Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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林大貴 著

圖書標籤:

• Python
• Spark
• Hadoop
• 機器學習
• 大數據
• 數據分析
• 實戰
• Python編程
• 數據挖掘
• 分布式計算

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302490739

版次：1

商品編碼：12276775

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：519

字數：864000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：正在學習大數據理論和技術的人員作為上機實踐用的教材

1.Hadoop集群安裝與分散式運算和存儲介紹
通過實機操作，學會如何安裝Virtual Box、Ubuntu Linux、Hadoop單機與多颱機器集群安裝，並學會使用HDFS分散式存儲與MapReduce分散式運算。
2.Python Spark 2.0安裝
通過實機操作，學會安裝Spark 2.0，並在本機與多颱機器集群執行Python Spark應用程序。同時介紹如何在iPython Notebook互動界麵執行Python Spark指令。安裝eclipse整閤開發界麵，開發Python Spark應用程序，大幅提升程序開發生産力。
3.Python Spark SQL、DataFrame數據統計與數據可視化
Spark SQL 即使非程序設計人員，隻需要懂得SQL語法，就可以使用。DataFrame API 可使用類SQL的方法，如select()、groupby()、count()，很容易進行統計，大幅降低大數據分析的學習門檻。Spark DataFrame可轉換為Pandas DataFrame，運用Python豐富的數據可視化組件（例如matplotlib）進行數據可視化。
4.Python Spark MLlib機器學習
以大數據分析實際案例MoiveLens、StumbleUpon、CovType、BikeSharing介紹如何使用Python Spark運用機器學習演算法進行數據處理、訓練、建立模型、訓練驗證找齣*佳模型、預測結果。
5.Python Spark ML Pipeline機器學習流程
以大數據實際案例示範使用Python Spark ML Pipeline機器學習流程進行二元分類、多元分類、迴歸分析，將機器學習的每一個步驟建立成Pipeline流程：數據處理 →運算法訓練數據→建立模型→找齣*佳模型→預測結果。Spark ML Pipeline 通過內建數據處理模塊與機器學習運算法，減輕數據分析師在程序設計上的負擔。

內容簡介

《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰》從淺顯易懂的“大數據和機器學習”原理說明入手，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）和數據可視化應用等。書中不僅加入瞭新近的大數據技術，還豐富瞭“機器學習”內容。
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，展示瞭如何在單機Windows係統上通過Virtual Box虛擬機安裝多機Linux虛擬機，如何建立Hadoop集群，再建立Spark開發環境。《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰》中介紹搭建的上機實踐平颱並不限製於單颱實體計算機。對於有條件的公司和學校，參照書中介紹的搭建過程，同樣可以實現將自己的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。
《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰》非常適閤於學習大數據基礎知識的初學者閱讀，更適閤正在學習大數據理論和技術的人員作為上機實踐用的教材。

作者簡介

林大貴,從事IT行業多年，在係統設計、網站開發、數字營銷、商業智慧、大數據、機器學習等領域具有豐富的實戰經驗。

目錄

目 錄


第1章 Python Spark機器學習與Hadoop大數據 1
1.1 機器學習的介紹 2
1.2 Spark的介紹 5
1.3 Spark數據處理 RDD、DataFrame、Spark SQL 7
1.4 使用Python開發 Spark機器學習與大數據應用 8
1.5 Python Spark 機器學習 9
1.6 Spark ML Pipeline機器學習流程介紹 10
1.7 Spark 2.0的介紹 12
1.8 大數據定義 13
1.9 Hadoop 簡介 14
1.10 Hadoop HDFS分布式文件係統 14
1.11 Hadoop MapReduce的介紹 17
1.12 結論 18
第2章 VirtualBox虛擬機軟件的安裝 19
2.1 VirtualBox的下載和安裝 20
2.2 設置VirtualBox存儲文件夾 23
2.3 在VirtualBox創建虛擬機 25
2.4 結論 29
第3章 Ubuntu Linux 操作係統的安裝 30
3.1 Ubuntu Linux 操作係統的安裝 31
3.2 在Virtual設置Ubuntu虛擬光盤文件 33
3.3 開始安裝Ubuntu 35
3.4 啓動Ubuntu 40
3.5 安裝增強功能 41
3.6 設置默認輸入法 45
3.7 設置“終端”程序 48
3.8 設置“終端”程序為白底黑字 49
3.9 設置共享剪貼闆 50
3.10 設置最佳下載服務器 52
3.11 結論 56
第4章 Hadoop Single Node Cluster的安裝 57
4.1 安裝JDK 58
4.2 設置SSH無密碼登錄 61
4.3 下載安裝Hadoop 64
4.4 設置Hadoop環境變量 67
4.5 修改Hadoop配置設置文件 69
4.6 創建並格式化HDFS目錄 73
4.7 啓動Hadoop 74
4.8 打開Hadoop Resource-Manager Web界麵 76
4.9 NameNode HDFS Web界麵 78
4.10 結論 79
第5章 Hadoop Multi Node Cluster的安裝 80
5.1 把Single Node Cluster復製到data1 83
5.2 設置VirtualBox網卡 84
5.3 設置data1服務器 87
5.4 復製data1服務器到data2、data3、master 94
5.5 設置data2服務器 97
5.6 設置data3服務器 100
5.7 設置master服務器 102
5.8 master連接到data1、data2、data3 創建HDFS目錄 107
5.9 創建並格式化NameNode HDFS目錄 110
5.10 啓動Hadoop Multi Node Cluster 112
5.11 打開Hadoop ResourceManager Web界麵 114
5.12 打開NameNode Web界麵 115
5.13 停止Hadoop Multi Node Cluster 116
5.14 結論 116
第 6 章 Hadoop HDFS命令 117
6.1 啓動Hadoop Multi-Node Cluster 118
6.2 創建與查看HDFS目錄 120
6.3 從本地計算機復製文件到HDFS 122
6.4 將HDFS上的文件復製到本地計算機 127
6.5 復製與刪除HDFS文件 129
6.6 在Hadoop HDFS Web用戶界麵瀏覽HDFS 131
6.7 結論 134
第7章 Hadoop MapReduce 135
7.1 簡單介紹WordCount.java 136
7.2 編輯WordCount.java 137
7.3 編譯WordCount.java 141
7.4 創建測試文本文件 143
7.5 運行WordCount.java 145
7.6 查看運行結果 146
7.7 結論 147
第8章 Python Spark的介紹與安裝 148
8.1 Scala的介紹與安裝 150
8.2 安裝Spark 153
8.3 啓動pyspark交互式界麵 156
8.4 設置pyspark顯示信息 157
8.5 創建測試用的文本文件 159
8.6 本地運行pyspark程序 161
8.7 在Hadoop YARN運行pyspark 163
8.8 構建Spark Standalone Cluster運行環境 165
8.9 在Spark Standalone運行pyspark 171
8.10 Spark Web UI界麵 173
8.11 結論 175

前言/序言

前 言


機器學習是近二十來年興起的多領域學科，機器學習算法可從數據中建立模型，並利用模型對未知數據進行預測。機器學習技術不斷進步，應用相當廣泛，例如推薦引擎、定嚮廣告、需求預測、垃圾郵件過濾、醫學診斷、自然語言處理、搜索引擎、詐騙偵測、證券分析、視覺辨識、語音識彆、手寫識彆等。
近年來Google、Facebook、Microsoft、IBM等大公司全力投入機器學習研究與應用。以Google 為例，Google 已經將機器學習運用到垃圾郵件判斷、自動迴復、照片分類與搜索、翻譯、語音識彆等功能上。同時，各大主流Hadoop發行版公司加強瞭對機器學習的投入，比如Cloudera對spark ml的完整支持、星環科技基於Spark自主研發的機器學習産品Discover。在不知不覺中，機器學習已經讓日常生活更為便利。
為什麼近年來機器學習變得如此熱門，各大公司都爭相投入？因為機器學習需要大量數據進行訓練。大數據的興起帶來瞭大量的數據以及可存儲大量數據的分布式存儲技術，例如Hadoop HDFS、NoSQL……還有分布式計算可進行大量運算，例如 Spark 基於內存的分布式計算框架/架構，可以大幅提升性能。
本書的主題是Python+Spark+Hadoop 機器學習與大數據分析。使用Python 開發Spark 應用程序，具有多重優勢：不僅可以享有Python 語言特性所帶來的好處，即程序代碼簡明、較易學習、高生産力等，再加上Spark 基於內存的分布式計算框架/架構，還可以大幅提升性能，非常適閤需要多次重復運算的機器學習算法，並且Spark 還可以存取 Hadoop HDFS 分布式存儲的大量數據。
本書希望能夠用淺顯易懂的原理介紹和說明以及上機實踐操作、範例程序來降低機器學習與大數據技術的學習門檻，帶領讀者進入機器學習和大數據的領域。當然，整個機器學習與大數據的生態係統非常龐大，需要學習的東西很多。讀者通過本書學習，對機器學習和數據有瞭基本的概念後就比較容易踏入這個領域瞭，以便深入研究其他的相關技術。


林大貴

探索數據驅動的智能：Python、Spark、Hadoop與機器學習的深度融閤 在這個數據爆炸的時代，如何有效地從海量信息中挖掘價值，構建齣具備智能決策能力的係統，已經成為個人和企業麵臨的核心挑戰。我們正處於一個技術快速迭代的時期，機器學習的進步如同燎原之火，而大數據技術的成熟則為這團火焰提供瞭生長的土壤。本書並非僅停留在理論的層麵，而是聚焦於如何將這些強大的工具融會貫通，實實在在地解決現實世界中的大數據和機器學習問題。 本書的核心在於構建一個堅實的技術棧，讓你能夠駕馭當下最受歡迎和最具影響力的三大技術：Python、Apache Spark 和 Apache Hadoop。Python 以其簡潔的語法、豐富的庫生態和強大的社區支持，早已成為數據科學和機器學習領域的首選語言。而 Apache Spark，作為新一代的大數據處理引擎，以其內存計算的優勢，極大地提升瞭數據處理的速度和效率，尤其在迭代式算法和交互式數據分析方麵錶現齣色。Apache Hadoop，作為大數據領域的基石，提供瞭分布式存儲（HDFS）和分布式計算（MapReduce）的強大能力，是處理PB級彆數據的可靠選擇。 本書將帶領你深入理解這三者是如何協同工作的，形成一個強大而靈活的數據處理和分析平颱。我們將從 Python 的數據處理基礎講起，逐步過渡到 Spark 的核心概念，包括 RDD、DataFrame 和 Spark SQL，理解其分布式計算的原理和優化策略。接著，我們將探討 Hadoop 的 HDFS 文件係統和 MapReduce 編程模型，瞭解其在大規模數據存儲和批處理方麵的優勢。更重要的是，本書將重點闡述如何在 Spark 和 Hadoop 的環境中，高效地運用 Python 來實現復雜的機器學習算法。 機器學習的奧秘：從理論到實踐 機器學習是本書另一條重要的主綫。我們不僅僅會介紹各種經典的機器學習算法，更重要的是，我們將關注如何在真實的大數據集上應用它們。本書將覆蓋從監督學習到無監督學習，再到深度學習等不同範式下的關鍵算法。 在監督學習方麵，我們將深入講解： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 理解模型是如何學習數據中的綫性關係和分類邊界的，並學習如何在 Spark MLlib 中高效地訓練和應用這些模型。 決策樹與隨機森林： 掌握如何構建解釋性強的決策樹模型，以及如何通過集成學習（隨機森林）來提升模型的魯棒性和準確性，並瞭解其在 Spark MLlib 中的實現。 支持嚮量機 (SVM)： 探索 SVM 如何通過核函數將數據映射到高維空間以實現非綫性分類，以及在分布式環境下訓練 SVM 的策略。 集成學習方法（如 Gradient Boosting）： 深入理解 Boosting 的原理，以及 XGBoost、LightGBM 等在實際大數據場景中錶現優異的算法，並學習如何在 Spark 上集成和使用這些工具。 在無監督學習方麵，我們將重點關注： 聚類算法（如 K-Means、DBSCAN）： 學習如何發現數據中的隱藏模式和分組，理解不同聚類算法的優缺點，以及如何在 Spark 中實現高效的分布式聚類。 降維技術（如 PCA）： 探索如何在高維數據中提取關鍵特徵，降低數據維度，提升模型效率和可視化能力，並學習其在 Spark MLlib 中的應用。 關聯規則挖掘（如 Apriori）： 理解如何在海量交易數據中發現項之間的關聯性，例如“購買瞭 A 的顧客也很可能購買 B”，並學習其在大數據平颱上的實現。 深度學習的前沿探索 隨著深度學習的崛起，本書也將為你開啓通往這一激動人心領域的大門。我們將介紹深度學習的基本概念，包括神經網絡的構建、反嚮傳播算法、激活函數、損失函數等。重點在於如何利用 Python 生態中最強大的深度學習框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，並結閤 Spark 來處理海量數據並訓練復雜的深度神經網絡。 神經網絡基礎： 從感知機到多層感知機，逐步理解神經網絡的構成和工作原理。 捲積神經網絡 (CNN)： 重點介紹 CNN 在圖像識彆和處理領域的強大能力，並學習如何在分布式環境下訓練 CNN 模型。 循環神經網絡 (RNN) 及其變種（LSTM, GRU）： 探索 RNN 如何處理序列數據，如文本和時間序列，並在 Spark 集群上進行訓練。 分布式深度學習： 學習如何利用 Spark 將深度學習模型的訓練任務分解到多個節點上，以處理無法在單機上容納的巨大數據集，並加速訓練過程。 實戰為王：貫穿全書的案例分析 理論學習固然重要，但真正掌握一項技術，離不開大量的實踐。本書將貫穿一係列精心設計的實戰案例，涵蓋瞭大數據和機器學習在不同領域的應用。這些案例不僅僅是代碼的堆砌，更注重問題的建模、數據的預處理、模型的選擇與調優，以及最終的評估和部署。 用戶行為分析與個性化推薦： 利用 Spark 分析海量用戶日誌數據，構建用戶畫像，並實現基於協同過濾或內容推薦的個性化推薦係統。 欺詐檢測： 運用機器學習算法，在海量交易數據中識彆異常模式，構建高效的欺詐檢測模型。 文本情感分析： 結閤自然語言處理技術和機器學習，分析用戶評論、社交媒體內容等文本數據，判斷其情感傾嚮。 圖像識彆與分類： 利用深度學習模型，對海量圖片數據進行訓練，實現圖像的自動分類和識彆。 日誌分析與故障預測： 通過對係統日誌的分析，利用機器學習技術提前預測潛在的係統故障，提高係統的穩定性和可用性。 技術棧的深度融閤與優化 本書的獨特之處在於，它不僅僅是簡單地介紹 Python、Spark 和 Hadoop 的各自特性，更在於深入探討它們如何有機地結閤，形成一個強大的解決方案。 Python 生態與 Spark 的集成： 學習如何利用 PySpark API，在 Spark 中無縫調用 Python 的機器學習庫（如 Scikit-learn），以及如何利用 Pandas UDFs 來提升 DataFrame 的處理效率。 Spark SQL 與大數據查詢： 深入理解 Spark SQL 的查詢優化器，以及如何利用 SQL 語言在分布式環境下高效地查詢和分析海量數據。 Hadoop 生態中的 Spark： 瞭解 Spark 如何運行在 Hadoop YARN 集群上，並利用 HDFS 進行數據存儲，實現端到端的大數據處理流程。 性能優化與調優： 針對大數據處理和機器學習模型的訓練，本書將提供一係列性能優化和調優的技巧，包括數據分區、緩存、Shuffle 調優、模型參數調優等，幫助你構建更高效、更具擴展性的係統。 部署與監控： 探討在實際生産環境中如何部署 Spark 和 Hadoop 集群，以及如何進行有效的監控和故障排除。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤以下人群： 數據科學傢和機器學習工程師： 希望將機器學習技術應用於大規模數據集，並掌握分布式計算技能的專業人士。 大數據開發工程師： 想要深入理解 Spark 和 Hadoop 的工作原理，並學習如何在這些平颱上進行高效的開發。 有一定編程基礎，希望轉嚮大數據和機器學習領域的開發者。 對數據驅動的智能解決方案充滿好奇，並希望掌握核心技術的學生和研究人員。 通過本書的學習，你將不僅能夠理解這些前沿技術的工作原理，更能掌握將它們轉化為實際業務價值的動手能力。你將能夠自信地構建、訓練和部署復雜的機器學習模型，處理和分析海量數據，從而在數據驅動的智能時代脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名對大數據技術懷揣著濃厚興趣，但又苦於無從下手的初學者而言，《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰》無疑是一盞指路的明燈。我之前嘗試過閱讀一些關於Spark和Hadoop的入門書籍，但往往因為過於關注底層原理或概念的晦澀難懂而半途而廢。這本書的獨特之處在於，它將Python這一易於上手的編程語言作為載體，將Spark 2.0和Hadoop這兩個強大的大數據處理框架有機地結閤起來，並在此基礎上引入瞭機器學習這一極具吸引力的應用領域。我非常期待書中能夠詳細介紹如何搭建Spark和Hadoop的開發環境，這對於我來說是至關重要的一步。同時，書中關於如何利用Spark進行數據預處理、特徵提取以及模型訓練的講解，如果能結閤生動形象的案例，那就再好不過瞭。我希望通過這本書，我能夠循序漸進地掌握大數據處理的基本流程，理解機器學習算法的原理，並能夠獨立完成一些簡單的大數據機器學習項目，真正從“零基礎”邁嚮“實戰派”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛看到這本書的書名，我有點擔心它會不會過於理論化，畢竟“大數據”和“機器學習”這兩個詞匯往往伴隨著海量的概念和復雜的數學公式。然而，當我打開它，第一眼看到的便是作者團隊在序言中強調的“實戰”二字，以及書中大量貼近實際業務場景的案例分析，我懸著的心頓時放瞭下來。我曾參加過一些短期的培訓課程，雖然學到瞭一些零散的知識點，但總是缺乏一個係統性的框架來串聯，更彆提在實際工作中落地瞭。這本《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰》似乎就提供瞭一個非常清晰的藍圖。我特彆關注到它在講解Spark的RDD、DataFrame和Dataset API時，並非簡單羅列API功能，而是通過具體的代碼示例，演示如何在分布式環境下高效地處理海量數據。更讓我驚喜的是，書中還深入探討瞭機器學習算法在Spark上的並行化策略，這對於處理規模龐大的數據集至關重要。讀完這本書，我希望能真正理解Spark是如何將復雜的機器學習任務分解、並行計算並最終整閤結果的，從而在工作中能夠更自信地運用這些工具解決實際問題，而不是停留在“知其然”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰》，還沒來得及深入翻閱，但光是目錄和前言就足以讓我對這本書充滿瞭期待。作為一名在數據領域摸爬滾打瞭幾年，但總感覺在大數據和機器學習的實戰方麵還不夠紮實的從業者，我一直在尋找一本能夠將理論與實踐緊密結閤，並且緊跟技術潮流的書籍。市麵上關於Python和機器學習的書籍不在少數，但真正能將Spark 2.0和Hadoop的生態係統融會貫通，並將其應用於實際機器學習項目中的，卻鳳毛麟角。這本《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰》似乎正好填補瞭這一空白。從目錄上看，它涵蓋瞭從基礎的環境搭建，到Spark的核心概念，再到各種經典的機器學習算法在Spark上的實現，最後還涉及到瞭模型部署和性能優化等實戰環節。我尤其對其中關於如何利用Spark進行分布式特徵工程和模型訓練的部分感到興奮，這正是我工作中經常遇到的瓶頸。此外，書中提到的一些案例，比如推薦係統和異常檢測，都是我非常感興趣的應用場景。我預感，這本書將成為我接下來一段時間內最常翻閱的技術參考書，它有望幫助我真正突破技術瓶頸，提升在大數據機器學習領域的實戰能力。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考如何將我現有的Python數據分析能力提升到一個新的高度，特彆是如何應對日益增長的數據規模和越來越復雜的分析需求。市麵上關於Python機器學習的書籍很多，但往往缺乏對分布式計算和大規模數據處理的深入探討。而《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰》這本書的齣現，恰好滿足瞭我對這一領域的需求。我之所以對此書抱有如此高的期望，是因為它不僅整閤瞭Python、Spark 2.0和Hadoop這三個當下最熱門的技術棧，更重要的是，它將這些技術與“機器學習”和“大數據實戰”緊密結閤。我非常關注書中關於如何利用Spark的分布式特性，對海量數據進行高效的特徵工程和模型訓練的章節。如果書中能夠提供一些實際生産環境中常見的機器學習場景，例如用戶畫像構建、欺詐檢測等，並詳細展示如何使用Spark來解決這些問題，那麼這本書的價值將是巨大的。我希望通過這本書，能夠建立起一套完整的，從數據采集、預處理到模型構建、部署的大數據機器學習解決方案，從而在工作中能夠更加從容地應對各種數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的研究生，目前正在撰寫關於大數據分析與機器學習的畢業論文。在文獻調研的過程中，我發現《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰》這本書的內容與我的研究方嚮高度契閤。特彆是書中關於Spark 2.0的介紹，對我而言至關重要，因為Spark的內存計算和分布式處理能力，正是解決大規模數據分析問題的關鍵。我非常期待書中能夠詳細講解Spark的API，以及如何利用Python語言與Spark進行交互，從而實現高效的數據處理和特徵提取。同時，書中對於機器學習算法在Spark上的實現，我也充滿瞭好奇。我希望能夠學習到如何在分布式環境下，高效地訓練各種機器學習模型，例如邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機以及深度學習模型等。如果書中還能提供一些關於模型評估、調優以及部署的實踐指導，那就更完美瞭。我相信，這本書將為我的畢業論文提供重要的理論支持和實踐指導，幫助我更好地理解和掌握大數據機器學習的核心技術。

評分☆☆☆☆☆

很厚的書要慢慢研究

評分☆☆☆☆☆

使用，學習中，圖書就在京東買

評分☆☆☆☆☆

好書！！！贊！！！贊！！！贊！！！贊！！！贊！！！贊！！！

評分☆☆☆☆☆

快遞包裝的很好，送貨速度也很快，物流還是很給力的。書的紙張也很好，非常滿意

評分☆☆☆☆☆

東西很好，可以好好學習瞭，哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

這個書版本挺新的，慢慢看吧，要好好學習啦！

評分☆☆☆☆☆

大傢看看，這麼沉的書就用一個快遞袋包裝？看給我摔的

評分☆☆☆☆☆

內容詳實，真在努力學習中，質量好，書角完整沒有磕碰，物流很快