Hadoop大數據挖掘從入門到進階實戰(視頻教學版) 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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鄧傑 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據挖掘
• 實戰
• 視頻教程
• 入門
• 進階
• 大數據分析
• 數據處理
• Spark

店鋪： 鳳凰新華書店旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111600107

商品編碼：29948273394

包裝：平裝

開本：16

內容介紹

本書采用“理論+實戰”的形式編寫，全麵介紹瞭Hadoop大數據挖掘的相關知識。本書共分為13章，涵蓋的主要內容有：集群及開發環境搭建；快速構建一個Hadoop項目並綫上運行；Hadoop套件實戰；Hive編程——使用SQL提交MapReduce任務到Hadoop集群；遊戲玩傢的用戶行為分析——特徵提取；Hadoop平颱管理與維護；Hadoop異常處理解決方案；初識Hadoop核心源碼；Hadoop通信機製和內部協議；Hadoop分布式文件係統剖析；ELK實戰案例——遊戲應用實時日誌分析平颱；Kafka實戰案例——實時處理遊戲用戶數據；Hadoop拓展——Kafka剖析。本書不但適閤剛入門的初學者係統學習Hadoop的各種基礎語法和開發技巧，而且也適閤有多年開發經驗的開發者進階提高。另外，本書也適閤社會培訓機構和相關院校作為教材或者教學參考書。

目錄

前言 
D1章 集群及開發環境搭建1 
1.1 環境準備1 
1.1.1 基礎軟件下載1 
1.1.2 準備Linux操作係統2 
1.2 安裝Hadoop4 
1.2.1 基礎環境配置4 
1.2.2 Zookeeper部署7 
1.2.3 Hadoop部署9 
1.2.4 效果驗證21 
1.2.5 集群架構詳解24 
1.3 Hadoop版Hello World25 
1.3.1 Hadoop Shell介紹25 
1.3.2 WordCount初體驗27 
1.4 開發環境28 
1.4.1 搭建本地開發環境28 
1.4.2 運行及調試預覽31 
1.5 小結34 
D2章 實戰：快速構建一個Hadoop項目並綫上運行35 
2.1 構建一個簡單的項目工程35 
2.1.1 構建Java Project結構工程35 
2.1.2 構建Maven結構工程36 
2.2 操作分布式文件係統（HDFS）39 
2.2.1 基本的應用接口操作39 
2.2.2 在高可用平颱上的使用方法42 
2.3 利用IDE提交MapReduce作業43 
2.3.1 在單點上的操作43 
2.3.2 在高可用平颱上的操作46 
2.4 編譯應用程序並打包51 
2.4.1 編譯Java Project工程並打包51 
2.4.2 編譯Maven工程並打包55 
2.5 部署與調度58 
2.5.1 部署應用58 
2.5.2 調度任務59 
2.6 小結60 
D3章 Hadoop套件實戰61 
3.1 Sqoop——數據傳輸工具61 
3.1.1 背景概述61 
3.1.2 安裝及基本使用62 
3.1.3 實戰：在關係型數據庫與分布式文件係統之間傳輸數據64 
3.2 Flume——日誌收集工具66 
3.2.1 背景概述67 
3.2.2 安裝與基本使用67 
3.2.3 實戰：收集係統日誌並上傳到分布式文件係統（HDFS）上72 
3.3 HBase——分布式數據庫74 
3.3.1 背景概述74 
3.3.2 存儲架構介紹75 
3.3.3 安裝與基本使用75 
3.3.4 實戰：對HBase業務錶進行增、刪、改、查操作79 
3.4 Zeppelin——數據集分析工具85 
3.4.1 背景概述85 
3.4.2 安裝與基本使用85 
3.4.3 實戰：使用解釋器操作不同的數據處理引擎88 
3.5 Drill——低延時SQL查詢引擎92 
3.5.1 背景概述93 
3.5.2 安裝與基本使用93 
3.5.3 實戰：對分布式文件係統（HDFS）使用SQL進行查詢95 
3.5.4 實戰：使用SQL查詢HBase數據庫99 
3.5.5 實戰：對數據倉庫（Hive）使用類實時統計、查詢操作101 
3.6 Spark——實時流數據計算104 
3.6.1 背景概述104 
3.6.2 安裝部署及使用105 
3.6.3 實戰：對接Kafka消息數據，消費、計算及落地108 
3.7 小結114 
D4章 Hive編程——使用SQL提交MapReduce任務到Hadoop集群115 
D5章 遊戲玩傢的用戶行為分析——特徵提取144 
D6章 Hadoop平颱管理與維護175 
D7章 Hadoop異常處理解決方案204 
D8章 初識Hadoop核心源碼224 
D9章 Hadoop通信機製和內部協議248 

智能數據分析揭秘：從理論到實戰的深度探索 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、革新産業的核心要素。然而，海量數據的價值並非唾手可得，它潛藏在復雜的結構和無序的洪流之中，等待著我們去發掘。本書將帶您踏上一段深度的數據分析之旅，揭示如何從龐雜的數據中提煉齣洞察，掌握智能分析的精髓，並將其轉化為切實可行的商業策略。 第一部分：數據分析的基石——洞察與方法論 在我們深入具體的工具和技術之前，理解數據分析的本質至關重要。本部分將為您構建堅實的數據分析理論基礎，幫助您從宏觀視角審視數據，明確分析目標，並選擇最適閤的分析方法。 數據分析的驅動力與價值： 我們將探討為何數據分析在當今社會如此重要，它如何改變著商業模式、科研探索乃至日常生活。您將瞭解數據分析如何幫助企業發現市場機遇、優化運營效率、降低風險，以及在科學研究中加速發現的進程。我們將深入剖析不同行業中成功的數據分析案例，例如電商平颱的個性化推薦、金融行業的風險評估、醫療領域的疾病預測等，讓您直觀感受數據分析的巨大價值。 分析思維的培養： 數據分析不僅僅是技術操作，更是一種思維方式。本書將指導您如何構建清晰的分析框架，從業務問題齣發，逐步分解，轉化為可量化的數據指標。我們將學習如何提齣正確的問題，如何識彆數據中的潛在偏差，以及如何避免常見的分析誤區。您將掌握從“我想知道什麼？”到“我需要哪些數據來迴答這個問題？”的思維轉變過程。 數據科學與數據分析的區彆與聯係： 許多人混淆數據科學和數據分析的概念。本部分將清晰界定兩者的範疇，闡釋數據分析是數據科學的核心組成部分，而數據科學則包含瞭更廣泛的領域，如機器學習、人工智能等。理解它們的異同，有助於您為自己的學習和職業發展設定更精確的目標。 數據生命周期管理： 數據分析的有效性離不開數據的質量和可用性。我們將詳細介紹數據從産生、收集、存儲、處理、分析到最終應用的整個生命周期。重點講解數據采集的渠道和方法，數據清洗與預處理的重要性，以及不同場景下數據存儲的策略，為後續的分析奠定基礎。 探索性數據分析（EDA）的藝術： 在進行嚴謹的建模之前，對數據進行初步探索至關重要。EDA是發現數據模式、識彆異常值、理解變量之間關係的關鍵步驟。您將學習各種可視化技術（如直方圖、散點圖、箱綫圖等）以及統計摘要的運用，快速瞭解數據的基本特徵。我們將通過實際案例展示如何從EDA中獲得寶貴的初步洞察，指導後續的分析方嚮。 常見的數據分析方法論： 本部分將係統介紹幾種經典的數據分析方法論，例如： 描述性分析： 迴答“發生瞭什麼？”的問題，通過統計指標和可視化來總結數據現狀。 診斷性分析： 迴答“為什麼會發生？”的問題，通過深入挖掘數據關聯性來找齣根本原因。 預測性分析： 迴答“未來會發生什麼？”的問題，利用曆史數據預測未來趨勢。 處方性分析： 迴答“我們應該怎麼做？”的問題，基於預測結果提齣最優行動建議。 您將理解這些方法論的適用場景，並學習如何根據業務需求選擇閤適的方法。 第二部分：數據分析的利器——統計學與可視化 統計學是數據分析的語言，而可視化則是溝通數據的橋梁。本部分將為您深入講解統計學中的核心概念，並教授您如何運用強大的可視化工具將復雜的數據轉化為清晰易懂的圖錶。 描述性統計： 深入理解均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等基本統計量，並瞭解它們在描述數據分布時的意義。我們將探討如何使用這些指標來量化數據的集中趨勢和離散程度。 推斷性統計： 掌握概率論的基礎知識，理解抽樣分布、置信區間和假設檢驗的原理。您將學習如何從樣本數據推斷總體特徵，如何檢驗統計假設的顯著性，以及理解P值和統計功效的含義，為數據驅動的決策提供科學依據。 相關性與迴歸分析： 深入理解變量之間的綫性關係，學習如何計算相關係數，以及如何構建簡單綫性迴歸模型來預測一個變量與另一個變量的關係。我們將探討迴歸方程的解釋、模型擬閤優度（如R²）的評估，以及如何識彆和處理多重共綫性等問題。 方差分析（ANOVA）： 學習如何比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異，理解ANOVA的基本原理和應用場景，例如在市場營銷活動效果評估中的應用。 數據可視化原則與技巧： 掌握優秀數據可視化的基本原則，如準確性、清晰性、簡潔性、吸引力等。我們將介紹不同類型圖錶的適用場景，例如： 柱狀圖/條形圖： 比較不同類彆的數據。 摺綫圖： 展示數據隨時間的變化趨勢。 餅圖/圓環圖： 展示各部分占總體的比例。 散點圖： 顯示兩個變量之間的關係。 熱力圖： 可視化矩陣數據中的模式。 地理地圖： 展示數據在地理空間上的分布。 您將學習如何選擇最適閤錶達數據洞察的圖錶類型，以及如何通過色彩、標簽、坐標軸等元素優化圖錶的可讀性。 常用可視化工具入門： 本部分將簡要介紹一些主流的數據可視化工具，如Excel、Tableau、Power BI，以及Python和R語言中的可視化庫（如Matplotlib, Seaborn, ggplot2），並提供一些入門示例，讓您能夠快速上手。 第三部分：走嚮進階——機器學習在數據分析中的應用 當數據量變得龐大且模式復雜時，傳統的統計方法可能難以滿足需求。機器學習技術為我們提供瞭強大的工具，能夠讓計算機從數據中學習，並執行復雜的分析任務。本部分將深入探討機器學習的核心概念及其在數據分析中的實際應用。 機器學習基礎： 監督學習： 學習如何利用帶有標簽的數據進行預測。我們將詳細介紹分類（如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林）和迴歸（如綫性迴歸、多項式迴歸）算法，以及評估模型性能的指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、RMSE）。 無監督學習： 學習如何從無標簽的數據中發現隱藏的模式。我們將重點講解聚類算法（如K-Means、層次聚類），以及降維技術（如主成分分析 PCA）。 半監督學習與強化學習簡介： 簡要介紹這些更高級的機器學習範式，瞭解它們在特定場景下的應用潛力。 特徵工程： 機器學習模型的性能很大程度上取決於輸入數據的質量。特徵工程是將原始數據轉化為機器學習模型能夠更好地理解的特徵的過程。您將學習如何進行特徵選擇、特徵提取、特徵轉換（如標準化、歸一化）、處理類彆型特徵（如獨熱編碼）以及創建新的組閤特徵，從而顯著提升模型效果。 模型評估與調優： 學習如何科學地評估機器學習模型的泛化能力，避免過擬閤和欠擬閤。我們將深入講解交叉驗證、留齣法等驗證技術，以及超參數調優的重要性。您將掌握網格搜索、隨機搜索等常用的超參數優化方法。 時間序列分析與預測： 針對具有時間順序的數據，我們將學習ARIMA、SARIMA等經典時間序列模型，以及利用機器學習方法（如LSTM）進行更復雜的趨勢預測和季節性分析。 文本數據分析（自然語言處理NLP基礎）： 學習如何處理和分析非結構化的文本數據。我們將介紹文本預處理（如分詞、去停用詞、詞形還原）、詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入（如Word2Vec、GloVe）等技術，以及情感分析、文本分類等應用。 推薦係統入門： 瞭解協同過濾、基於內容的推薦以及混閤推薦等常用推薦算法的原理，學習如何構建個性化推薦係統，提升用戶體驗和業務轉化率。 模型部署與監控： 學習如何將訓練好的機器學習模型部署到生産環境中，並進行持續的性能監控和維護，確保模型的穩定運行和持續價值。 第四部分：實戰演練與案例分析 理論結閤實踐是學習的王道。本部分將通過一係列精心設計的實戰案例，讓您將前麵學到的知識融會貫通，掌握解決實際數據分析問題的能力。 案例一：電商用戶行為分析與流失預測 目標： 分析用戶購買行為，識彆高價值用戶，並構建模型預測用戶流失的可能性。 技術棧： 數據清洗、EDA、用戶畫像構建、RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）、邏輯迴歸/決策樹進行流失預測。 産齣： 用戶分群報告、流失預警名單、流失原因分析。 案例二：金融欺詐檢測 目標： 利用曆史交易數據，構建模型識彆潛在的欺詐交易。 技術棧： 數據不平衡處理、特徵工程、異常檢測算法（如Isolation Forest）、分類算法（如XGBoost/LightGBM）。 産齣： 欺詐交易預警模型、風險評分報告。 案例三：社交媒體情感分析 目標： 分析用戶對某品牌或産品的評論，評估公眾輿論和用戶滿意度。 技術棧： 文本預處理、情感詞典構建、樸素貝葉斯/SVM進行情感分類、主題建模（如LDA）。 産齣： 品牌聲譽報告、用戶反饋摘要。 案例四：市場營銷活動效果評估 目標： 分析不同營銷活動對銷售額的影響，評估ROI。 技術棧： A/B測試分析、迴歸分析、時間序列分析。 産齣： 營銷活動效果報告、優化建議。 第五部分：數據分析的未來趨勢與職業發展 數據分析領域日新月異，瞭解行業前沿動態對於保持競爭力至關重要。本部分將展望數據分析的未來發展方嚮，並為您的職業發展提供指導。 大數據技術生態概覽： 簡要介紹當前主流的大數據處理框架和工具，如Spark、Kafka、HDFS等，瞭解它們在數據分析流程中的作用。 人工智能與深度學習在數據分析中的融閤： 探討深度學習在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域的突破，以及它們如何進一步賦能數據分析。 數據倫理與隱私保護： 隨著數據應用日益廣泛，數據倫理和隱私保護的重要性也日益凸顯。我們將討論數據使用中的道德規範、閤規性要求以及相關法律法規。 數據分析師/數據科學傢的職業路徑： 介紹不同層級的數據分析師和數據科學傢的職責、所需的技能以及職業發展機會。 持續學習與社區資源： 強調持續學習的重要性，推薦優秀的在綫學習平颱、社區論壇和技術博客，幫助您不斷更新知識體係。 通過本書的學習，您將不僅掌握數據分析的理論知識和核心技術，更能通過大量的實戰演練，培養解決復雜數據問題的能力，為您的職業生涯增添強有力的競爭力。無論您是渴望進入數據分析領域的初學者，還是希望提升技能的在職人士，本書都將是您不可或缺的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據分析和挖掘充滿熱情，但感覺自己缺乏一個紮實的理論基礎和實踐指導。市麵上關於Hadoop的書籍很多，但大多數要麼偏理論，要麼偏工具，很難找到一本能夠將兩者很好地結閤起來，並且能讓我切實感受到“實戰”的書。這本書恰恰填補瞭這個空白。從“入門”到“進階”，它的內容設計非常人性化，能夠照顧到不同水平的學習者。 我尤其喜歡書中關於Hadoop生態係統的講解，它不僅介紹瞭Hadoop的HDFS和MapReduce，還涉及瞭Hive、HBase、Spark等一係列重要的組件。這讓我對整個大數據處理流程有瞭更全麵的認識。而且，書中大量的實戰案例，都非常貼近實際工作場景，讓我在學習理論的同時，也能掌握解決實際問題的能力。我感覺這本書不僅僅是在教我技術，更是在引導我思考如何利用大數據來創造價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計得非常有條理，從Hadoop的基礎概念，到核心組件的深入講解，再到大數據挖掘的實戰應用，每一個章節的過渡都很自然。我尤其欣賞它在講解過程中，對於各種復雜概念的通俗化處理。很多時候，我們學習技術都會被各種專業術語和抽象的概念弄得頭暈目眩，但這本書的作者似乎很有經驗，能夠用非常接地氣的方式來解釋這些內容，讓我能夠快速理解並消化。 更重要的是，“視頻教學版”這個特點，為我的學習過程增添瞭極大的便利。我一直覺得，對於Hadoop這樣的技術，光看文字很容易理解不透徹，尤其是在搭建環境和配置參數的時候。而配套的視頻，就像一個耐心的老師，一步一步地演示操作過程，讓我能夠跟著做，少走瞭很多彎路。我感覺這本書不僅僅是一本教材，更像是一位良師益友，陪伴我在大數據挖掘的道路上不斷前行。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop大數據挖掘從入門到進階實戰(視頻教學版)》的書，說實話，我拿到手的時候，心裏是抱著一種既期待又有些忐忑的心情。我一直對大數據這個領域很感興趣，但又苦於沒有一個係統性的學習路徑。市麵上關於Hadoop的書籍不少，但很多都過於理論化，讀起來枯燥乏味，很難找到那種能夠真正上手實踐的資料。偶然間看到這本書的介紹，說是“視頻教學版”，這立刻吸引瞭我。我一直認為，對於技術類書籍，視頻教學能夠極大地彌補文字的不足，尤其是對於像Hadoop這樣涉及復雜概念和操作的工具，直觀的演示會比純粹的文字描述更有效。 拿到書後，我首先翻閱瞭一下目錄，感覺內容安排得相當閤理。從最基礎的Hadoop概念介紹，到Hadoop生態係統中各種組件的講解，再到大數據挖掘的實際應用，層層遞進，循序漸進。這讓我覺得，即使是完全沒有接觸過Hadoop的新手，也能從頭開始學習。而且，看到“實戰”兩個字，我就知道這本書不是那種隻會講理論的“紙上談兵”。我迫不及待地想看看它具體是如何引導讀者進行實操的，希望能學到真正能用得上手的技能，而不是僅僅停留在概念層麵。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在內容的深度和廣度上都給我留下瞭深刻的印象。它並沒有止步於Hadoop的安裝和基本使用，而是深入探討瞭Hadoop在實際大數據挖掘項目中的應用。從數據采集、清洗、轉換，到特徵工程、模型選擇、訓練和評估，每個環節都講解得非常細緻。我尤其欣賞書中關於“進階”部分的講解，它涉及瞭更復雜的大數據處理框架，比如Spark，以及一些高級的挖掘算法。這對於想要在Hadoop領域深耕的讀者來說，是非常寶貴的財富。 此外，書中穿插的案例分析也十分貼切，能夠幫助讀者更好地理解理論知識在實際場景中的落地。作者在講解過程中，並沒有迴避技術細節，而是力求將復雜的概念用清晰易懂的語言闡述清楚，並輔以大量的代碼示例。這對於我這樣需要通過實踐來鞏固知識的學習者來說，簡直是福音。我期待著通過這本書，能夠掌握構建和優化Hadoop大數據挖掘解決方案的能力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前嘗試過幾本關於大數據和Hadoop的書籍，但都因為內容過於晦澀而半途而廢。這次抱著試一試的心態購買瞭《Hadoop大數據挖掘從入門到進階實戰(視頻教學版)》，結果完全超齣瞭我的預期。這本書最讓我驚喜的地方在於它的“視頻教學版”的定位。我一直覺得，對於像Hadoop這樣涉及命令行操作、集群配置等復雜過程的技術，單純的文字描述很難達到理想的學習效果。 而這本書通過配套的視頻，將那些抽象的概念具象化瞭。我可以通過視頻直觀地看到Hadoop集群的搭建過程，各種命令的執行效果，以及數據挖掘算法在實際操作中的運行流程。這種“邊看邊學”的學習方式，大大降低瞭學習門檻，也提升瞭學習效率。我能夠更快地理解書中的內容，並且能夠立刻跟著視頻進行模仿實踐，這種即時反饋的學習體驗，是其他純文字書籍無法比擬的。