具體描述
內容簡介
大數據分布式計算課程是大數據方嚮應用統計專業碩士學生的專業必修課，通過本課程的學習使學生能夠掌握目前大數據挖掘領域常用的並行計算方法，加深學生對統計並行計算的理解，培養學生使用在現代並行架構下利用統計方法深入挖掘大數據中的數據結構並能解決一些實際問題的能力。作者簡介
李豐 中央財經大學統計與數學學院碩士生導師，院長助理。瑞典斯德哥爾摩大學統計學係統計學博士。研究方嚮與興趣：大數據與復雜模型、貝葉斯推斷與統計計算、計量經濟與預測方法、多元模型等。曾獲國際貝葉斯協會青年旅行奬勵、瑞典Knut and Alice Wallenberg 基金會奬勵。任中國統計教育學會高等教育分會副秘書長。金融工程與風險管理國際研討會執行秘書等。目錄
目錄第1章 統計分析與並行計算
1．1 並行計算與並行計算機
1．2 統計計算的並行原理||以矩陣乘法為例
1．3 基於R 的單機並行計算
1．4 基於Python 的單機並行計算
1．5 大數據背景下的數據采集和存儲
1．6 參考文獻
第2章 Hadoop 基礎
2．1 Hadoop 曆史、生態係統
2．2 Hadoop 的分布式文件係統(HDFS)
2．3 MapReduce 工作原理
2．4 Hadoop 上運行MapReduce
2．5 MapReduce 實例： 分層隨機抽樣
2．6 MapReduce 實例： 聚類分析
2．7 參考文獻
第3章 基於Hadoop 的分布式算法和模型實現
3．1 R 中實現Hadoop 分布式計算
3．2 Mahout 與大數據機器學習
3．3 利用Mahout 進行數據挖掘
3．4 Mahout 實例： Logistics 迴歸和隨機森林分類算法
3．5 Mahout 實例： 隨機森林的分布式實現
3．6 參考文獻
第4章 統計模型的MapReduce 實現詳解
4．1 泊鬆迴歸模型： 付費搜索廣告分析
4．2 判彆分析： 氣象因素對霧霾影響分析
4．3 分塊Logistics 迴歸
4．4 文本分類
4．5 樸素貝葉斯模型
4．6 嶺迴歸模型
4．7 推薦係統
4．8 參考文獻
第5章 分布式文件訪問與計算
5．1 Hive 基礎
5．2 HiveQL 數據定義(DDL)
5．3 HBase
5．4 Hive 實例： FoodMart 案例
5．5 Hive 實例： Hive Streaming 交互計算
5．6 參考文獻
第6章 Spark 與統計模型
6．1 Spark 簡介
6．2 Spark 工作原理介紹
6．3 Pyspark 命令介紹
6．4 Spark 實例： 通過Word Count 瞭解Spark 工作流程
6．5 Spark 實例： 二分類學習
6．6 Spark 實例： 決策樹模型
6．7 參考文獻
附錄A Hadoop 安裝運行
A．1 單機僞分布式安裝
A．2 全分布式集群
附錄B Mahout 安裝與運行
附錄C Hive 安裝運行
C．1 準備
C．2 安裝Hive
C．3 配置Hive
附錄D HBase 安裝運行
D．1 安裝配置HBase
D．2 啓動HBase
附錄E Spark 的配置與安裝
E．1 安裝配置Scala
E．2 安裝配置Spark
精彩書摘
前言本書的編寫受益於中央財經大學聯閤中國人民大學、北京大學、中國科學院大學和首都經濟貿易大學五所高校與政府部門和産業界聯閤共建的大數據分析碩士培養協同創新平颱。我有幸作為該平颱主要課程設計和講授的教師之一, 負責大數據分析方嚮研究生課程大數據分布式計算" 的建設和教學。本教材是以該課程2014|2015 年的教學內容和講義輔以教學案例為藍本編寫的。
目前市麵上與大數據相關的計算類書籍有很多, 但是均麵嚮計算機相關專業人員。有的側重於大數據分布式平颱Hadoop 或者Spark 的架構, 有的側重於大數據計算相關計算機語言介紹, 有的側重於大數據平颱的係統開發, 但是針對大數據分析最為重要和骨髓部分之一的統計模型, 相關實踐類書籍還相對較少。
本書側重於統計和機器學習模型在大數據分布式平颱的應用, 從案例入手, 介紹常見統計模型的大數據分布式計算原理。基於單機共享內存背景開發的統計軟件很難直接應用於分布式存儲的海量數據。對於初學者而言, 在大數據平颱下, 即便是開發簡單的迴歸模型或者邏輯斯蒂模型都非常睏難, 更不用說復雜的統計、機器學習算法, 這直接阻礙瞭高效的統計模型在大數據中的開發和部署。
考慮到數據相關工作者在企業實際策略開發和建模中R 語言與Python 語言是基礎語言, 為瞭方便相關讀者快速入門, 本書的主要語言采用R 語言和Python 語言, 但是本書中提到的大數據建模思想是不受語言限製的, 讀者可以根據自己擅長的語言實現相關模型的大數據開發。
與傳統的大數據計算類書籍不同, 本書的側重點是統計模型的實際案例解決, 因此本書每章均附有較完整的統計案例。考慮到市麵上對於大數據平颱的搭建和配置書籍已經很多,而且對於企業而言, 這樣的平颱往往已經很完善, 本書淡化瞭該部分, 感興趣的讀者可以參考相關書籍或者本書的附錄。
本書按照如下結構組織: 第1 章介紹大數據分布式計算的背景和基於R 語言和Python語言的單機並行原理, 讓讀者熟悉分布式的基本概念。第2 章介紹目前流行的大數據分布式計算框架Hadoop 的曆史、文件存儲係統以及大數據分布式計算的各個擊破原理, 即MapRe-duce。與Hadoop 相關的安裝配置參見附錄A。第3 章介紹現有大數據分布式平颱中常見的統計模型的原理以及案例分析。與之相關的Mahout 安裝和配置參見附錄B。第4 章以多個案例的形式介紹如何在大數據平颱開發常見統計模型。第5 章介紹分布式文件係統的訪問和操作。與此相關的Hive、HBase 的安裝參見附錄C 和附錄D。第6 章對學有餘力的讀者介紹Spark 平颱下統計分析的基礎, 並配有PySpark 使用基礎和基於Scala 語言的案例。附錄E 介紹Spark 和Scala 的安裝和配置。
在此要特彆感謝中國人民大學統計學院呂曉玲老師以及李天博、王小寜、丁維悅、曹昕、李榮慶、王張浩、王高斌同學在本書的編寫過程中對文字和內容的大力貢獻。感謝參加五校大數據分析方嚮研究生課程的同學對本書案例的貢獻, 他們是成慧敏、陳思聰、陳晞、劉利恒、劉智彬、魏詩韻、吳雅雯、辛思、張楚妍、張詩玉、趙哲匯、鄭巧筠、硃述政。沒有呂老師和幾位同學的協助, 就沒有《大數據分布式計算與案例》一書的最終及時成稿。感謝百度大數據部高級工程師康雁飛博士、中央財經大學統計與數學學院方劍和劉靜同學對本書的認真校對。
由於編寫時間倉促和本人水平有限, 書中的錯誤和紕漏一定有很多, 懇請讀者不吝指齣以便作齣修正。
前言/序言
用戶評價
在如今這個數據為王的時代，對海量數據的處理能力已成為衡量一個組織或個人技術實力的重要標尺。我作為一名在大數據領域摸索多年的從業者，深切體會到瞭分布式計算在處理PB級彆數據時的不可或缺性。然而，理論知識的零散和實際操作的脫節，常常讓我感到迷茫。因此，當我看到《大數據分布式計算與案例》這本書時，我的內心是湧現齣瞭一種強烈的求知欲，它標題中的“分布式計算”和“案例”兩個關鍵詞，精準地擊中瞭我的痛點。 我特彆關注書中對於分布式計算核心原理的闡述。我希望它不僅僅是停留在概念層麵，而是能深入到技術細節。例如，在分布式文件係統中，數據是如何被分割、存儲和冗餘的？在分布式計算框架中，任務是如何被分解、調度和執行的？我希望書中能夠提供一些具體的算法解釋，比如一緻性哈希算法在負載均衡中的應用，或者分布式鎖機製在並發控製中的作用。我對此類能夠支撐起整個分布式係統運作的底層邏輯非常感興趣，因為隻有理解瞭“為什麼”，纔能更好地“怎麼做”。 這本書的“案例”部分，是我最為期待和看重的。我希望看到的不是那種脫離實際的“Hello World”式的例子，而是能夠涵蓋真實世界中大數據應用場景的復雜解決方案。比如，在分析大規模用戶行為數據時，如何設計一個能夠實時捕捉用戶興趣並進行個性化推薦的分布式係統？或者在金融領域，如何構建一個高效的分布式反欺詐係統？我希望案例中能夠詳細展示，從數據采集、存儲、清洗，到特徵工程、模型訓練、部署和監控，整個端到端的過程是如何通過分布式計算技術實現的。 我非常看重書中對於不同分布式計算技術棧的對比分析。我知道當前存在著多種主流的分布式計算框架，如Hadoop、Spark、Flink等，它們各有韆鞦。我希望這本書能夠通過具體的案例，深入分析這些框架在不同場景下的適用性、性能錶現以及優缺點，從而幫助我做齣更明智的技術選型。我希望能夠瞭解到，在什麼樣的數據規模、計算需求和業務場景下，選擇哪種技術棧能夠達到最優的效果。 我同樣關注書中關於大數據存儲和數據倉庫的內容。在處理海量數據時，高效的數據存儲和管理是基礎。我希望書中能夠詳細介紹，如HDFS、S3等分布式存儲係統的設計理念和使用技巧，以及Hive、HBase等分布式數據庫在數據分析中的應用。我希望能夠學習到如何構建一個能夠支持復雜查詢和數據挖掘的數據倉庫。 我希望這本書的作者能夠是那些在分布式計算領域擁有深厚理論功底和豐富實戰經驗的專傢。他們的經驗之談，往往比枯燥的理論更能觸及問題的本質。我期待作者能夠用清晰、邏輯嚴謹的語言，將復雜的概念娓娓道來，同時又不失其專業性。我希望這本書能夠成為我理解分布式計算的“敲門磚”，並為我打開更廣闊的學習視野。 我還會關注書中是否會涉及一些關於分布式係統可靠性和可擴展性的設計原則。在麵對海量數據和高並發訪問時，係統的穩定性和可伸縮性是至關重要的。學習如何在分布式計算中實現這些目標，對我來說至關重要。 最後，我希望這本書能夠為我提供一套解決大數據分布式計算問題的思維框架。通過學習書中的案例，我不僅能夠獲得具體的解決方案，更重要的是，我能夠培養齣獨立分析和解決問題的能力。我期待這本書能夠成為我深入理解和掌握大數據分布式計算技術的“利器”。 《大數據分布式計算與案例》這本書，我滿懷憧憬，希望它能成為我探索大數據分布式計算世界的得力夥伴。
評分我在大數據領域摸索已久，深知分布式計算的重要性，但往往在理論和實踐之間存在著一道鴻溝。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空缺。《大數據分布式計算與案例》——這標題本身就極具吸引力，因為它直接點明瞭我最需要的兩個方麵：深入的計算原理和貼閤實際的應用場景。 我非常渴望瞭解分布式計算的底層邏輯。在實際工作中，我們常常會遇到性能瓶頸，而這些瓶頸的根源往往在於對分布式計算原理理解不夠深入。我希望這本書能夠詳細闡釋，例如數據在分布式環境中的分區策略是如何影響計算效率的？任務調度器是如何平衡資源、優化任務執行順序的？書中對於並行計算、數據分片、節點間通信等核心概念的深入講解，將是我學習的重點。我期待能夠通過書中清晰的圖示和生動的解釋，徹底理解這些概念。 這本書的“案例”部分，是我最看重的價值所在。我希望看到的不是那種脫離實際的“Hello World”式的例子，而是能夠涵蓋真實世界中大數據應用場景的復雜解決方案。例如，在電商領域，如何利用分布式計算來構建一個高效的個性化推薦係統？在金融領域，如何構建一個能夠實時檢測欺詐行為的分布式係統？我希望案例中能夠詳細展示，從問題定義、數據準備，到技術選型、係統設計、代碼實現，以及最終的性能評估，整個端到端的過程。 我對書中關於不同分布式計算框架的對比分析也充滿期待。我知道市麵上存在著多種優秀的分布式計算框架，如Apache Spark、Apache Flink、Apache Hadoop等，但它們各自的優勢和適用場景我並沒有完全掌握。我希望通過書中詳細的案例分析，能夠幫助我理解這些框架在不同任務類型（如批處理、流處理、交互式查詢）下的錶現，並學會如何在特定的業務需求下進行最優的技術選型。 我同樣關注書中關於分布式數據存儲和管理的內容。在處理PB級彆的數據時，高效、可靠的數據存儲是基礎。我希望書中能夠介紹如HDFS、Ceph等分布式文件係統，以及Cassandra、HBase等分布式NoSQL數據庫的設計原理和實際應用。我希望能夠學習到如何根據不同的數據類型和訪問模式，選擇最閤適的數據存儲方案。 我希望這本書的作者能夠是那些在分布式計算領域擁有深厚理論功底和豐富實戰經驗的專傢。他們的經驗之談，往往比枯燥的理論更能觸及問題的本質。我期待作者能夠用清晰、邏輯嚴謹的語言，將復雜的概念娓娓道來，同時又不失其專業性。 我還會關注書中是否會涉及一些關於分布式係統可靠性和可擴展性的設計原則。在麵對海量數據和高並發訪問時，係統的穩定性和可伸縮性是至關重要的。學習如何在分布式計算中實現這些目標，對我來說至關重要。 最後，我希望這本書能夠為我提供一套解決大數據分布式計算問題的思維框架。通過學習書中的案例，我不僅能夠獲得具體的解決方案，更重要的是，我能夠培養齣獨立分析和解決問題的能力。我期待這本書能夠成為我深入理解和掌握大數據分布式計算技術的“利器”。 《大數據分布式計算與案例》這本書，我滿懷信心，相信它能為我的大數據技術之路提供堅實的支撐。
評分我最近一直在追尋能夠真正解答我在大數據處理過程中所遇到的那些“為什麼”的書籍。有時候，我們能夠照著教程敲代碼，實現瞭功能，但對於其背後的原理，以及為何要如此設計，卻知之甚少。這讓我感覺像是掌握瞭一套工具，但並不真正理解它的精髓。因此，當我看到《大數據分布式計算與案例》這個書名時，內心是充滿瞭渴望，希望它能解答我心中的疑惑。 我對分布式計算的理解，目前還停留在一些基礎的框架層麵，比如知道Hadoop有HDFS和MapReduce，Spark有RDD和DataFrame。但是，在實際應用中，當遇到性能瓶頸，或者數據分布不均導緻計算效率低下時，我往往不知所措。我迫切需要一本能夠深入剖析分布式計算模型，例如如何進行數據分區、任務調度、容錯恢復等核心機製的書籍。我希望書中能夠詳細解釋，例如在MapReduce中，Map任務和Reduce任務是如何協調工作的？Spark的DAG調度器是如何優化任務執行順序的？這些深層次的原理，是我目前最欠缺的。 這本書的“案例”部分，對我來說是它的核心吸引力。我一直覺得，最有效的學習方式就是通過實際的例子來理解抽象的概念。我希望書中提供的案例，能夠足夠貼近實際生産環境，並且能夠詳細地展示齣，如何將分布式計算的原理應用於解決具體的業務問題。比如，在處理大規模日誌數據進行分析時，應該如何設計數據存儲結構？在進行用戶畫像分析時，如何利用分布式計算框架來高效地抽取特徵？我希望看到的不僅僅是最終的代碼實現，更重要的是整個解決方案的設計思路和技術選型過程。 我非常看重書中對於不同分布式計算框架的對比分析。市麵上有很多分布式計算框架，比如Hadoop、Spark、Flink、Storm等等，它們各自有不同的特點和適用場景。我希望這本書能夠幫助我理解這些框架的優劣勢，以及在什麼樣的情況下應該選擇哪種框架。我希望通過案例，能夠直觀地看到，在解決同一個問題時，不同框架的實現方式和性能錶現會有何差異。 另外，大數據分析中，數據的預處理和特徵工程是非常關鍵的環節。我希望這本書能夠詳細介紹，如何利用分布式計算技術來高效地進行這些操作。比如，如何在大規模數據集上進行數據清洗、去重、數據轉換？如何利用分布式計算來提取文本特徵、圖像特徵？我希望書中能夠提供一些實用的技巧和方法，幫助我提高數據預處理的效率和準確性。 我對書中關於數據流處理和實時計算的內容也相當感興趣。在很多互聯網應用中，實時的數據分析和響應能力是至關重要的。我希望這本書能夠深入講解，如何利用分布式計算框架來構建實時數據處理管道，比如如何處理流式數據、如何進行實時聚閤和分析。我希望能夠看到一些關於Kafka、Flink等實時計算框架在實際應用中的案例。 我希望這本書的作者能夠是一位在分布式計算領域有豐富實戰經驗的工程師。這樣的作者，纔更有可能寫齣貼近實際、解決實際問題的書籍。我希望書中使用的語言風格能夠專業且清晰，對於一些復雜的概念，能夠有很好的闡釋和比喻，讓讀者能夠輕鬆理解。 最後，我希望這本書能夠提供給我一套解決問題的思路和方法論。通過學習書中的案例，我不僅能夠理解書中提到的解決方案，還能夠將其遷移到其他類似的問題上。一本真正有價值的書，能夠培養讀者的獨立思考和解決問題的能力，而不是僅僅停留在“照貓畫虎”的層麵。 我對《大數據分布式計算與案例》充滿瞭期待，希望它能成為我深入理解和掌握大數據分布式計算技術的有力助手。
評分我最近一直在深入研究分布式係統在海量數據處理中的挑戰，尤其是那些在實際生産環境中部署和優化時遇到的技術難題。市麵上有很多書籍會泛泛地介紹一些概念，但很少有能觸及到核心工程問題的。當我偶然翻到這本《大數據分布式計算與案例》時，它的標題立刻吸引瞭我，因為我特彆關注書中是如何將抽象的分布式計算原理與具體的、可執行的案例結閤起來的。 我非常想知道書中是如何講解分布式事務、數據一緻性、容錯機製等這些分布式係統中最具挑戰性的問題。在實際的分布式計算場景中，由於節點眾多，網絡延遲，以及潛在的硬件故障，保證數據的強一緻性或者最終一緻性，以及如何在故障發生時快速恢復，是工程上最棘手的難題。我希望這本書能夠提供一些深入的分析，不僅僅是理論上的介紹，更重要的是，它能夠結閤實際案例，展示齣在不同場景下，這些問題是如何被解決的。 這本書的案例研究部分，對我來說是最大的價值所在。我非常期待看到書中是如何構建一個完整的分布式計算解決方案的，從數據采集、存儲、預處理，到模型訓練、部署，再到結果的實時監控和反饋。我特彆關注的是，案例中是否會涉及到一些具體的性能調優技巧，例如如何選擇閤適的分區策略，如何優化Shuffle過程，如何利用緩存來加速計算等等。很多時候，理論上的模型在實際運行中會因為數據規模和計算資源的限製而錶現不佳，能夠有這樣一些實操性的調優經驗分享，對我來說是極其寶貴的。 我希望這本書能夠詳細介紹一些主流的分布式計算框架，不僅僅是Hadoop和Spark，還可能包括像Flink、Kafka等在數據流處理和實時計算領域非常重要的技術。我希望它能清晰地闡述這些框架的設計理念、核心組件以及它們之間的關係，並能在案例中展示齣如何根據不同的業務需求，選擇和組閤使用這些技術。比如，在需要實時數據處理的場景下，如何選擇Flink來構建流式計算管道，而又如何在批處理場景下利用Spark進行高效的數據分析。 另外，書中在講解分布式計算的原理時，是否能夠提供一些數學上的推導或者算法上的分析？雖然我更側重於工程實踐，但對底層原理的深刻理解，能夠幫助我更好地設計和優化係統。例如，對於一些分布式算法，如一緻性哈希、分布式鎖、共識算法等，如果書中能夠給齣一些簡明的解釋和在實際應用中的體現，我會覺得這本書的深度非常可觀。 我非常期待書中能夠討論到大數據在不同行業中的具體應用，例如金融、電商、醫療、物聯網等。每個行業都有其獨特的業務場景和數據特點，而分布式計算在這些場景下的應用方式也會有所不同。如果書中能夠提供一些跨行業的案例分析，展示齣分布式計算如何解決不同行業中的具體問題，那將非常有價值。我希望看到案例中能夠體現齣，如何根據具體的業務需求，設計齣最適閤的分布式計算架構，而不是簡單地套用通用模闆。 我希望這本書的語言風格能夠嚴謹且易於理解。對於一些復雜的概念，作者是否能夠提供清晰的解釋和形象的比喻，使得讀者能夠快速掌握。我非常反感那種堆砌術語，卻缺乏實質內容的書籍。我希望這本書能夠真正幫助我理解大數據分布式計算的精髓，而不是僅僅停留在錶麵。 我還會關注書中是否會涉及到一些關於大數據安全和隱私保護的議題。在分布式環境下，數據的安全和隱私保護是至關重要的問題，尤其是在處理敏感數據時。如果書中能夠對這些方麵有所涉及，並給齣一些解決方案或最佳實踐，那就更好瞭。 最後，我希望這本書能夠提供一些可供參考的資源鏈接，例如官方文檔、社區論壇、開源項目等，方便讀者在閱讀完後進行更深入的學習和探索。一本真正優秀的參考書，往往能夠引導讀者走嚮更廣闊的學習領域。 我對《大數據分布式計算與案例》這本書充滿瞭期待，希望它能夠在我深入理解大數據分布式計算的道路上，成為一位值得信賴的嚮導。
評分我一直在尋找一本能夠真正將大數據分布式計算的理論與實際工程應用深度融閤的書籍。很多時候，我們在學習過程中會遇到概念的理解難點，或是理論知識與實際操作的脫節，這讓我深感睏擾。因此，《大數據分布式計算與案例》這本書的齣現，猶如一場及時雨，讓我看到瞭解決問題的希望。它的標題直接點明瞭核心內容，讓我充滿瞭期待。 我最看重的是書中對於分布式計算核心原理的深入剖析。我希望它能夠詳細解釋，例如數據在分布式係統中的分區策略是如何影響計算效率的？任務調度器是如何平衡資源、優化任務執行順序的？在分布式計算中，容錯機製是保證係統穩定性的關鍵，我希望書中能夠詳細介紹各種容錯技術，例如數據冗餘、節點備份、故障檢測和恢復機製。我渴望理解這些支撐起整個大數據處理流程的技術基石，而不是僅僅停留在錶麵。 這本書的“案例”部分，對我來說是最具價值的部分。我希望它能夠提供真正貼近實際生産環境的案例研究，讓我能夠清晰地看到，分布式計算是如何被應用於解決現實世界中的大數據挑戰。例如，在分析海量的社交網絡數據時，如何設計一個高效的分布式圖計算係統？在處理金融交易數據時，如何構建一個能夠實時檢測異常的分布式實時分析平颱？我希望案例中能夠詳細展示，從問題定義、數據準備，到技術選型、係統設計、代碼實現，以及最終的性能評估，整個端到端的過程。 我非常期待書中能夠對不同的分布式計算框架進行深入的對比和分析。我知道市麵上存在著多種優秀的分布式計算框架，如Apache Spark、Apache Flink、Apache Hadoop等，但它們各自的優勢和適用場景我並沒有完全掌握。我希望通過書中詳細的案例分析，能夠幫助我理解這些框架在不同任務類型（如批處理、流處理、交互式查詢）下的錶現，並學會如何在特定的業務需求下進行最優的技術選型。 我同樣關注書中關於分布式數據存儲和管理的內容。在處理PB級彆的數據時，高效、可靠的數據存儲是基礎。我希望書中能夠介紹如HDFS、Ceph等分布式文件係統，以及Cassandra、HBase等分布式NoSQL數據庫的設計原理和實際應用。我希望能夠學習到如何根據不同的數據類型和訪問模式，選擇最閤適的數據存儲方案。 我希望這本書的作者能夠是一位在分布式計算領域擁有豐富實踐經驗的資深工程師。他們的經驗分享，往往能夠揭示齣很多教科書中難以涵蓋的工程智慧。我期待作者能夠用清晰、流暢的語言，將復雜的概念解釋得通俗易懂，並能夠提供一些實用的技巧和最佳實踐。 我非常關注書中是否會涉及一些關於大數據係統的可擴展性和高可用性設計。在實際的生産環境中，係統需要能夠應對不斷增長的數據量和用戶訪問量，並且能夠抵禦潛在的硬件故障。學習如何在分布式計算中實現這些目標，對我來說至關重要。 最後，我希望這本書能夠為我提供一套解決大數據分布式計算問題的思維框架。通過學習書中的案例，我不僅能夠獲得具體的解決方案，更重要的是，我能夠培養齣獨立分析和解決問題的能力。我期待這本書能夠成為我深入理解和掌握大數據分布式計算技術的“利器”。 《大數據分布式計算與案例》這本書，我充滿信心，相信它能為我的大數據技術之路提供堅實的支撐。
評分我最近一直在追尋能夠真正解答我在大數據處理過程中所遇到的那些“為什麼”的書籍。有時候，我們能夠照著教程敲代碼，實現瞭功能，但對於其背後的原理，以及為何要如此設計，卻知之甚少。這讓我感覺像是掌握瞭一套工具，但並不真正理解它的精髓。因此，當我看到《大數據分布式計算與案例》這個書名時，內心是充滿瞭渴望，希望它能解答我心中的疑惑。 我對分布式計算的理解，目前還停留在一些基礎的框架層麵，比如知道Hadoop有HDFS和MapReduce，Spark有RDD和DataFrame。但是，在實際應用中，當遇到性能瓶頸，或者數據分布不均導緻計算效率低下時，我往往不知所措。我迫切需要一本能夠深入剖析分布式計算模型，例如如何進行數據分區、任務調度、容錯恢復等核心機製的書籍。我希望書中能夠詳細解釋，例如在MapReduce中，Map任務和Reduce任務是如何協調工作的？Spark的DAG調度器是如何優化任務執行順序的？這些深層次的原理，是我目前最欠缺的。 這本書的“案例”部分，對我來說是它的核心吸引力。我一直覺得，最有效的學習方式就是通過實際的例子來理解抽象的概念。我希望書中提供的案例，能夠足夠貼近實際生産環境，並且能夠詳細地展示齣，如何將分布式計算的原理應用於解決具體的業務問題。比如，在處理大規模日誌數據進行分析時，應該如何設計數據存儲結構？在進行用戶畫像分析時，如何利用分布式計算框架來高效地抽取特徵？我希望看到的不僅僅是最終的代碼實現，更重要的是整個解決方案的設計思路和技術選型過程。 我非常看重書中對於不同分布式計算框架的對比分析。市麵上有很多分布式計算框架，比如Hadoop、Spark、Flink、Storm等等，它們各自有不同的特點和適用場景。我希望這本書能夠幫助我理解這些框架的優劣勢，以及在什麼樣的情況下應該選擇哪種框架。我希望通過案例，能夠直觀地看到，在解決同一個問題時，不同框架的實現方式和性能錶現會有何差異。 另外，大數據分析中，數據的預處理和特徵工程是非常關鍵的環節。我希望這本書能夠詳細介紹，如何利用分布式計算技術來高效地進行這些操作。比如，如何在大規模數據集上進行數據清洗、去重、數據轉換？如何利用分布式計算來提取文本特徵、圖像特徵？我希望書中能夠提供一些實用的技巧和方法，幫助我提高數據預處理的效率和準確性。 我對書中關於數據流處理和實時計算的內容也相當感興趣。在很多互聯網應用中，實時的數據分析和響應能力是至關重要的。我希望這本書能夠深入講解，如何利用分布式計算框架來構建實時數據處理管道，比如如何處理流式數據、如何進行實時聚閤和分析。我希望能夠看到一些關於Kafka、Flink等實時計算框架在實際應用中的案例。 我希望這本書的作者能夠是一位在分布式計算領域有豐富實戰經驗的工程師。這樣的作者，纔更有可能寫齣貼近實際、解決實際問題的書籍。我希望書中使用的語言風格能夠專業且清晰，對於一些復雜的概念，能夠有很好的闡釋和比喻，讓讀者能夠輕鬆理解。 最後，我希望這本書能夠在我學習大數據分布式計算的過程中，提供一種“舉一反三”的能力。通過案例的學習，我不僅能夠理解書中提到的解決方案，還能夠將其遷移到其他類似的問題上。一本真正有價值的書，能夠培養讀者的獨立思考和解決問題的能力，而不是僅僅停留在“照貓畫虎”的層麵。 我對《大數據分布式計算與案例》充滿瞭期待，希望它能成為我深入理解和掌握大數據分布式計算技術的有力助手。
評分我最近一直在為如何更有效地處理海量數據而苦惱，尤其是在涉及到復雜的計算和分析任務時，單機處理能力早已捉襟見肘。在這樣的背景下，《大數據分布式計算與案例》這本書的齣現，簡直就像在黑夜中看到瞭一盞明燈，讓我看到瞭解決問題的希望。我一直堅信，理論與實踐的結閤是通往成功的唯一途徑，而這本書的標題就完美地契閤瞭我的需求。 我對分布式計算的理解，更偏嚮於應用層麵，但有時候我總覺得，如果能對底層的原理有更深刻的認識，就能更好地進行係統設計和性能調優。我希望這本書能夠詳細講解，例如分布式文件係統（如HDFS）是如何保證數據的高可用性和可靠性的？分布式計算框架（如Spark）是如何將計算任務分解到各個節點，並進行高效的任務調度的？我特彆關注書中對於並行計算、數據分片、節點間通信等核心概念的闡釋，希望它們能夠用清晰易懂的方式呈現齣來，而不是晦澀難懂的理論堆砌。 這本書的“案例”部分，是我最期待的。我希望看到的不僅僅是簡單的代碼示例，而是能夠涵蓋整個大數據分析流程的實際應用場景。比如，在電商領域，如何利用分布式計算來構建個性化推薦係統？在金融領域，如何利用分布式計算來進行欺詐檢測和風險評估？我希望案例中能夠詳細展示齣，從數據采集、存儲、清洗，到特徵工程、模型訓練、結果評估，整個過程是如何通過分布式計算技術來實現的。我希望能夠學到具體的工程經驗，例如如何選擇閤適的數據模型，如何優化查詢語句，如何應對數據傾斜等問題。 我非常看重書中對於不同分布式計算框架的實際應用分析。我知道市麵上有很多優秀的分布式計算框架，如Hadoop、Spark、Flink等，但它們各自的特點和適用場景我並沒有完全吃透。我希望這本書能夠通過具體的案例，對比分析這些框架在不同場景下的優勢和劣勢，幫助我做齣更明智的技術選型。我希望能夠瞭解到，在麵對大規模數據時，應該如何巧妙地運用這些框架的特性，來實現高效的計算和分析。 我對於書中關於數據挖掘和機器學習在分布式環境下的應用也充滿瞭好奇。很多時候，復雜的模型訓練需要海量的數據和強大的計算能力。我希望這本書能夠展示齣，如何利用分布式計算技術，來加速模型訓練的過程，例如如何實現分布式模型並行、數據並行等。我希望看到一些關於如何將常見的機器學習算法，如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等，在大規模分布式環境下實現的案例。 我希望這本書的作者能夠具備深厚的理論功底和豐富的實踐經驗。我期待作者能夠用一種既嚴謹又生動的方式來講述技術。我希望書中不僅能提供解決方案，更能引發我的思考，讓我能夠舉一反三，將學到的知識靈活地運用到自己的實際工作中。我希望這本書能夠成為一本讓我“讀懂”分布式計算的書，而不是一本讓我“背誦”理論的書。 我希望書中能夠涉及一些大數據處理中的常見問題和挑戰，例如數據傾斜、節點故障、網絡延遲等，並提供相應的解決方案。在實際的分布式計算環境中，這些問題是不可避免的，能夠學習到如何有效地應對它們，對我來說是非常寶貴的。 最後，我希望這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我對大數據分布式計算有更全麵、更深入的認識，並能夠激發我進一步學習和探索的興趣。我期待這本書能夠成為我職業生涯中重要的技術啓濛和實踐指導。 《大數據分布式計算與案例》這本書，我充滿期待，希望它能真正幫助我解決實際問題，提升技術能力。
評分在當前這個數據爆炸的時代，對海量數據的處理能力已成為衡量一個組織或個人技術實力的重要標尺。我作為一名在大數據領域摸索多年的從業者，深切體會到瞭分布式計算在處理PB級彆數據時的不可或缺性。然而，理論知識的零散和實際操作的脫節，常常讓我感到迷茫。因此，當我看到《大數據分布式計算與案例》這本書時，我的內心是湧現齣瞭一種強烈的求知欲，它標題中的“分布式計算”和“案例”兩個關鍵詞，精準地擊中瞭我的痛點。 我特彆關注書中對於分布式計算核心原理的闡述。我希望它不僅僅是停留在概念層麵，而是能深入到技術細節。例如，在分布式文件係統中，數據是如何被分割、存儲和冗餘的？在分布式計算框架中，任務是如何被分解、調度和執行的？我希望書中能夠提供一些具體的算法解釋，比如一緻性哈希算法在負載均衡中的應用，或者分布式鎖機製在並發控製中的作用。我對這些能夠支撐起整個分布式係統運作的底層邏輯非常感興趣，因為隻有理解瞭“為什麼”，纔能更好地“怎麼做”。 這本書的“案例”部分，是我最為期待和看重的。我希望看到的不是那種脫離實際的“Hello World”式的例子，而是能夠涵蓋真實世界中大數據應用場景的復雜解決方案。比如，在分析大規模用戶行為數據時，如何設計一個能夠實時捕捉用戶興趣並進行個性化推薦的分布式係統？或者在金融領域，如何構建一個高效的分布式反欺詐係統？我希望案例中能夠詳細展示，從數據采集、存儲、清洗、特徵提取，到模型訓練、部署和監控，整個端到端的過程是如何通過分布式計算技術實現的。 我非常看重書中對於不同分布式計算技術棧的對比分析。我知道當前存在著多種主流的分布式計算框架，如Hadoop、Spark、Flink等，它們各有韆鞦。我希望這本書能夠通過具體的案例，深入分析這些框架在不同場景下的適用性、性能錶現以及優缺點，從而幫助我做齣更明智的技術選型。我希望能夠瞭解到，在什麼樣的數據規模、計算需求和業務場景下，選擇哪種技術棧能夠達到最優的效果。 我對書中關於大數據存儲和數據倉庫的內容也充滿瞭期待。在處理海量數據時，高效的數據存儲和管理是基礎。我希望書中能夠詳細介紹，如HDFS、S3等分布式存儲係統的設計理念和使用技巧，以及Hive、HBase等分布式數據庫在數據分析中的應用。我希望能夠學習到如何構建一個能夠支持復雜查詢和數據挖掘的數據倉庫。 我希望這本書的作者能夠是那些在分布式計算領域擁有深厚理論功底和豐富實戰經驗的專傢。他們的經驗之談，往往比枯燥的理論更能觸及問題的本質。我期待作者能夠用清晰、邏輯嚴謹的語言，將復雜的概念娓娓道來，同時又不失其專業性。我希望這本書能夠成為我理解分布式計算的“敲門磚”，並為我打開更廣闊的學習視野。 我還會關注書中是否會涉及一些關於分布式係統可靠性和可擴展性的設計原則。在麵對海量數據和高並發訪問時，係統的穩定性和可伸縮性是至關重要的。能夠學習到一些關於如何設計一個能夠應對未來數據增長和業務擴展的分布式係統，將非常有價值。 最後，我希望這本書能夠提供給我一套解決問題的思路和方法論。通過學習書中的案例，我不僅僅是學會瞭如何去實現某個功能，更重要的是，我能夠理解其背後的設計思想，並將其遷移到我所麵臨的其他問題上。我期待這本書能夠成為我提升大數據分布式計算能力的“利器”。 《大數據分布式計算與案例》這本書，我滿懷憧憬，希望它能成為我探索大數據分布式計算世界的得力夥伴。
評分《大數據分布式計算與案例》這本書，我拿到手裏的時候，說實話，內心是帶著幾分期待和幾分忐忑的。我是一名在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，接觸過不少關於大數據的書籍，但很多時候，它們要麼過於理論化，要麼案例不夠貼近實戰，讓人感覺像是隔靴搔癢，學瞭半天，真到項目上還是兩眼一抹黑。這次拿到這本《大數據分布式計算與案例》，書名就顯得相當實在，“分布式計算”四個字直接點齣瞭核心痛點，而“案例”則是我最看重的東西，畢竟，理論要落地，離不開活生生的例子。 我之所以對這本書抱有這麼高的期望，是因為我一直覺得，大數據之所以“大”，其本質就在於其數據的體量、多樣性和實時性，而這一切的背後，支撐體係就是分布式計算。單機處理能力早已經不堪重負，如何將海量數據分散到多颱計算節點上，如何協調這些節點高效協同工作，如何保證計算的準確性和一緻性，這些都是我在日常工作中遇到的巨大挑戰。很多時候，我們能拿到數據，也能大緻理解業務需求，但如何將這些需求轉化為可執行的、能夠處理PB級彆數據的計算任務，就成瞭一道天塹。我渴望找到一本能夠深入剖析分布式計算原理，並且能提供切實可行解決方案的書籍，能夠告訴我，當麵對大規模數據時，我們應該如何設計計算架構，如何選擇閤適的工具，如何優化算法，纔能既快又準地得齣結論。 這本書的封麵設計，簡潔而又不失專業感，給我留下瞭不錯的第一印象。當我翻開第一頁，看到目錄的時候，我更是眼前一亮。它沒有像一些書籍那樣，上來就拋齣一大堆晦澀的概念，而是循序漸進地從大數據帶來的挑戰開始講起，然後逐步深入到分布式計算的基礎理論，再到具體的計算框架和技術。尤其讓我感到欣慰的是，書中在介紹完相關的理論知識後，緊接著就列舉瞭大量的案例。這些案例，並非是那種簡單的“Hello, World!”式的演示，而是涵蓋瞭數據清洗、特徵工程、模型訓練、結果評估等大數據分析的全流程，並且針對每一個環節，都詳細講解瞭如何運用分布式計算的理念和技術去解決。 我尤其喜歡書中關於Hadoop生態係統和Spark的章節。Hadoop作為大數據領域的基石，其MapReduce模型雖然經典，但在實際應用中，如何對其進行調優，如何理解其背後的工作原理，避免踩坑，是我一直以來比較睏惑的地方。這本書則通過生動的圖示和詳實的解釋，將MapReduce的工作流程剖析得淋灕盡緻，並且提供瞭不少實用的調優技巧。而Spark，作為新一代的計算引擎，其內存計算的優勢以及豐富的高階API，更是讓我在處理復雜的數據分析任務時如虎添翼。書中對於Spark的介紹，不僅僅停留在API的羅列，而是深入講解瞭Spark的RDD、DataFrame、Dataset等核心概念，以及其在不同場景下的應用。 另外，書中對於分布式數據存儲和管理的部分，也給我帶來瞭很多啓發。在處理海量數據時，僅僅有強大的計算能力是不夠的，如何有效地存儲和管理這些數據，如何進行高效的數據訪問，同樣至關重要。書中詳細介紹瞭HDFS、Hive、HBase等分布式存儲係統，以及它們各自的優缺點和適用場景。我印象深刻的是，書中在講解Hive時，不僅介紹瞭SQL on Hadoop的查詢方式，還詳細解釋瞭其背後的數據倉庫原理和優化策略，這讓我對如何利用Hive進行海量數據分析有瞭更深入的理解。 最讓我感到驚喜的是，書中在介紹完分布式計算的底層技術和框架後，還專門用瞭一章的篇幅來講解數據可視化在分布式計算中的應用。要知道，即使是再復雜的計算模型，最終也需要以直觀易懂的方式呈現給決策者。而當數據量達到PB級彆時，傳統的單機可視化工具往往會力不從心。書中介紹的分布式可視化技術，如使用Spark與D3.js結閤，或者利用專門的大數據可視化平颱，為我提供瞭一種全新的思路，讓我在數據的探索和溝通層麵，也能跟上大數據的節奏。 這本書的案例部分，真的是讓我受益匪淺。書中選取瞭幾個典型的大數據應用場景，比如電商用戶行為分析、社交網絡分析、金融風險控製等，詳細闡述瞭這些場景下大數據分析的挑戰、解決方案以及最終的成果。每一個案例都不僅僅是技術的堆砌，而是將技術與業務場景緊密結閤，讓我能夠清晰地看到，分布式計算是如何賦能業務，驅動創新的。我尤其喜歡那個關於電商推薦係統的案例，它詳細講解瞭如何利用協同過濾、內容相似度等算法，結閤Spark進行海量用戶行為數據的處理和模型訓練，最終實現個性化推薦。 我一直覺得，一本好的技術書籍，不僅僅是知識的傳遞，更是思想的啓迪。這本書做到瞭這一點。它不僅僅告訴我“怎麼做”，更讓我明白瞭“為什麼這麼做”。在閱讀的過程中，我經常會停下來思考，書中提到的某個技術或方法，是否可以應用於我當前的項目中，是否能解決我遇到的某個難題。這種主動思考和探索的過程，讓我對大數據分布式計算有瞭更深刻的理解，也激發瞭我學習和實踐的動力。 這本書的內容組織，邏輯清晰，語言流暢，盡管涉及的技術和概念非常多，但讀起來卻並不覺得枯燥。作者在敘述過程中，善於運用比喻和類比，將一些復雜的原理形象化，使得我這樣的技術背景不是特彆深厚的讀者也能輕鬆理解。而且，書中對於一些關鍵術語的解釋都非常到位，不會含糊其辭，這對於我這樣需要不斷查閱資料來鞏固知識的學習者來說，是非常友好的。 總而言之，《大數據分布式計算與案例》這本書，是一本真正意義上的“實戰派”書籍。它既有紮實的理論基礎，又有鮮活的案例支撐，能夠幫助讀者係統地掌握大數據分布式計算的核心技術，並將其應用於實際工作中。我強力推薦這本書給所有在大數據領域奮鬥的工程師、數據科學傢以及對大數據技術感興趣的學習者。它絕對會成為你案頭必備的參考書之一，相信我，你不會失望的。
評分我最近在深度研究分布式係統在處理海量數據時的復雜性，尤其是那些在實際生産環境中部署和優化的挑戰。市麵上有很多書籍會泛泛地介紹一些概念，但很少有能觸及到核心工程問題的。當我偶然翻到這本《大數據分布式計算與案例》時，它的標題立刻吸引瞭我。我非常關注書中是如何將抽象的分布式計算原理與具體的、可執行的案例結閤起來的。 我特彆想知道書中是如何講解分布式事務、數據一緻性、容錯機製等這些分布式係統中最具挑戰性的問題。在實際的分布式計算場景中，由於節點眾多，網絡延遲，以及潛在的硬件故障，保證數據的強一緻性或者最終一緻性，以及如何在故障發生時快速恢復，是工程上最棘手的難題。我希望這本書能夠提供一些深入的分析，不僅僅是理論上的介紹，更重要的是，它能夠結閤實際案例，展示齣在不同場景下，這些問題是如何被解決的。 這本書的案例研究部分，對我來說是最大的價值所在。我非常期待看到書中是如何構建一個完整的分布式計算解決方案的，從數據采集、存儲、預處理，到模型訓練、部署，再到結果的實時監控和反饋。我特彆關注的是，案例中是否會涉及到一些具體的性能調優技巧，例如如何選擇閤適的分區策略，如何優化Shuffle過程，如何利用緩存來加速計算等等。很多時候，理論上的模型在實際運行中會因為數據規模和計算資源的限製而錶現不佳，能夠有這樣一些實操性的調優經驗分享，對我來說是極其寶貴的。 我希望這本書能夠詳細介紹一些主流的分布式計算框架，不僅僅是Hadoop和Spark，還可能包括像Flink、Kafka等在數據流處理和實時計算領域非常重要的技術。我希望它能清晰地闡述這些框架的設計理念、核心組件以及它們之間的關係，並能在案例中展示齣如何根據不同的業務需求，選擇和組閤使用這些技術。比如，在需要實時數據處理的場景下，如何選擇Flink來構建流式計算管道，而又如何在批處理場景下利用Spark進行高效的數據分析。 另外，書中在講解分布式計算的原理時，是否能夠提供一些數學上的推導或者算法上的分析？雖然我更側重於工程實踐，但對底層原理的深刻理解，能夠幫助我更好地設計和優化係統。例如，對於一些分布式算法，如一緻性哈希、分布式鎖、共識算法等，如果書中能夠給齣一些簡明的解釋和在實際應用中的體現，我會覺得這本書的深度非常可觀。 我非常期待書中能夠討論到大數據在不同行業中的具體應用，例如金融、電商、醫療、物聯網等。每個行業都有其獨特的業務場景和數據特點，而分布式計算在這些場景下的應用方式也會有所不同。如果書中能夠提供一些跨行業的案例分析，展示齣分布式計算如何解決不同行業中的具體問題，那將非常有價值。我希望看到案例中能夠體現齣，如何根據具體的業務需求，設計齣最適閤的分布式計算架構，而不是簡單地套用通用模闆。 我希望這本書的語言風格能夠嚴謹且易於理解。對於一些復雜的概念，作者是否能夠提供清晰的解釋和形象的比喻，使得讀者能夠快速掌握。我非常反感那種堆砌術語，卻缺乏實質內容的書籍。我希望這本書能夠真正幫助我理解大數據分布式計算的精髓，而不是僅僅停留在錶麵。 我還會關注書中是否會涉及到一些關於大數據安全和隱私保護的議題。在分布式環境下，數據的安全和隱私保護是至關重要的問題，尤其是在處理敏感數據時。如果書中能夠對這些方麵有所涉及，並給齣一些解決方案或最佳實踐，那就更好瞭。 最後，我希望這本書能夠提供一些可供參考的資源鏈接，例如官方文檔、社區論壇、開源項目等，方便讀者在閱讀完後進行更深入的學習和探索。一本真正優秀的參考書，往往能夠引導讀者走嚮更廣闊的學習領域。 我對《大數據分布式計算與案例》這本書充滿瞭期待，希望它能夠在我深入理解大數據分布式計算的道路上，成為一位值得信賴的嚮導。
評分東西很不錯，價格也還行，質量過關。
評分哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
評分很好的一本書，很喜歡。在京東上買很方便
評分看完啦，來評價。好評。內容有點跳躍，需要統計數學基礎
評分挺有內容的，人大齣版的，還沒看完
評分挺好的，老師要求的教材。
評分¥67.20
評分書是正本，文字很清晰。昨天下單今天中午就到瞭，很迅速，贊
評分太舊，太多灰塵
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