深入理解大數據：大數據處理與編程實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃宜華，苗凱翔 編

圖書標籤:

• 大數據
• 數據處理
• 編程實踐
• Hadoop
• Spark
• 數據分析
• 數據挖掘
• 雲計算
• 大數據技術
• Python

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111473251

版次：1

商品編碼：11506726

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機類專業係統能力培養係列教材

開本：16開

齣版時間：2014-08-01

用紙：膠版紙

頁數：520

正文語種：中文

編輯推薦

　　

學術界與業界完美結閤的結晶，從原理剖析到係統化算法設計與編程實踐；

多年來係統性教學實踐和成果總結，一係列業界産品增強功能深度技術剖析；

一係列大賽獲奬算法、優秀課程設計以及來自科研課題及業界應用的實戰案例。

內容簡介

　　

　　《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》在總結多年來MapReduce並行處理技術課程教學經驗和成果的基礎上，與業界著名企業Intel公司的大數據技術和産品開發團隊和資深工程師聯閤，以學術界的教學成果與業界高水平係統研發經驗完美結閤，在理論聯係實際的基礎上，在基礎理論原理、實際算法設計方法以及業界深度技術三個層麵上，精心組織材料編寫而成。

全書的主要內容包括：
　　 ■ 大數據處理技術與Hadoop MapReduce簡介
　　 ■ Hadoop係統的安裝和操作管理
　　 ■ 大數據分布式文件係統HDFS
　　 ■ Hadoop MapReduce並行編程模型、框架與編程接口
　　 ■ 分布式數據錶HBase
　　 ■ 分布式數據倉庫Hive
　　 ■ Intel Hadoop係統優化與功能增強
　　 ■ MapReduce 基礎算法程序設計
　　 ■ MapReduce高級程序設計技術
　　 ■ MapReduce機器學習與數據挖掘基礎算法
　　 ■ 大數據處理算法與應用編程案例

　　本書中算法設計章節的程序源碼可在南京大學PASA大數據實驗室（PASA：Parallel Algorithms，Systems，and Applications）網站上下載：
　　 http://pasa-bigdata.nju.edu.cn/links.html

作者簡介

　　黃宜華博士，南京大學計算機科學與技術係教授、PASA大數據實驗室學術帶頭人。中國計算機學會大數據專傢委員會委員、副秘書長，江蘇省計算機學會大數據專傢委員會主任。於1983、1986和1997年獲得南京大學計算機專業學士、碩士和博士學位。主要研究方嚮為大數據並行處理、雲計算以及Web信息挖掘等，發錶學術研究論文60多篇。2010年在Google公司資助下在本校創建並開設瞭“MapReduce大數據並行處理技術”課程，成為全國最早開設該課程的院校之一。因在該課程教學和人纔培養方麵的齣色成績獲得2012年Google奬教金。目前正在開展係統化的大數據並行處理技術研究工作，主持國傢和省部級科研項目以及與美國Intel公司等業界的閤作研究項目多項。

　　苗凱翔 (Kai X. Miao) 博士，英特爾中國大數據首席技術官，中國計算機學會大數據專傢委員會委員。曾擔任英特爾中國區係統集成部總監、信息技術研究部門亞洲地區總監、英特爾北美地區解決方案首席架構師。於2009榮獲英特爾公司首席工程師職稱。在加入英特爾以前，曾在美國Rutgers與DeVry大學任教。獲得北方交通大學（北京）通信學士學位、美國辛辛那提大學電機工程碩士和博士學位。發錶期刊和會議研究論文多篇，並擁有21項美國專利，在各種會議上發錶過上百次主題演講，曾參與IETF、ITU 和 MIT CFP等工業標準的製定，並於2006 年擔任IEEE通信雜誌的聯閤編輯。

內頁插圖

精彩書評

　　

從計算技術的角度看，大數據處理是一種涉及到幾乎所有計算機技術層麵的綜閤性計算技術，涉及到計算機軟硬件技術的方方麵麵。大數據研究和應用已成為産業升級與新産業崛起的重要推動力量。
　　作為國內首本經過多年課堂教學實踐總結而成的大數據並行處理和編程技術書籍，本書全麵地介紹瞭大數據處理相關的基本概念和原理，著重講述瞭Hadoop MapReduce大數據處理係統的組成結構、工作原理和編程模型，分析瞭基於MapReduce的各種大數據並行處理算法和程序設計的思想方法。適閤高等院校作為MapReduce大數據並行處理技術課程的教材，同時也很適閤作為大數據處理應用開發和編程專業技術人員的參考手冊。
　　我很高興地看到，該書已納入瞭教育部計算機類專業教學指導委員會製定的計算機類專業係統能力培養計劃。大數據處理是一門綜閤性、極能體現計算機係統能力培養的課程。把大數據處理納入計算機類專業係統能力培養課程體係中第三層次的核心課程，作為一門起到一定“收官”作用的綜閤性課程，這是在計算機係統能力培養方麵的一個很好的嘗試。
　　—— 中國工程院院士、中國計算機學會大數據專傢委員會主任　李國傑
　　
　　作為國內較早從事大數據技術研究和教學的團隊之一，南京大學黃宜華教授和他的大數據實驗室同仁們在大數據技術領域已經進行瞭多年係統深入的研究工作，取得瞭卓有成效的研究成果。英特爾作為一傢全球領先的計算技術公司，長期以來始終以計算技術的創新為己任。在大數據處理技術方麵，我們也竭盡全力發揮齣我們在軟硬件平颱的組閤優勢引導大數據技術的全麵發展和推廣。
　　這本《深入理解大數據》的力作正是我們雙方在大數據領域共同努力的結晶，是以學術界和業界完美結閤的方式，在融閤瞭學術界係統化的研究教學工作和業界深度的係統和應用研發工作基礎上，成功打造齣的一本大數據技術佳作。相信這是一本適閤軟件技術人員和 IT 行業管理人員理解和掌握大數據技術的不可多得的技術書籍，也是一本適閤於在校大學生和研究生學習和掌握大數據處理和編程技術的好教材。
　　—— 英特爾亞太研發有限公司總經理　何京翔
　　

目錄

第一部分　Hadoop係統

第1章　大數據處理技術簡介

1.1　並行計算技術簡介

1.1.1　並行計算的基本概念

1.1.2　並行計算技術的分類

1.1.3　並行計算的主要技術問題

1.2　大數據處理技術簡介

1.2.1　大數據的發展背景和研究意義

1.2.2　大數據的技術特點

1.2.3　大數據研究的主要目標、基本原則和基本途徑

1.2.4　大數據計算模式和係統

1.2.5　大數據計算模式的發展趨勢

1.2.6　大數據的主要技術層麵和技術內容

1.3　MapReduce並行計算技術簡介

1.3.1　MapReduce的基本概念和由來

1.3.2　MapReduce的基本設計思想

1.3.3　MapReduce的主要功能和技術特徵

1.4　Hadoop係統簡介

1.4.1　Hadoop的概述與發展曆史

1.4.2　Hadoop係統分布式存儲與並行計算構架

1.4.3　Hadoop平颱的基本組成與生態係統

1.4.4　Hadoop的應用現狀和發展趨勢

第2章　Hadoop係統的安裝與操作管理

2.1　Hadoop係統安裝方法簡介

2.2　單機和單機僞分布式Hadoop係統安裝基本步驟

2.2.1　安裝和配置JDK

2.2.2　創建Hadoop用戶

2.2.3　下載安裝Hadoop

2.2.4　配置SSH

2.2.5　配置Hadoop環境

2.2.6　Hadoop的運行

2.2.7　運行測試程序

2.2.8　查看集群狀態

2.3　集群分布式Hadoop係統安裝基本步驟

2.3.1　安裝和配置JDK

2.3.2　創建Hadoop用戶

2.3.3　下載安裝Hadoop

2.3.4　配置SSH

2.3.5　配置Hadoop環境

2.3.6　Hadoop的運行

2.3.7　運行測試程序

2.3.8　查看集群狀態

2.4　Hadoop ；MapReduce程序開發過程

2.5　集群遠程作業提交與執行

2.5.1　集群遠程作業提交和執行過程

2.5.2　查看作業執行結果和集群狀態

第3章　大數據存儲--分布式文件係統HDFS

3.1　HDFS的基本特徵與構架

3.1.1　HDFS的基本特徵

3.1.2　HDFS的基本框架與工作過程

3.2　HDFS可靠性設計

3.2.1　HDFS數據塊多副本存儲設計

3.2.2　HDFS可靠性的設計實現

3.3　HDFS文件存儲組織與讀寫

3.3.1　文件數據的存儲組織

3.3.2　數據的讀寫過程

3.4　HDFS文件係統操作命令

3.4.1　HDFS啓動與關閉

3.4.2　HDFS文件操作命令格式與注意事項

3.4.3　HDFS文件操作命令

3.4.4　高級操作命令和工具

3.5　HDFS基本編程接口與示例

3.5.1　HDFS編程基礎知識

3.5.2　HDFS基本文件操作API

3.5.3　HDFS基本編程實例

第4章　Hadoop ；MapReduce並行編程框架

4.1　MapReduce基本編程模型和框架

4.1.1　MapReduce並行編程抽象模型

4.1.2　MapReduce的完整編程模型和框架

4.2　Hadoop ；MapReduce基本構架與工作過程

4.2.1　Hadoop係統構架和MapReduce程序執行過程

4.2.2　Hadoop ；MapReduce執行框架和作業執行流程

4.2.3　Hadoop ；MapReduce作業調度過程和調度方法

4.2.4　MapReduce執行框架的組件和執行流程

4.3　Hadoop ；MapReduce主要組件與編程接口

4.3.1　數據輸入格式InputFormat

4.3.2　輸入數據分塊InputSplit

4.3.3　數據記錄讀入RecordReader

4.3.4　Mapper類

4.3.5　Combiner

4.3.6　Partitioner

4.3.7　Sort

4.3.8　Reducer類

4.3.9　數據輸齣格式OutputFormat

4.3.10　數據記錄輸齣RecordWriter

第5章　分布式數據庫HBase

5.1　HBase簡介

5.1.1　為什麼需要NoSQL數據庫

5.1.2　HBase的作用和功能特點

5.2　HBase的數據模型

5.2.1　HBase的基本數據模型

5.2.2　HBase的查詢模式

5.2.3　HBase錶設計

5.3　HBase的基本構架與數據存儲管理方法

5.3.1　HBase在Hadoop生態中的位置和關係

5.3.2　HBase的基本組成結構

5.3.3　HBase ；Region

5.3.4　Region ；Server

5.3.5　HBase的總體組成結構

5.3.6　HBase的尋址和定位

5.3.7　HBase節點的上下綫管理

5.4　HBase安裝與操作

5.4.1　安裝一個單機版的HBase

5.4.2　HBase ；Shell操作命令

5.4.3　基於集群的HBase安裝和配置

5.5　HBase的編程接口和編程示例

5.5.1　錶創建編程接口與示例

5.5.2　錶數據更新編程接口與示例

5.5.3　數據讀取編程接口與示例

5.5.4　HBase ；MapReduce支持和編程示例

5.6　HBase的讀寫操作和特性

5.6.1　HBase的數據寫入

5.6.2　HBase的數據讀取

5.7　其他HBase功能

5.7.1　Coprocessor

5.7.2　批量數據導入Bulk ；Load

第6章　分布式數據倉庫Hive

6.1　Hive的作用與結構組成

6.2　Hive的數據模型

6.2.1　Hive的數據存儲模型

6.2.2　Hive的元數據存儲管理

6.2.3　Hive的數據類型

6.3　Hive的安裝

6.3.1　下載Hive安裝包

6.3.2　配置環境變量

6.3.3　創建Hive數據文件目錄

6.3.4　修改Hive配置文件

6.4　Hive查詢語言--HiveQL

6.4.1　DDL語句

6.4.2　DML語句

6.4.3　SELECT查詢語句

6.4.4　數據錶操作語句示例

6.4.5　分區的使用

6.4.6　桶的使用

6.4.7　子查詢

6.4.8　Hive的優化和高級功能

6.5　Hive ；JDBC編程接口與程序設計

第7章　Intel ；Hadoop係統優化與功能增強

7.1　Intel ；Hadoop係統簡介

7.1.1　Intel ；Hadoop係統的主要優化和增強功能

7.1.2　Intel ；Hadoop的係統構成與組件

7.2　Intel ；Hadoop係統的安裝和管理

7.3　Intel ；Hadoop ；HDFS的優化和功能擴展

7.3.1　HDFS的高可用性

7.3.2　Intel ；Hadoop係統高可用性配置服務

7.3.3　Intel ；Hadoop係統高可用性配置服務操作

7.3.4　自適應數據塊副本調整策略

7.4　Intel ；Hadoop ；HBase的功能擴展和編程示例

7.4.1　HBase大對象存儲（LOB）

7.4.2　加鹽錶

7.4.3　HBase跨數據中心大錶

7.5　Intel ；Hadoop ；Hive的功能擴展和編程示例

7.5.1　開源Hive的不足

7.5.2　Intel ；Hadoop“Hive ；over ；HBase”優化設計

7.5.3　Hive ；over ；HBase的架構

第二部分　MapReduce的編程和算法設計

第8章　MapReduce基礎算法程序設計

8.1　WordCount

8.1.1　WordCount算法編程實現

8.2　矩陣乘法

8.2.1　矩陣乘法原理和實現思路

8.2.2　矩陣乘法的MapReduce程序實現

8.3　關係代數運算

8.3.1　選擇操作

8.3.2　投影操作

8.3.3　交運算

8.3.4　差運算

8.3.5　自然連接

8.4　單詞共現算法

8.4.1　單詞共現算法的基本設計

8.4.2　單詞共現算法的實現

8.4.3　單詞共現算法實現中的細節問題

8.5　文檔倒排索引

8.5.1　簡單的文檔倒排索引

8.5.2　帶詞頻等屬性的文檔倒排索引

8.6　PageRank網頁排名算法

8.6.1　PageRank的簡化模型

8.6.2　PageRank的隨機瀏覽模型

8.6.3　PageRank的MapReduce實現

8.7　專利文獻分析算法

8.7.1　構建專利被引用列錶

8.7.2　專利被引用次數統計

8.7.3　專利被引用次數直方圖統計

8.7.4　按照年份或國傢統計專利數

第9章　MapReduce高級程序設計技術

9.1　簡介

9.2　復閤鍵值對的使用

9.2.1　把小的鍵值對閤並成大的鍵值對

9.2.2　巧用復閤鍵讓係統完成排序

9.3　用戶定製數據類型

9.3.1　Hadoop內置的數據類型

9.3.2　用戶自定義數據類型的實現

9.4　用戶定製數據輸入輸齣格式

9.4.1　Hadoop內置的數據輸入格式與RecordReader

9.4.2　用戶定製數據輸入格式與RecordReader

9.4.3　Hadoop內置的數據輸齣格式與RecordWriter

9.4.4　用戶定製數據輸齣格式與RecordWriter

9.4.5　通過定製數據輸齣格式實現多集閤文件輸齣

9.5　用戶定製Partitioner和Combiner

9.5.1　用戶定製Partitioner

9.5.2　用戶定製Combiner

9.6　組閤式MapReduce計算作業

9.6.1　迭代MapReduce計算任務

9.6.2　順序組閤式MapReduce作業的執行

9.6.3　具有復雜依賴關係的組閤式MapReduce作業的執行

9.6.4　MapReduce前處理和後處理步驟的鏈式執行

9.7　多數據源的連接

9.7.1　基本問題數據示例

9.7.2　用DataJoin類實現Reduce端連接

9.7.3　用全局文件復製方法實現Map端連接

9.7.4　帶Map端過濾的Reduce端連接

9.7.5　多數據源連接解決方法的限製

9.8　全局參數/數據文件的傳遞與使用

9.8.1　全局作業參數的傳遞

9.8.2　查詢全局的MapReduce作業屬性

9.8.3　全局數據文件的傳遞

9.9　關係數據庫的連接與訪問

9.9.1　從數據庫中輸入數據

9.9.2　嚮數據庫中輸齣計算結果

第10章　MapReduce數據挖掘基礎算法

10.1　K-Means聚類算法

10.1.1　K-Means聚類算法簡介

10.1.2　基於MapReduce的K-Means算法的設計實現

10.2　KNN最近鄰分類算法

10.2.1　KNN最近鄰分類算法簡介

10.2.2　基於MapReduce的KNN算法的設計實現

10.3　樸素貝葉斯分類算法

10.3.1　樸素貝葉斯分類算法簡介

10.3.2　樸素貝葉斯分類並行化算法的設計

10.3.3　樸素貝葉斯分類並行化算法的實現

10.4　決策樹分類算法

10.4.1　決策樹分類算法簡介

10.4.2　決策樹並行化算法的設計

10.4.3　決策樹並行化算法的實現

10.5　頻繁項集挖掘算法

10.5.1　頻繁項集挖掘問題描述

10.5.2 ；　Apriori頻繁項集挖掘算法簡介

10.5.3　Apriori頻繁項集挖掘並行化算法的設計

10.5.4　Apriori頻繁項集挖掘並行化算法的實現

10.5.5　基於子集求取的頻繁項集挖掘算法的設計

10.5.6　基於子集求取的頻繁項集挖掘並行化算法的實現

10.6　隱馬爾科夫模型和最大期望算法

10.6.1　隱馬爾科夫模型的基本描述

10.6.2　隱馬爾科夫模型問題的解決方法

10.6.3　最大期望算法概述

10.6.4　並行化隱馬爾科夫算法設計

10.6.5　隱馬爾科夫算法的並行化實現

第11章　大數據處理算法設計與應用編程案例

11.1　基於MapReduce的搜索引擎算法

11.1.1　搜索引擎工作原理簡介

11.1.2　基於MapReduce的文檔預處理

11.1.3　基於MapReduce的文檔倒排索引構建

11.1.4　建立Web信息查詢服務

11.2　基於MapReduce的大規模短文本多分類算法

11.2.1　短文本多分類算法工作原理簡介

11.2.2　並行化分類訓練算法設計實現

11.2.3　並行化分類預測算法設計實現

11.3　基於MapReduce的大規模基因序列比對算法

11.3.1　基因序列比對算法簡介

11.3.2　並行化BLAST算法的設計與實現

11.4　基於MapReduce的大規模城市路徑規劃算法

11.4.1　問題背景和要求

11.4.2　數據輸入

11.4.3　程序設計要求

11.4.4　算法設計總體框架和處理過程

11.4.5　並行化算法的設計與實現

11.5　基於MapReduce的大規模重復文檔檢測算法

11.5.1　重復文檔檢測問題描述

11.5.2　重復文檔檢測方法和算法設計

11.5.3　重復文檔檢測並行化算法設計實現

11.6　基於內容的並行化圖像檢索算法與引擎

11.6.1　基於內容的圖像檢索問題概述

11.6.2　圖像檢索方法和算法設計思路

11.6.3　並行化圖像檢索算法實現

11.7　基於MapReduce的大規模微博傳播分析

11.7.1　微博分析問題背景與並行化處理過程

11.7.2　並行化微博數據獲取算法的設計實現

11.7.3　並行化微博數據分析算法的設計實現

11.8　基於關聯規則挖掘的圖書推薦算法

11.8.1　圖書推薦和關聯規則挖掘簡介

11.8.2　圖書頻繁項集挖掘算法設計與數據獲取

11.8.3　圖書關聯規則挖掘並行化算法實現

11.9　基於Hadoop的城市智能交通綜閤應用案例

11.9.1　應用案例概述

11.9.2　案例一：交通事件檢測

11.9.3　案例二：交通流統計分析功能

11.9.4　案例三：道路旅行時間分析

11.9.5　案例四：HBase實時查詢

11.9.6　案例五：HBase ；Endpoint快速統計

11.9.7　案例六：利用Hive高速統計

附錄

附錄A　OpenMP並行程序設計簡介

附錄B　MPI並行程序設計簡介

附錄C　英特爾Apache ；Hadoop*係統安裝手冊

參考文獻

精彩書摘

　　4）從大數據處理響應性能看，大數據處理可分為實時／準實時與非實時計算，或者是聯機計算與綫下計算。前述的流式計算通常屬於實時計算，此外查詢分析類計算通常也要求具有高響應性能，因而也可以歸為實時或準實時計算。而批處理計算和復雜數據挖掘計算通常屬於非實時或綫下計算。

　　5）從數據關係角度看，大數據可分為簡單關係數據（如Web日誌）和復雜關係數據（如社會網絡等具有復雜數據關係的網計算）。

　　6）從迭代計算角度看，現實世界的數據處理中有很多計算問題需要大量的迭代計算，諸如一些機器學習等復雜的計算任務會需要大量的迭代計算，為此需要提供具有高效的迭代計算能力的大數據處理和計算方法。

　　7）從並行計算體係結構特徵角度看，由於需要支持大規模數據的存儲和計算，因此目前絕大多數大數據處理都使用基於集群的分布式存儲與並行計算體係結構和硬件平颱。MapReduce是最為成功的分布式存儲和並行計算模式。然而，基於磁盤的數據存儲和計算模式使MapReduce難以實現高響應性能。為此人們從分布計算體係結構層麵上又提齣瞭內存計算的概念和技術方法。

　　1．2．3大數據研究的主要目標、基本原則和基本途徑

　　1．大數據研究的主要目標

　　大數據研究的主要目標是，以有效的信息技術手段和計算方法，獲取、處理和分析各種應用行業的大數據，發現和提取數據的深度價值，為行業提供高附加值的應用和服務。因此，大數據研究的核心目標是價值發現，而其技術手段是信息技術和計算方法，其效益目標是為行業提供高附加值的應用和服務。

　　2．大數據研究的基本特點。

　　大數據研究具有以下幾方麵的主要特點：

　　1）大數據處理具有很強的行業應用需求特性，因此大數據技術研究必須緊扣行業應用需求。

　　2）大數據規模極大，超過任何傳統數據庫係統的處理能力。

　　3）大數據處理技術綜閤性強，任何單一層麵的計算技術都難以提供理想的解決方案，需要采用綜閤性的軟硬件技術纔能有效處理。

　　4）大數據處理時，大多數傳統算法都麵臨失效，需要重寫。

　　3．大數據研究的基本原則

　　大數據研究的基本原則是：

　　1）應用需求為導嚮：由於大數據問題來自行業應用，因此大數據的研究需要以行業應用問題和需求為導嚮，從行業實際的應用需求和存在的技術難題入手，研究解決有效的處理技術和解決方案。

　　2）領域交叉為橋梁：由於大數據技術有典型的行業應用特徵，因此大數據技術研究和應用開發需要由計算技術人員、數據分析師、具備專業知識的領域專傢相互配閤和協同，促進應用行業、IT産業與計算技術研究機構的交叉融閤，來提供良好的大數據解決方法。

　　3）技術綜閤為支撐：與傳統的單一層麵的計算技術研究和應用不同，大數據處理是幾乎整個計算技術和信息技術的融閤，隻有采用技術交叉融閤的方法纔能提供較為完善的大數據處理方法。

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前言/序言

窺探數據洪流的智慧之門：一本探索數據價值的讀物 在信息爆炸的時代，我們被海量數據所淹沒，如何從中洞察趨勢、發掘規律、驅動決策，成為瞭擺在我們麵前的巨大挑戰。這本書並非關於如何搭建龐大的集群，也非深入探討復雜的分布式算法。它是一次麵嚮所有對數據價值充滿好奇，渴望理解數據如何改變世界的人們的邀請，是一次關於數據思維、數據應用以及數據倫理的深入探索。 我們從何而來？數據的起源與演化。 首先，我們會追溯數據的源頭。從傳感器捕捉到的微小信號，到用戶每一次的點擊、每一次的滑動，再到企業運營中産生的海量日誌，數據無處不在，它們以驚人的速度生成和積纍。我們會探討不同類型的數據，如結構化數據（數據庫中的錶格）、半結構化數據（XML、JSON）和非結構化數據（文本、圖像、視頻），理解它們各自的特點和挑戰。更重要的是，我們將審視數據是如何隨著技術的發展而演進的，從最初的簡單記錄，到如今承載著復雜語義和行為的動態實體。理解數據的來源和演化，是駕馭數據的基石。 數據如何說話？洞察數據中的模式與關聯。 一旦數據匯集，它們的價值便開始顯現。這本書將帶領你走進數據分析的核心地帶，但不是通過枯燥的代碼和復雜的公式。我們將通過生動案例，講解如何從數據中提煉有意義的信息。你將瞭解到，簡單的統計學原理是如何揭示隱藏在錶麵之下的趨勢的，例如，為什麼某個産品銷量突然攀升？為什麼某個營銷活動效果顯著？我們會探討相關性與因果性的區彆，幫助你避免草率的結論，做齣更明智的判斷。 我們將深入淺齣地介紹一些經典的數據洞察方法，例如： 趨勢分析： 如何識彆數據隨時間的變化規律，預測未來的走嚮。 關聯規則挖掘： 發現數據項之間的有趣聯係，例如“購買瞭麵包的顧客也常常購買牛奶”。 聚類分析： 將相似的數據點分組，從而更好地理解客戶群體、産品特性等。 異常檢測： 識彆數據中的“不尋常”之處，這可能是欺詐行為、係統故障，也可能是新的商業機會。 這些方法並非局限於特定的技術棧，而是通用的思維工具，能夠幫助你在任何數據場景下，都能挖掘齣潛在的價值。 數據如何驅動行動？從洞察到決策的橋梁。 僅僅理解數據是不夠的，真正的力量在於如何利用數據來指導行動。這本書將重點關注數據驅動決策的流程和理念。你將看到，如何將數據洞察轉化為可執行的策略，如何通過數據驗證假設，並不斷優化業務流程。 我們將會探討： 用戶畫像的構建： 如何利用數據理解你的用戶，他們的需求、偏好和行為習慣。 産品優化與創新： 如何通過用戶反饋和行為數據，迭代和改進産品，甚至催生全新的産品概念。 營銷策略的製定與評估： 如何精準定位目標客戶，設計有效的營銷活動，並衡量其 ROI。 風險管理與欺詐檢測： 如何利用數據識彆潛在風險，保護企業和用戶的利益。 個性化推薦係統的原理： 為什麼電商網站知道你可能喜歡什麼，音樂平颱給你推薦符閤你口味的歌麯？ 這些應用場景將讓你看到，數據並非冰冷的數字，而是能夠驅動增長、提升效率、改善用戶體驗的強大引擎。 數據背後的倫理與挑戰：負責任地使用數據。 在享受數據帶來的便利和價值的同時，我們不能忽視其背後潛藏的倫理和社會挑戰。本書將引導你思考： 數據隱私的保護： 在數據收集和使用過程中，如何尊重和保護個人的隱私權？ 算法的公平性與透明度： 如何避免算法中的偏見，確保公平對待所有用戶？ 數據安全的重要性： 如何保護敏感數據不被泄露和濫用？ 數據倫理的實踐： 企業和個人在數據使用中應該遵循怎樣的原則？ 我們相信，負責任地使用數據，是實現數據價值最大化，並贏得社會信任的關鍵。理解這些倫理問題，將幫助我們成為更具社會責任感的數據使用者和創造者。 麵嚮未來：數據思維與持續學習。 本書並非提供一套僵化的規則，而是倡導一種“數據思維”——一種將數據視為重要資産，並善於利用數據解決問題的思維模式。無論你身處哪個行業，從事哪種職業，培養數據思維都將使你更具競爭力。 在這個快速變化的時代，數據技術日新月異，但核心的數據價值和驅動決策的理念卻曆久彌新。本書鼓勵讀者保持好奇心，持續學習，不斷探索數據所能帶來的無限可能。 總而言之，這本讀物希望為你打開一扇窗，讓你看見數據洪流中蘊藏的無限機遇，學會用數據這門語言去理解世界，並最終用數據驅動有意義的改變。它適閤所有渴望提升自身數據素養，希望在數據時代乘風破浪的你。

評分☆☆☆☆☆

《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》這本書，對我來說，是一次前所未有的學習體驗。作者用他嚴謹的邏輯和清晰的語言，將原本復雜的大數據概念變得觸手可及。我最喜歡書中關於數據分析方法的介紹，從描述性分析到預測性分析，讓我看到瞭數據分析在商業決策中的巨大價值。我嘗試著去理解書中關於A/B測試的講解，這讓我明白如何通過實驗來驗證假設，並做齣更科學的決策。書中對用戶行為分析的深入剖析，也讓我對如何從用戶數據中挖掘價值有瞭更深刻的認識。我喜歡書中關於數據産品設計的討論，這讓我看到瞭如何將大數據技術轉化為有價值的産品，滿足用戶的需求。這本書讓我不再局限於技術的層麵，而是將其與實際的業務場景相結閤，讓我看到瞭大數據應用的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

自從我開始接觸《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》這本書，我的思維模式就發生瞭巨大的轉變。過去，我總是被動地接受信息，而現在，我開始主動地去思考數據的價值和意義。書中對數據挖掘算法的詳細解釋，比如關聯規則、聚類分析等，讓我看到瞭從海量數據中發現規律的強大能力。我嘗試著將書中介紹的算法應用到我遇到的實際問題中，雖然過程充滿挑戰，但每一次成功的嘗試都讓我對大數據充滿瞭信心。書中對雲計算在支撐大數據處理方麵的作用的闡述，也讓我明白瞭為什麼雲計算會成為大數據時代的基石。我對書中關於敏捷開發在大數據項目中的應用也充滿瞭興趣，這讓我看到瞭如何更高效地迭代和優化大數據解決方案。這本書不僅僅是關於技術的講解，更是關於如何利用技術來解決實際問題的智慧結晶，它讓我學會瞭如何用更宏觀的視角來看待數據，並從中提取有價值的信息。

評分☆☆☆☆☆

《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》這本書，與其說是一本技術書籍，不如說是一部引人入勝的探索故事。作者用他豐富的經驗和獨到的見解，為我們描繪瞭一個波瀾壯闊的大數據時代。我尤其欣賞書中關於數據存儲和管理的章節，從HDFS的分布式特性到NoSQL數據庫的多樣化選擇，都讓我對如何高效、安全地存儲海量數據有瞭全新的認識。書中對數據治理和數據質量的強調，也讓我意識到瞭數據背後的價值和風險，這在我過去的工作中常常被忽略。當我讀到關於流式數據處理的部分時，我仿佛看到瞭實時數據分析的巨大潛力，也明白瞭為什麼實時性在大數據時代如此重要。書中對Kafka、Flink等實時處理框架的講解，讓我對如何構建實時數據管道有瞭更清晰的思路。這本書的邏輯非常嚴謹，每一章都像是在為下一章打下堅實的基礎，讓我能夠逐步深入，理解更復雜的概念。讀完這本書，我感覺自己就像一名探險傢，在大數據的海洋中找到瞭一張詳盡的藏寶圖，讓我能夠自信地齣發，去挖掘隱藏在數據中的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

終於下定決心，把那本厚重的《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》從書架上請瞭齣來。打開第一頁，撲麵而來的是一股知識的海洋，仿佛站在瞭巨人的肩膀上，眺望著整個大數據世界的壯麗圖景。我被書中清晰的邏輯和層層遞進的講解深深吸引，作者並沒有直接拋齣復雜的概念，而是從大數據的起源、發展曆程娓娓道來，讓我這個初學者也能循序漸進地理解這個龐大而迷人的領域。書中對各種大數據處理框架的介紹，如Hadoop、Spark等，都做瞭詳盡的剖析，不僅講解瞭它們的原理和架構，還通過大量的代碼示例，展示瞭如何在實際項目中應用這些技術。我尤其喜歡書中關於數據倉庫、數據湖的概念講解，以及它們在企業級數據分析中的作用，這讓我對如何構建高效的數據基礎設施有瞭更深刻的認識。書中還涉及瞭數據挖掘、機器學習等熱門話題，雖然篇幅不多，但足以勾勒齣大數據應用的前景和潛力。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的大師在循循善誘，帶領我一步步揭開大數據的神秘麵紗。我期待著在接下來的閱讀中，能更深入地掌握這些知識，並將其運用到我的實際工作中，解決更復雜的數據問題。

評分☆☆☆☆☆

《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》這本書，在我看來，是一次對大數據技術的全麵梳理和深度挖掘。作者並沒有停留在對單一技術的介紹，而是將各種技術有機地結閤在一起，形成瞭一個完整的大數據生態係統。我非常贊同書中關於數據集成和ETL過程的詳細講解，這讓我明白瞭如何將來自不同源頭的數據有效地整閤起來，為後續的分析做好準備。書中對數據倉庫和數據湖的對比分析，也讓我對如何選擇閤適的數據存儲方案有瞭更清晰的認識。我特彆喜歡書中關於實時數據處理和批處理的權衡和選擇的討論，這讓我明白瞭在不同的場景下，應該如何靈活運用不同的處理方式。這本書讓我看到瞭大數據技術的復雜性和多樣性，也讓我明白瞭掌握這些技術需要付齣大量的努力和時間。但正是這種挑戰，激發瞭我不斷學習和探索的欲望，讓我渴望成為一名閤格的大數據工程師。

評分☆☆☆☆☆

拿到《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》這本書，我感覺自己像是得到瞭一個通往大數據世界的“萬能鑰匙”。作者用一種非常平易近人的方式，講解瞭大數據領域的各種核心概念和技術。我尤其喜歡書中關於機器學習在數據挖掘中的應用講解，這讓我看到瞭如何利用算法來從海量數據中發現隱藏的模式和規律。我嘗試著去理解書中關於深度學習在圖像識彆和自然語言處理中的應用，這讓我看到瞭人工智能與大數據的深度融閤。書中對推薦係統的詳細介紹，也讓我對如何構建個性化的推薦服務有瞭更清晰的思路。我喜歡書中關於大數據項目管理的討論，這讓我明白瞭如何有效地管理大數據項目，確保項目的成功。這本書讓我對大數據充滿瞭信心，也讓我渴望在未來能夠利用這些技術，創造齣更多有價值的應用。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》這本書給我帶來瞭巨大的震撼。在閱讀過程中，我深刻體會到瞭作者深厚的功底和對大數據的獨到見解。書中對數據模型設計的探討，以及不同數據結構在處理大規模數據集時的優劣勢分析，讓我受益匪淺。我一直對數據可視化在理解大數據方麵的作用感到好奇，而這本書恰好滿足瞭我的願望，它不僅介紹瞭常用的可視化工具，還講解瞭如何通過有效的可視化手段來揭示數據中的隱藏模式和趨勢。書中對數據安全和隱私保護的討論，也引起瞭我高度的重視，這讓我明白瞭在大數據時代，如何在發揮數據價值的同時，保障用戶的隱私和數據的安全。我尤其喜歡書中關於大數據項目生命周期的講解，這讓我對如何從需求分析到部署運維，全流程地管理一個大數據項目有瞭更全麵的認識。這本書讓我不再畏懼大數據，而是將其視為一個充滿機遇的領域，讓我充滿瞭探索和學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

翻開《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》，我仿佛走進瞭一個由數據構成的宏大宇宙。作者以一種非常體係化的方式，將大數據領域的各個方麵進行瞭係統性的梳理。我尤其欣賞書中關於數據安全和閤規性的詳細探討，這讓我明白瞭在大數據應用中，閤規性是多麼重要的一環。書中對數據備份和災難恢復的講解，也讓我意識到瞭保障數據安全的重要性。我嘗試著去理解書中關於元數據管理的部分，這讓我明白瞭管理海量數據背後的復雜性，以及元數據在數據治理中的關鍵作用。我喜歡書中關於數據質量保證的講解，這讓我明白瞭如何確保數據的準確性和可靠性，從而為後續的分析提供堅實的基礎。這本書讓我從一個初學者，逐漸成長為一個對大數據技術有更深入理解的探索者，我對這個領域的興趣也日益濃厚。

評分☆☆☆☆☆

《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》這本書，給我帶來的不僅僅是知識的增長，更是思維的升華。作者以一種宏觀的視角，帶領我審視整個大數據生態係統，讓我看到瞭不同技術之間的聯係和協作。我非常欣賞書中關於數據管道構建的詳細講解，這讓我明白瞭如何將數據從源頭采集到最終應用，形成一個完整的數據流。我嘗試著去理解書中關於實時數據分析和批處理的對比，這讓我明白瞭在不同的場景下，應該如何選擇最適閤的處理方式。書中對數據倉庫和數據湖的深入剖析，也讓我對如何存儲和管理海量數據有瞭更清晰的認識。我喜歡書中關於數據治理和數據生命周期的討論，這讓我明白瞭如何從數據采集到數據歸檔，全流程地管理數據的生命周期。這本書讓我看到瞭大數據技術的博大精深，也讓我對其産生瞭濃厚的興趣，渴望不斷深入探索。

評分☆☆☆☆☆

說實話，最初拿到《深入理解大數據：大數據處理與編程實踐》這本書時，我並沒有抱太大的期望，畢竟“大數據”這個詞聽起來就充滿瞭技術壁壘，我擔心自己會看得雲裏霧裏，一知半解。然而，當我翻開書頁，一種前所未有的驚喜油然而生。作者以一種非常接地氣的方式，將那些原本高深莫測的概念一一拆解，就像是給我打開瞭一扇通往大數據世界的大門。書中對分布式計算原理的闡述，簡直是我的救星，過去我對MapReduce的理解總是停留在錶麵，而這本書則詳細解釋瞭其背後的思想和算法，讓我茅塞頓開。接著，書中對Spark的介紹更是讓我眼前一亮，它在性能上的飛躍和易用性的提升，都讓我看到瞭大數據處理的未來。我花瞭大量的時間去理解書中的每一個代碼示例，並嘗試在自己的環境中運行，雖然過程中遇到瞭不少挑戰，但每一次成功都給我帶來瞭巨大的成就感。這本書不僅僅是理論的堆砌，更是實踐的指南，它教會我如何思考問題，如何選擇閤適的工具，以及如何將理論轉化為實際的解決方案。對於任何想要在大數據領域有所建樹的開發者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

在這買很方便，便宜，以後還會再來

評分☆☆☆☆☆

字少，不推薦。字少，不推薦。

評分☆☆☆☆☆

具有一定的實用性，不過為什麼整這麼厚

評分☆☆☆☆☆

不錯。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本工具書。

評分☆☆☆☆☆

紙質很不錯，物流也很快，包裝也可以，內容需要拜讀，很經典的書，京東也靠譜……

評分☆☆☆☆☆

在這買很方便，便宜，以後還會再來

評分☆☆☆☆☆

學習學習大數據方麵

評分☆☆☆☆☆

東西很喜歡，物有所值！