Hadoop數據分析 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 本傑明·班福特（Benjamin Bengfort） 著，王純超 譯

圖書標籤:

• Hadoop
• 數據分析
• 大數據
• 數據挖掘
• MapReduce
• HDFS
• Spark
• Hive
• 數據倉庫
• Python

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115479648

版次：1

商品編碼：12330957

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：211

正文語種：中文

編輯推薦

通過提供分布式數據存儲和並行計算框架，Hadoop已經從集群計算的抽象演變成瞭大數據操作係統。本書從數據科學的視角，介紹Hadoop集群計算和分析，重點關注可構建的具體分析、數據倉儲技術和高階數據流。
書中主要內容如下：
.Hadoop和集群計算背後的核心概念
.使用設計模式和並行分析算法創建分布式數據分析作業
.在分布式環境下使用Apache Hive和HBase進行數據管理、數據挖掘和數據倉儲
.使用Sqoop和Apache Flume從關係數據庫采集數據
.使用Apache Pig和Spark DataFrame編寫復雜的Hadoop和Spark應用程序
.通過Spark MLlib運用分類、聚類和協同過濾等機器學習技術

“我還未見過比本書更好的Hadoop框架講解。”
——Marck Vaisman，博思艾倫谘詢公司數據科學傢、喬治?華盛頓大學兼職教授、數據社區DC聯閤創始人

“每個概念都得以清晰明瞭的解讀，在容易忽略細節的部分又都有補充資源，供讀者深入學習，這對於專業人員和初學者都非常友好。本書中的講解總是與示例相輔相成，讓讀者在學習之後又能投入實戰，深入瞭解係統功能——我認為這纔是熟悉新領域的關鍵所在。”
——讀者

內容簡介

通過提供分布式數據存儲和並行計算框架，Hadoop已經從一個集群計算的抽象演化成瞭一個大數據的操作係統。本書旨在通過以可讀且直觀的方式提供集群計算和分析的概覽，為數據科學傢深入瞭解特定主題領域鋪平道路，從數據科學傢的視角介紹Hadoop集群計算和分析。本書分為兩大部分，* 一部分從非常高的層次介紹分布式計算，討論如何在集群上運行計算；* 二部分則重點關注數據科學傢應該瞭解的工具和技術，意在為各種分析和大規模數據管理提供動力。

作者簡介

Benjamin Bengfort，數據科學傢，目前正在馬裏蘭大學攻讀博士學位，方嚮為機器學習和分布式計算；熟悉自然語言處理、Python數據科學、Hadoop和Spark分析等。
Jenny Kim，經驗豐富的大數據工程師，不僅進行商業軟件的開發，在學術界也有所建樹，在海量數據、機器學習以及生産和研究環境的Hadoop實施方麵有深入研究。目前任職於Cloudera的Hue團隊。

目錄

前言 ix
* 一部分　分布式計算入門
* 1章　數據産品時代 2
1．1　什麼是數據産品 2
1．2　使用Hadoop構建大規模數據産品 4
1．2．1　利用大型數據集 4
1．2．2　數據産品中的Hadoop 5
1．3　數據科學流水綫和Hadoop生態係統 6
1．4　小結 8
* 2 章　大數據操作係統 9
2．1　基本概念 10
2．2　Hadoop架構 11
2．2．1　Hadoop集群 12
2．2．2　HDFS 14
2．2．3　YARN 15
2．3　使用分布式文件係統 16
2．3．1　基本的文件係統操作 16
2．3．2　HDFS文件權限 18
2．3．3　其他HDFS接口 19
2．4　使用分布式計算 20
2．4．1　MapReduce：函數式編程模型 20
2．4．2　MapReduce：集群上的實現 22
2．4．3　不止一個MapReduce：作業鏈 27
2．5　嚮YARN 提交MapReduce 作業 28
2．6　小結 30
第3 章　Python 框架和Hadoop Streaming 31
3．1　Hadoop Streaming 32
3．1．1　使用Streaming在CSV 數據上運行計算 34
3．1．2　執行Streaming作業 38
3．2　Python 的MapReduce框架 39
3．2．1　短語計數 42
3．2．2　其他框架 45
3．3　MapReduce進階 46
3．3．1　combiner 46
3．3．2　partitioner 47
3．3．3　作業鏈 47
3．4　小結 50
第4 章　Spark內存計算 52
4．1　Spark基礎 53
4．1．1　Spark棧 54
4．1．2　RDD 55
4．1．3　使用RDD 編程 56
4．2　基於PySpark的交互性Spark 59
4．3　編寫Spark應用程序 61
4．4　小結 67
第5 章　分布式分析和模式 69
5．1　鍵計算 70
5．1．1　復閤鍵 71
5．1．2　鍵空間模式 74
5．1．3　pair與stripe 78
5．2　設計模式 80
5．2．1　概要 81
5．2．2　索引 85
5．2．3　過濾 90
5．3　邁嚮* 後一英裏分析 95
5．3．1　模型擬閤 96
5．3．2　模型驗證 97
5．4　小結 98
* 二部分　大數據科學的工作流和工具
第6 章　數據挖掘和數據倉 102
6．1　Hive 結構化數據查詢 103
6．1．1　Hive 命令行接口（CLI） 103
6．1．2　Hive 查詢語言 104
6．1．3　Hive 數據分析 108
6．2　HBase 113
6．2．1　NoSQL 與列式數據庫 114
6．2．2　HBase 實時分析 116
6．3　小結 122
第7 章　數據采集 123
7．1　使用Sqoop 導入關係數據 124
7．1．1　從MySQL 導入HDFS 124
7．1．2　從MySQL 導入Hive 126
7．1．3　從MySQL 導入HBase 128
7．2　使用Flume 獲取流式數據 130
7．2．1　Flume 數據流 130
7．2．2　使用Flume 獲取産品印象數據 133
7．3　小結 136
第8 章　使用高 級API 進行分析 137
8．1　Pig 137
8．1．1　Pig Latin 138
8．1．2　數據類型 142
8．1．3　關係運算符 142
8．1．4　用戶定義函數 143
8．1．5　Pig 小結 144
8．2　Spark 高 級API 144
8．2．1　Spark SQL 146
8．2．2　DataFrame 148
8．3　小結 153
第9 章　機器學習 154
9．1　使用Spark 進行可擴展的機器學習 154
9．1．1　協同過濾 156
9．1．2　分類 161
9．1．3　聚類 163
9．2　小結 166
* 10 章　總結：分布式數據科學實戰 167
10．1　數據産品生命周期 168
10．1．1　數據湖泊 169
10．1．2　數據采集 171
10．1．3　計算數據存儲 172
10．2　機器學習生命周期 173
10．3　小結 175
附錄A　創建Hadoop 僞分布式開發環境 176
附錄B　安裝Hadoop 生態係統産品 184
術語錶 193
關於作者 211
關於封麵 211

機器學習賦能的智能推薦係統：構建個性化用戶體驗 在信息爆炸的時代，如何將海量數據轉化為用戶真正感興趣的內容，是互聯網産品和服務麵臨的巨大挑戰。智能推薦係統應運而生，它利用先進的機器學習技術，深入理解用戶偏好，並據此推送個性化的信息、商品或服務，極大地提升瞭用戶體驗和商業價值。本書將帶您深入探索機器學習在智能推薦係統中的核心應用，從理論基礎到實踐落地，為您構建強大、高效的推薦引擎提供全方位的指導。 第一部分：智能推薦係統基礎與理論 在正式深入機器學習之前，我們需要建立對智能推薦係統基本概念和工作原理的清晰認識。這一部分將為您打下堅實的基礎，理解推薦係統為何存在，以及它所解決的核心問題。 推薦係統的核心價值與應用場景： 我們將首先探討推薦係統在當今數字世界中的重要性。從電子商務平颱的商品推薦，到內容平颱的文章、視頻推送，再到社交網絡的興趣匹配，推薦係統無處不在，並已成為驅動業務增長的關鍵引擎。您將瞭解到推薦係統如何幫助企業提高用戶參與度、轉化率、用戶留存率，並發現新的商業機會。 推薦係統基本原理與類型： 推薦係統並非單一的技術，而是多種方法和策略的集閤。我們將詳細介紹推薦係統的幾種主流類型，包括： 基於內容的推薦（Content-Based Filtering）： 這種方法通過分析用戶過去喜歡的內容的屬性，來推薦與之相似的新內容。例如，如果用戶喜歡科幻小說，係統就會推薦其他具有科幻元素的書籍。我們將深入探討特徵提取、內容錶示等關鍵技術。 協同過濾（Collaborative Filtering）： 這是最廣泛應用的推薦技術之一。它基於“物以類聚，人以群分”的原則，通過分析用戶之間的相似性來做齣推薦。我們將區分用戶-user協同過濾和物品item-user協同過濾，並講解其背後的數學模型，如矩陣分解（Matrix Factorization）和近鄰算法（Nearest Neighbor）。 混閤推薦（Hybrid Recommender Systems）： 現實世界中，單一的推薦方法往往難以滿足所有需求。本書將重點講解如何結閤內容和協同過濾的優點，構建更強大、更魯棒的混閤推薦係統，剋服單一方法的局限性，如冷啓動問題（Cold-Start Problem）。 推薦係統評估指標： 如何衡量一個推薦係統的優劣？我們將詳細介紹一係列關鍵的評估指標，包括準確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）、平均精度（Mean Average Precision, MAP）、歸一化摺損纍計增益（Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG）等，並講解它們的含義、計算方法以及在不同場景下的適用性。理解這些指標是優化推薦算法、持續改進係統性能的關鍵。 推薦係統麵臨的挑戰： 在實際應用中，推薦係統會遇到各種各樣的挑戰，例如： 冷啓動問題（Cold-Start Problem）： 如何為新用戶或新物品提供有效的推薦。 數據稀疏性（Data Sparsity）： 用戶對物品的評分或交互數據非常稀疏，給模型訓練帶來睏難。 可解釋性（Explainability）： 為什麼係統會做齣這樣的推薦？提升推薦的可解釋性可以增強用戶信任。 多樣性與新穎性（Diversity and Novelty）： 如何在保證準確性的同時，提供用戶可能感興趣的、但並非顯而易見的新內容。 實時性（Real-time）： 如何快速響應用戶不斷變化的需求，提供實時的推薦。 我們將對這些挑戰進行深入分析，並為後續的機器學習方法奠定基礎。 第二部分：機器學習在推薦係統中的核心算法與模型 在建立起推薦係統基礎認知後，我們將重點轉嚮機器學習如何在推薦係統中發揮核心作用。本部分將涵蓋多種經典的機器學習算法以及在推薦領域前沿的應用。 監督學習在推薦中的應用： 分類與迴歸模型： 我們可以將推薦問題轉化為一個預測問題。例如，預測用戶是否會點擊某個物品（分類問題），或預測用戶對某個物品的評分（迴歸問題）。我們將介紹邏輯迴歸（Logistic Regression）、支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）、決策樹（Decision Trees）、隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）等算法，並闡述它們如何應用於推薦場景。 排序學習（Learning to Rank, LTR）： 許多推薦場景的核心是排序，即如何將最相關的物品排在前麵。我們將介紹LTR的基本思想，以及Pointwise、Pairwise和Listwise等不同的學習框架，並講解一些代錶性的LTR模型，如LambdaMART。 無監督學習與降維技術： 聚類算法： K-Means、DBSCAN等聚類算法可以用於用戶分群或物品分組，從而為推薦提供基礎。 降維技術（Dimensionality Reduction）： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和奇異值分解（Singular Value Decomposition, SVD）等技術可以將高維的用戶-物品交互矩陣降至低維，捕捉用戶和物品的重要潛在特徵，這對於協同過濾模型的構建至關重要。 深度學習在推薦係統中的崛起： 深度學習模型憑藉其強大的特徵學習能力，在近年來極大地推動瞭推薦係統的發展。 神經網絡（Neural Networks）基礎： 我們將迴顧多層感知機（Multi-Layer Perceptron, MLP）等基礎神經網絡模型。 深度神經網絡（DNNs）用於推薦： 學習如何使用DNN來學習用戶和物品的隱藏錶示（Embeddings），從而進行更精準的預測。 捲積神經網絡（CNNs）在內容理解與特徵提取中的應用： CNNs在處理文本、圖像等非結構化數據時錶現齣色，可以用於提取物品的內容特徵，從而改進基於內容的推薦。 循環神經網絡（RNNs）與序列化推薦： RNNs及其變種（如LSTM、GRU）擅長處理序列數據，可以捕捉用戶隨時間變化的偏好，實現對用戶行為序列的建模，構建更具動態性的推薦模型。 圖神經網絡（GNNs）在復雜關係建模中的應用： 推薦係統本質上可以建模為圖結構，用戶和物品是節點，交互是邊。GNNs能夠有效地在圖結構上進行信息傳播和學習，能夠更好地捕捉用戶-用戶、物品-物品之間以及用戶-物品之間的復雜關係。 因子分解機（Factorization Machines, FM）與深度因子分解機（DeepFM）： FM及其變種是結閤瞭綫性模型和因子分解模型的強大模型，能夠有效地處理稀疏特徵，並在推薦領域取得優異成果。DeepFM則進一步融閤瞭DNN的特徵交叉能力，進一步提升瞭推薦效果。 嵌入技術（Embeddings）的精髓： 用戶和物品的嵌入（Embeddings）是現代推薦係統的基石。我們將深入講解如何學習低維稠密的嚮量錶示（Embeddings）來捕捉用戶的興趣和物品的屬性，例如： Word2Vec與Item2Vec： 藉鑒自然語言處理的思路，將用戶行為序列或物品序列視為“句子”，從而學習物品的嵌入。 矩陣分解（Matrix Factorization）的嵌入視角： 從矩陣分解的角度理解如何學習用戶和物品的潛在因子（Embedding）。 深度學習模型中的Embedding層： 如何在DNN、RNN等模型中使用Embedding層來學習高質量的嚮量錶示。 第三部分：推薦係統的工程實踐與優化 理論再好，也需要落地。本部分將聚焦於如何將機器學習算法轉化為實際可用的推薦係統，並進行持續的優化。 數據預處理與特徵工程： 推薦係統的性能很大程度上取決於數據的質量和特徵的有效性。我們將深入探討： 數據收集與清洗： 如何從各種數據源收集用戶行為數據、物品屬性數據等，並進行有效的清洗和去重。 特徵提取與選擇： 如何從原始數據中提取齣對推薦有意義的特徵，包括用戶特徵（年齡、性彆、地理位置、曆史行為）、物品特徵（類彆、標簽、描述、圖像）、上下文特徵（時間、地點、設備）等。 特徵工程技術： One-hot編碼、歸一化、離散化、交叉特徵等常用技術。 模型訓練與調優： 訓練框架與工具： 介紹TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn等主流機器學習框架，以及如何利用它們構建和訓練推薦模型。 超參數調優（Hyperparameter Tuning）： 網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等技術，以及如何找到最優的模型超參數。 模型正則化與過擬閤（Overfitting）的解決： L1/L2正則化、Dropout等技術，以及如何防止模型在訓練集上錶現好，但在新數據上錶現差。 推薦係統的架構設計： 構建一個可擴展、高可用的推薦係統需要精心的架構設計。 離綫計算與在綫服務： 如何區分離綫批量計算和在綫實時推理。 召迴（Recall）與排序（Ranking）流水綫： 介紹常用的兩階段推薦架構，先通過高效的召迴算法召迴大量候選物品，再通過精細的排序模型對候選集進行排序。 候選集生成（Candidate Generation）策略： 基於物品相似度、用戶相似度、熱門物品、基於模型的召迴等多種策略。 實時推薦係統構建： 如何處理實時用戶行為，並快速更新推薦結果。 A/B測試與持續迭代： A/B測試設計與實施： 如何科學地設計A/B測試，評估新模型或新策略的效果。 多臂老虎機（Multi-Armed Bandit）算法： 在探索與利用之間取得平衡，不斷優化推薦策略。 在綫學習（Online Learning）： 如何讓推薦模型實時地從新數據中學習，快速適應用戶偏好變化。 關注用戶體驗與倫理問題： 個性化與驚喜度（Serendipity）： 如何在提供用戶喜愛的內容的同時，偶爾給予用戶驚喜，拓寬其興趣視野。 推薦係統中的偏差（Bias）： 數據偏差、算法偏差如何導緻不公平的推薦結果，以及如何緩解。 隱私保護（Privacy Protection）： 在利用用戶數據進行推薦的同時，如何保護用戶的隱私。 本書的目的是通過理論講解、算法剖析和實踐指導，幫助讀者建立起一套完整的機器學習推薦係統知識體係。無論您是希望深入理解推薦算法的原理，還是希望動手構建自己的推薦係統，都能從中獲得寶貴的知識和技能。讓我們一起踏上這場智能推薦的探索之旅，為用戶創造更加個性化、更具價值的體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop 數據分析》給我帶來的最大驚喜，在於它對實際操作的詳盡指導。我一直覺得學習技術，光看理論是不夠的，關鍵是要動手實踐。而這本書恰恰滿足瞭我這一點。從環境搭建、集群配置，到編寫第一個 MapReduce 程序，每一步都寫得非常細緻，甚至連可能遇到的常見錯誤和解決方法都給齣瞭提示。我按照書中的步驟，一步步跟著操作，竟然真的成功搭建起瞭自己的 Hadoop 集群！這讓我非常有成就感。書中提供的代碼示例也相當實用，涵蓋瞭從數據清洗、數據轉換到數據聚閤等多種場景。我嘗試著用書中的代碼對自己的數據集進行分析，發現比我之前使用單機工具要高效得多。更重要的是，書中並沒有局限於傳統的 MapReduce，還介紹瞭 Spark、Hive 等更現代化的數據處理工具，以及它們與 Hadoop 的集成方式。這讓我看到瞭大數據技術發展的趨勢，也讓我能夠根據不同的需求選擇閤適的工具。總而言之，如果你是一個喜歡邊學邊做，追求實踐效果的讀者，《Hadoop 數據分析》這本書絕對會讓你滿意。它不僅教會你“是什麼”，更教會你“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《Hadoop 數據分析》這本書的設計和內容安排，非常符閤我這種喜歡從宏觀到微觀，再迴歸宏觀的學習習慣。作者在開篇就為我們勾勒齣瞭一個清晰的大數據圖景，讓我們知道 Hadoop 在其中占據的戰略位置，以及它所要解決的核心問題。隨後，他一層一層地剝開 Hadoop 的內部機製，從分布式存儲到分布式計算，再到各種核心組件的功能和作用，講解得深入淺齣。我特彆欣賞作者在描述 Hadoop 集群的搭建和調優時，所采用的“問題導嚮”的教學方法。他會先提齣一個實際場景中可能遇到的性能瓶頸或配置難題，然後一步步引導我們分析原因，並給齣相應的解決方案。這種學習方式，不僅讓我們掌握瞭技術知識，更重要的是培養瞭我們解決實際問題的能力。書中還提供瞭大量經過驗證的配置參數和調優技巧，這對於提高 Hadoop 集群的運行效率非常有幫助。在閱讀過程中，我感覺自己仿佛置身於一個真實的大數據項目現場，與作者一起攻剋技術難關。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本“實戰攻略”，讓我能夠自信地應對 Hadoop 相關的實際工作挑戰。

評分☆☆☆☆☆

《Hadoop 數據分析》這本書帶給我最深刻的感受，是它在理解復雜概念上的創新性。以往我看過一些關於分布式計算的書籍，常常會因為技術術語的晦澀難懂而感到睏惑。但這本書的作者似乎特彆擅長用通俗易懂的方式來解釋這些復雜的技術。例如，在講解數據分片和副本時，他用瞭“分而治之”和“備份以防萬一”這樣生活化的比喻，讓我瞬間就理解瞭其背後的原理。而在描述 MapReduce 的工作流程時，也用到瞭“分解任務”、“並行處理”和“匯總結果”這樣清晰的邏輯鏈條。最讓我眼前一亮的是，書中不僅講解瞭 Hadoop 的基本架構，還深入探討瞭其在實際應用中的一些高級特性，比如資源管理（YARN）和數據倉庫（Hive）的應用。這些內容通常在入門書籍中會被一帶而過，但這本書卻給予瞭充分的篇幅。讀到這些部分時，我感覺自己對 Hadoop 的理解又上升瞭一個層次，不再隻是停留在錶麵，而是開始觸及到它的核心價值和實際應用場景。這本書就像一座橋梁，將那些遙遠而抽象的技術概念，變成瞭我能夠理解和掌握的知識。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本優秀的技術書籍，除瞭理論知識的傳授，更重要的是能夠引發讀者的思考，並引導他們去探索更廣闊的領域。《Hadoop 數據分析》在這方麵做得非常齣色。在講解完 Hadoop 的基礎知識後，書中並沒有就此打住，而是繼續探討瞭在大數據生態係統中，Hadoop 扮演的角色，以及它與其他組件（如 Zookeeper、Sqoop、Flume 等）之間的協作關係。這讓我意識到，Hadoop 並非孤立的技術，而是整個大數據生態係統中的一個重要基石。作者還就如何在大數據環境中進行數據挖掘、機器學習以及實時數據分析等前沿課題，給齣瞭自己的見解和方法論。雖然這些內容可能對於初學者來說有些挑戰，但它極大地拓寬瞭我的視野，讓我看到瞭大數據分析的無限可能。我尤其喜歡書中關於數據治理和安全性的討論，這在實際工作中是至關重要的一環。讀完這本書，我不僅掌握瞭 Hadoop 的技術細節，更重要的是，我對整個大數據分析的體係和未來發展方嚮有瞭更清晰的認識，也激發瞭我進一步學習和研究的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是大數據入門的寶藏！我之前一直對 Hadoop 這個概念模糊不清，總覺得它很高大上，離自己很遠。翻開《Hadoop 數據分析》這本書，首先就被它清晰的結構吸引瞭。作者並沒有直接跳到復雜的代碼和配置，而是從 Hadoop 産生的背景、核心設計理念以及它如何解決分布式存儲和計算難題講起，就像給我打開瞭一扇門。我尤其喜歡它對 HDFS（Hadoop 分布式文件係統）和 MapReduce 編程模型的講解。不是乾巴巴的理論堆砌，而是通過生動的比喻和圖示，讓我一下子就理解瞭數據是如何被切分、存儲以及任務是如何被分解和執行的。書中還穿插瞭一些實際的案例，比如如何利用 Hadoop 來分析日誌數據，如何處理海量圖片信息，這些都讓我看到瞭 Hadoop 在實際工作中的巨大潛力。讀完前幾章，我感覺自己不再是那個對 Hadoop 一無所知的小白瞭，而是掌握瞭它最基本、最核心的知識體係，為後續更深入的學習打下瞭堅實的基礎。對於想要踏入大數據領域，又不知從何下手的讀者來說，這本書絕對是首選。它就像一位循循善誘的老師，耐心引導，讓你在不知不覺中掌握核心要領，建立起完整的知識框架。