要介紹瞭MapReduce、Hadoop和Spark。
　　主要內容包括：
　　■ 完成超大量交易的購物籃分析。
　　■ 數據挖掘算法（K-均值、KNN和樸素貝葉斯）。
　　■ 使用超大基因組數據完成DNA和RNA測序。
　　■ 樸素貝葉斯定理和馬爾可夫鏈實現數據和市場預測。
　　■ 推薦算法和成對文檔相似性。
　　■ 綫性迴歸、Cox迴歸和皮爾遜（Pearson）相關分析。
　　■ 等位基因頻率和DNA挖掘。
　　■ 社交網絡分析（推薦係統、三角形計數和情感分析）。

作者簡介

　　Mahmoud Parsian，計算機科學博士，是一位熱衷於實踐的軟件專傢，作為開發人員、設計人員、架構師和作者，他有30多年的軟件開發經驗。目前領導著Illumina的大數據團隊，在過去15年間，他主要從事Java (服務器端)、數據庫、MapReduce和分布式計算的有關工作。Mahmoud還著有《JDBC Recipes》和《JDBC Metadata， MySQL，and Oracle Recipes》等書（均由Apress齣版）。

目錄

精彩書摘

前言/序言

《海量數據的探索與洞察：構建高效能數據處理係統》 在當今信息爆炸的時代，數據已然成為驅動決策、塑造未來的核心要素。從商業智能到科學研究，從金融風控到社交媒體分析，幾乎所有領域都依賴於從海量數據中提取有價值的見解。然而，數據的體量、速度和多樣性帶來的挑戰，正以前所未有的速度增長，傳統的單機處理方式已難以為繼。如何構建一個能夠應對 TB、PB 級彆數據，實現近實時甚至實時處理，並從中挖掘齣深刻洞察的高效能數據處理係統，已成為擺在技術工作者麵前的嚴峻課題。 本書旨在為讀者提供一套係統性的解決方案，深入剖析構建和優化現代數據處理係統的關鍵技術、核心原理以及實戰技巧。我們不僅僅關注單個工具的使用，更著重於理解不同技術棧之間的協同作用，以及如何根據具體業務場景進行最優化的架構設計。本書將帶領您從根本上理解大數據處理的挑戰，並在此基礎上，逐步構建起一套強大且靈活的數據處理流水綫。 第一部分：大數據處理的基石——架構與理論 在深入探討具體工具之前，理解大數據處理的底層邏輯至關重要。本部分將首先為讀者構建起大數據處理的理論框架。 分布式係統的原理與挑戰： 分布式係統是處理海量數據的天然選擇。我們將深入探討分布式係統的基本概念，如CAP定理、一緻性模型（如順序一緻性、因果一緻性），以及在分布式環境下可能遇到的挑戰，如網絡分區、節點故障、數據一緻性維護等。理解這些原理，能夠幫助我們更好地選擇和使用分布式技術。 數據存儲的演進與選擇： 原始數據格式繁多，如何高效地存儲和訪問是首要問題。本書將介紹幾種主流的分布式存儲解決方案，包括分布式文件係統（如HDFS）、對象存儲，以及NoSQL數據庫（如鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫）的適用場景和基本原理。我們將重點分析不同存儲方案在數據吞吐量、讀寫延遲、數據一緻性、可擴展性等方麵的權衡，幫助讀者根據實際需求做齣明智的選擇。 計算模型的演變： 從批處理到流處理，計算模型的演進是應對數據增長和實時需求的必然結果。我們將詳細闡述批處理的核心思想，以及其在數據分析和ETL（Extract, Transform, Load）過程中的作用。隨後，我們將聚焦於流處理的魅力，探討其在實時監控、實時推薦、欺詐檢測等場景下的應用。本書將不僅僅介紹概念，更會深入分析流處理在狀態管理、事件時間與處理時間、容錯性等方麵的技術難點，並提供相應的解決方案。 第二部分：構建高效數據處理流水綫——核心技術詳解 在本部分，我們將聚焦於構建數據處理流水綫所必需的核心技術，並深入解析它們的原理和應用。 分布式文件係統：海量數據的存儲骨架 HDFS（Hadoop Distributed File System）深度剖析： 作為大數據領域的經典，HDFS的架構、讀寫流程、容錯機製、 Namenode/Datanode 的工作原理將是我們的重點。我們將講解如何有效地使用HDFS，包括塊大小的選擇、數據副本策略、文件上傳下載的最佳實踐，以及HDFS的常見性能調優技巧。 雲存儲與對象存儲的優勢： 隨著雲計算的普及，對象存儲（如Amazon S3, Google Cloud Storage）已成為一種高效且經濟的存儲方案。本書將對比HDFS與對象存儲的優劣，並探討如何在雲環境下構建高可用、高擴展性的數據存儲解決方案。 分布式批處理引擎：大規模數據聚閤與轉換的利器 MapReduce原理與實踐： 雖然MapReduce的直接使用場景逐漸被更高級的抽象取代，但理解其核心的Map和Reduce階段、Shuffle過程、Combiner的作用，對於理解更高級的批處理引擎至關重要。我們將通過實際例子，講解如何設計MapReduce作業，以及如何進行基本的性能優化。 內存計算：Revolutionizing Batch Processing： 內存計算是提升批處理性能的關鍵。本書將深入講解內存計算的原理，分析其如何通過將數據加載到內存中，顯著減少I/O操作，從而大幅提升作業執行速度。我們將重點分析如何閤理利用內存資源，避免內存溢齣，以及如何針對不同類型的計算任務選擇閤適的內存計算策略。 分布式流處理引擎：實時數據分析的脈搏 實時數據采集與緩衝： 在流處理之前，如何高效、可靠地采集和緩衝實時數據是關鍵。我們將探討消息隊列（如Kafka）在流處理架構中的作用，包括其高吞吐量、持久化存儲、發布/訂閱模型等特性。我們將講解如何設計Kafka的主題（Topic）和分區（Partition）策略，以及如何確保數據的可靠傳輸。 實時計算的挑戰與應對： 流處理麵臨著數據無界、亂序、重復等挑戰。本書將詳細講解流處理引擎（如Spark Streaming/Structured Streaming, Flink）如何處理這些問題。我們將深入研究狀態管理（State Management）機製，如何利用事件時間（Event Time）和水印（Watermarks）處理亂序數據，以及如何實現精確一次（Exactly-once）語義的容錯保證。 有狀態流處理： 許多實時分析任務需要維護狀態，例如計算移動平均值、計數特定事件的發生次數等。本書將重點講解有狀態流處理的原理，包括狀態的存儲、更新和容錯機製，以及如何設計高效的狀態管理策略。 第三部分：數據處理係統的優化與實踐 掌握瞭核心技術後，如何構建一個高效、穩定、可維護的數據處理係統纔是最終的目標。本部分將聚焦於係統層麵的優化與實踐。 數據傾斜的診斷與解決： 數據傾斜是大數據處理中最常見且最棘手的性能瓶頸之一。本書將提供一套係統性的方法來診斷數據傾斜，包括利用工具進行監控和分析，以及深入理解數據分布。隨後，我們將詳細講解針對不同原因（如key值不均、數據源不均衡）的數據傾斜，提供多種行之有效的解決方案，包括數據重分布、Join策略優化、中間結果的聚閤等。 任務調度與資源管理： 在大規模集群環境中，如何有效地調度任務、分配資源，是保證係統吞吐量和穩定性的關鍵。我們將探討主流的調度器（如YARN, Mesos）的工作原理，以及如何根據作業特性進行資源請求和配置。本書還將介紹一些資源隔離和資源爭用的策略，以確保關鍵任務的優先級和資源的公平分配。 性能監控與日誌分析： “看不見的係統 is 無法優化的係統”。本書將強調性能監控的重要性，介紹常用的監控指標（如吞吐量、延遲、CPU/內存使用率），以及如何利用日誌進行故障排查和性能瓶頸定位。我們將講解如何設計有效的日誌收集和分析方案，以便快速響應和解決問題。 數據倉庫與數據湖的構建： 隨著數據規模的不斷擴大，如何有效地組織和管理數據，以支持更高級彆的數據分析和商業智能，變得尤為重要。本書將深入探討數據倉庫和數據湖的概念、架構設計原則，以及它們在支持BI、機器學習等場景下的作用。我們將分析如何結閤不同的存儲和計算技術，構建起一個兼具靈活性和效率的數據平颱。 數據治理與安全： 在處理海量數據時，數據的質量、完整性、一緻性和安全性不容忽視。本書將簡要介紹數據治理的基本概念，包括數據血緣、數據質量管理、元數據管理等。同時，我們也會提及數據安全在數據處理生命周期中的重要性，包括訪問控製、數據加密等基本原則。 本書特色： 理論與實踐並重： 本書在講解核心原理的同時，大量結閤實際應用場景，提供可操作性的解決方案和代碼示例（雖然本書不直接提供代碼，但會引導讀者理解其背後的邏輯，為後續的編程實踐打下堅實基礎）。 係統性視角： 我們不僅僅介紹單個技術，而是著重於將它們整閤起來，構建一個完整的、端到端的數據處理係統。 深入的原理分析： 對於關鍵技術，我們將深入挖掘其底層原理，幫助讀者知其然，更知其所以然。 麵嚮挑戰的解決方案： 本書將聚焦於大數據處理中最常見、最棘手的挑戰，並提供切實可行的解決方案。 通過閱讀本書，您將能夠： 深刻理解大數據處理的復雜性與挑戰。 掌握構建高效能、可擴展的分布式數據處理係統的核心技術。 學會診斷和解決大數據處理中的常見性能瓶頸。 為您的組織構建起強大的數據洞察能力，驅動業務增長與創新。 無論您是剛剛接觸大數據領域的初學者，還是希望深入優化現有數據處理係統的資深工程師，本書都將是您寶貴的參考資料。讓我們一起踏上這場探索海量數據、挖掘無限價值的旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我産生瞭一種莫名的親切感，它就像一位經驗豐富的老友，在嚮我娓娓道來關於大數據處理的“門道”。我尤其欣賞書中在介紹Hadoop生態係統時，並沒有簡單地羅列各個組件的功能，而是著重講解瞭它們之間的依賴關係和協作方式。比如，它清晰地闡述瞭HDFS如何為Spark提供可靠的數據存儲，YARN如何有效地調度和管理集群資源，以及MapReduce作為Hadoop的核心計算框架，與Spark在處理模式上的區彆和聯係。書中對於數據傾斜的處理技巧，也讓我印象深刻。我常常在工作中遇到因為數據分布不均而導緻某些任務執行緩慢的問題，而這本書提供的幾種解決方案，比如數據抽樣、過濾、以及join策略的調整，都具有很強的指導意義。我感覺這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本“排憂解難”的指南。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對“算法”這個詞都抱有一種敬畏之心，覺得它離我這類應用型開發者有些距離。然而，這本書的書名卻將“算法”與“大數據處理”巧妙地結閤在瞭一起，讓我看到瞭其中的可能性。我被書中關於數據挖掘和機器學習算法在Hadoop/Spark上的應用章節深深吸引。它並沒有停留在理論層麵，而是詳細介紹瞭如何利用Spark MLlib等庫，實現常見的分類、聚類、迴歸等算法，並提供瞭實際操作的示例。我之前嘗試過在本地用Python進行一些簡單的機器學習實驗，但當數據量增大時，效率就成瞭問題。這本書讓我明白，通過Hadoop/Spark這樣的分布式計算框架，我們可以輕鬆應對海量數據的機器學習任務。我尤其期待書中能分享一些關於算法優化的技巧，比如如何根據數據特點選擇最閤適的算法，以及如何調參以獲得最佳的模型性能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是太吸引人瞭，深邃的藍色背景上，數據流動的綫條如同夜空中閃爍的星辰，勾勒齣“數據算法”四個醒目的大字。我一直對大數據處理領域充滿好奇，但又常常被那些晦澀難懂的專業術語嚇退。這本書的書名恰好點中瞭我的痛點，它並沒有直接承諾“學會一切”，而是強調“技巧”，這讓我感到非常踏實。我理解“技巧”意味著更注重實操性，是那些能夠快速上手、解決實際問題的經驗總結。我特彆期待書中能講解一些我工作中遇到的瓶頸，比如如何更有效地進行數據清洗和預處理，如何優化Spark作業的性能，以及在Hadoop生態係統中，不同組件之間是如何協同工作的。畢竟，理論知識固然重要，但最終還是要落到應用層麵。我希望這本書能給我一些“哇！原來是這樣！”的頓悟時刻，讓我能夠將所學知識融會貫通，運用到我的日常工作中，真正提升處理大數據的效率和能力。我迫不及待想翻開它，看看它是否真的能成為我大數據學習之路上的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書之後，我最大的感受是它成功地將那些聽起來遙不可及的大數據概念，變得觸手可及。書中的案例分析非常貼閤實際應用場景，那些描述數據管道構建、實時數據分析流程的篇章，讓我仿佛親身參與瞭一場真實的大數據項目。我尤其喜歡書中對Spark的講解，它不僅解釋瞭Spark的核心原理，還深入剖析瞭其在內存計算、容錯機製等方麵的優勢，並通過具體的代碼示例，展示瞭如何利用Spark DataFrame和Spark SQL進行高效的數據分析。我之前在處理TB級彆的數據集時，總是感覺力不從心，性能瓶頸頻齣，但通過這本書的學習，我掌握瞭一些優化Spark作業的關鍵技巧，比如如何閤理地進行數據分區、如何選擇閤適的Shuffle算子、以及如何利用緩存來提升重復計算的效率。這無疑為我解決實際問題提供瞭非常有價值的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我首先被它沉甸甸的份量和厚實的紙張所吸引，這通常意味著內容非常充實。書中的內容編排很有邏輯，從基礎概念的引入，到核心技術的深入剖析，再到實際案例的演示，層層遞進，讓我能夠逐步建立起對Hadoop/Spark大數據處理的全麵認識。我特彆欣賞書中在講解分布式文件係統（HDFS）的容錯機製和副本機製時，那種通俗易懂的解釋方式。我曾經因為對這些底層原理不甚瞭解，而在調試Hadoop集群時走瞭不少彎路。而這本書通過形象的比喻和清晰的圖示，讓我徹底理解瞭數據冗餘和故障轉移是如何保證數據的高可用性的。此外，書中關於數據倉庫和數據湖的概念區分，以及如何在Hadoop/Spark生態係統中構建它們，也為我提供瞭一個全新的視角來思考企業級數據架構的設計。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，價格實惠，活動的時候買就是劃算...

評分☆☆☆☆☆

書收到，還沒開封，好評。

評分☆☆☆☆☆

有一本書缺貨，所以到傢晚瞭點，不過質量看著還不錯，慢慢看吧。

評分☆☆☆☆☆

很低調我我居然抱抱睡覺嗲迴去為地底世界

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

618買的，價格不錯，好好學習

評分☆☆☆☆☆

好厚的一本書，學習中！

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

是正版，618活動買的，特彆劃算，滿意滿意滿意