数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Mahmoud Parsian（马哈默德·帕瑞斯安） 著，苏金国，杨健康 译

图书标签:

• 大数据
• Hadoop
• Spark
• 数据分析
• 算法
• 数据处理
• 编程
• 技术
• 实战
• 技巧

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512395947

版次：1

商品编码：11993447

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：696

字数：834000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：这本书面向了解Java基础知识并且想使用Hadoop和Spark 开发MapReduce 算法（数据挖掘、机器学习、生物信息技术、基因组和统计领域）和解决方案的软件工程师、软件架构师、数据科学家和应用开发人员。

　　市面上N0.1本关于Hadoop与Spark大数据处理技巧的教程，提供了丰富的算法和工具。

内容简介

　　《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。
　　主要内容包括：
　　■ 完成超大量交易的购物篮分析。
　　■ 数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。
　　■ 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。
　　■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。
　　■ 推荐算法和成对文档相似性。
　　■ 线性回归、Cox回归和皮尔逊（Pearson）相关分析。
　　■ 等位基因频率和DNA挖掘。
　　■ 社交网络分析（推荐系统、三角形计数和情感分析）。

作者简介

　　Mahmoud Parsian，计算机科学博士，是一位热衷于实践的软件专家，作为开发人员、设计人员、架构师和作者，他有30多年的软件开发经验。目前领导着Illumina的大数据团队，在过去15年间，他主要从事Java (服务器端)、数据库、MapReduce和分布式计算的有关工作。Mahmoud还著有《JDBC Recipes》和《JDBC Metadata， MySQL，and Oracle Recipes》等书（均由Apress出版）。

目录

精彩书摘

前言/序言

《海量数据的探索与洞察：构建高效能数据处理系统》 在当今信息爆炸的时代，数据已然成为驱动决策、塑造未来的核心要素。从商业智能到科学研究，从金融风控到社交媒体分析，几乎所有领域都依赖于从海量数据中提取有价值的见解。然而，数据的体量、速度和多样性带来的挑战，正以前所未有的速度增长，传统的单机处理方式已难以为继。如何构建一个能够应对 TB、PB 级别数据，实现近实时甚至实时处理，并从中挖掘出深刻洞察的高效能数据处理系统，已成为摆在技术工作者面前的严峻课题。 本书旨在为读者提供一套系统性的解决方案，深入剖析构建和优化现代数据处理系统的关键技术、核心原理以及实战技巧。我们不仅仅关注单个工具的使用，更着重于理解不同技术栈之间的协同作用，以及如何根据具体业务场景进行最优化的架构设计。本书将带领您从根本上理解大数据处理的挑战，并在此基础上，逐步构建起一套强大且灵活的数据处理流水线。 第一部分：大数据处理的基石——架构与理论 在深入探讨具体工具之前，理解大数据处理的底层逻辑至关重要。本部分将首先为读者构建起大数据处理的理论框架。 分布式系统的原理与挑战： 分布式系统是处理海量数据的天然选择。我们将深入探讨分布式系统的基本概念，如CAP定理、一致性模型（如顺序一致性、因果一致性），以及在分布式环境下可能遇到的挑战，如网络分区、节点故障、数据一致性维护等。理解这些原理，能够帮助我们更好地选择和使用分布式技术。 数据存储的演进与选择： 原始数据格式繁多，如何高效地存储和访问是首要问题。本书将介绍几种主流的分布式存储解决方案，包括分布式文件系统（如HDFS）、对象存储，以及NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、列族数据库）的适用场景和基本原理。我们将重点分析不同存储方案在数据吞吐量、读写延迟、数据一致性、可扩展性等方面的权衡，帮助读者根据实际需求做出明智的选择。 计算模型的演变： 从批处理到流处理，计算模型的演进是应对数据增长和实时需求的必然结果。我们将详细阐述批处理的核心思想，以及其在数据分析和ETL（Extract, Transform, Load）过程中的作用。随后，我们将聚焦于流处理的魅力，探讨其在实时监控、实时推荐、欺诈检测等场景下的应用。本书将不仅仅介绍概念，更会深入分析流处理在状态管理、事件时间与处理时间、容错性等方面的技术难点，并提供相应的解决方案。 第二部分：构建高效数据处理流水线——核心技术详解 在本部分，我们将聚焦于构建数据处理流水线所必需的核心技术，并深入解析它们的原理和应用。 分布式文件系统：海量数据的存储骨架 HDFS（Hadoop Distributed File System）深度剖析： 作为大数据领域的经典，HDFS的架构、读写流程、容错机制、 Namenode/Datanode 的工作原理将是我们的重点。我们将讲解如何有效地使用HDFS，包括块大小的选择、数据副本策略、文件上传下载的最佳实践，以及HDFS的常见性能调优技巧。 云存储与对象存储的优势： 随着云计算的普及，对象存储（如Amazon S3, Google Cloud Storage）已成为一种高效且经济的存储方案。本书将对比HDFS与对象存储的优劣，并探讨如何在云环境下构建高可用、高扩展性的数据存储解决方案。 分布式批处理引擎：大规模数据聚合与转换的利器 MapReduce原理与实践： 虽然MapReduce的直接使用场景逐渐被更高级的抽象取代，但理解其核心的Map和Reduce阶段、Shuffle过程、Combiner的作用，对于理解更高级的批处理引擎至关重要。我们将通过实际例子，讲解如何设计MapReduce作业，以及如何进行基本的性能优化。 内存计算：Revolutionizing Batch Processing： 内存计算是提升批处理性能的关键。本书将深入讲解内存计算的原理，分析其如何通过将数据加载到内存中，显著减少I/O操作，从而大幅提升作业执行速度。我们将重点分析如何合理利用内存资源，避免内存溢出，以及如何针对不同类型的计算任务选择合适的内存计算策略。 分布式流处理引擎：实时数据分析的脉搏 实时数据采集与缓冲： 在流处理之前，如何高效、可靠地采集和缓冲实时数据是关键。我们将探讨消息队列（如Kafka）在流处理架构中的作用，包括其高吞吐量、持久化存储、发布/订阅模型等特性。我们将讲解如何设计Kafka的主题（Topic）和分区（Partition）策略，以及如何确保数据的可靠传输。 实时计算的挑战与应对： 流处理面临着数据无界、乱序、重复等挑战。本书将详细讲解流处理引擎（如Spark Streaming/Structured Streaming, Flink）如何处理这些问题。我们将深入研究状态管理（State Management）机制，如何利用事件时间（Event Time）和水印（Watermarks）处理乱序数据，以及如何实现精确一次（Exactly-once）语义的容错保证。 有状态流处理： 许多实时分析任务需要维护状态，例如计算移动平均值、计数特定事件的发生次数等。本书将重点讲解有状态流处理的原理，包括状态的存储、更新和容错机制，以及如何设计高效的状态管理策略。 第三部分：数据处理系统的优化与实践 掌握了核心技术后，如何构建一个高效、稳定、可维护的数据处理系统才是最终的目标。本部分将聚焦于系统层面的优化与实践。 数据倾斜的诊断与解决： 数据倾斜是大数据处理中最常见且最棘手的性能瓶颈之一。本书将提供一套系统性的方法来诊断数据倾斜，包括利用工具进行监控和分析，以及深入理解数据分布。随后，我们将详细讲解针对不同原因（如key值不均、数据源不均衡）的数据倾斜，提供多种行之有效的解决方案，包括数据重分布、Join策略优化、中间结果的聚合等。 任务调度与资源管理： 在大规模集群环境中，如何有效地调度任务、分配资源，是保证系统吞吐量和稳定性的关键。我们将探讨主流的调度器（如YARN, Mesos）的工作原理，以及如何根据作业特性进行资源请求和配置。本书还将介绍一些资源隔离和资源争用的策略，以确保关键任务的优先级和资源的公平分配。 性能监控与日志分析： “看不见的系统 is 无法优化的系统”。本书将强调性能监控的重要性，介绍常用的监控指标（如吞吐量、延迟、CPU/内存使用率），以及如何利用日志进行故障排查和性能瓶颈定位。我们将讲解如何设计有效的日志收集和分析方案，以便快速响应和解决问题。 数据仓库与数据湖的构建： 随着数据规模的不断扩大，如何有效地组织和管理数据，以支持更高级别的数据分析和商业智能，变得尤为重要。本书将深入探讨数据仓库和数据湖的概念、架构设计原则，以及它们在支持BI、机器学习等场景下的作用。我们将分析如何结合不同的存储和计算技术，构建起一个兼具灵活性和效率的数据平台。 数据治理与安全： 在处理海量数据时，数据的质量、完整性、一致性和安全性不容忽视。本书将简要介绍数据治理的基本概念，包括数据血缘、数据质量管理、元数据管理等。同时，我们也会提及数据安全在数据处理生命周期中的重要性，包括访问控制、数据加密等基本原则。 本书特色： 理论与实践并重： 本书在讲解核心原理的同时，大量结合实际应用场景，提供可操作性的解决方案和代码示例（虽然本书不直接提供代码，但会引导读者理解其背后的逻辑，为后续的编程实践打下坚实基础）。 系统性视角： 我们不仅仅介绍单个技术，而是着重于将它们整合起来，构建一个完整的、端到端的数据处理系统。 深入的原理分析： 对于关键技术，我们将深入挖掘其底层原理，帮助读者知其然，更知其所以然。 面向挑战的解决方案： 本书将聚焦于大数据处理中最常见、最棘手的挑战，并提供切实可行的解决方案。 通过阅读本书，您将能够： 深刻理解大数据处理的复杂性与挑战。 掌握构建高效能、可扩展的分布式数据处理系统的核心技术。 学会诊断和解决大数据处理中的常见性能瓶颈。 为您的组织构建起强大的数据洞察能力，驱动业务增长与创新。 无论您是刚刚接触大数据领域的初学者，还是希望深入优化现有数据处理系统的资深工程师，本书都将是您宝贵的参考资料。让我们一起踏上这场探索海量数据、挖掘无限价值的旅程。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我首先被它沉甸甸的份量和厚实的纸张所吸引，这通常意味着内容非常充实。书中的内容编排很有逻辑，从基础概念的引入，到核心技术的深入剖析，再到实际案例的演示，层层递进，让我能够逐步建立起对Hadoop/Spark大数据处理的全面认识。我特别欣赏书中在讲解分布式文件系统（HDFS）的容错机制和副本机制时，那种通俗易懂的解释方式。我曾经因为对这些底层原理不甚了解，而在调试Hadoop集群时走了不少弯路。而这本书通过形象的比喻和清晰的图示，让我彻底理解了数据冗余和故障转移是如何保证数据的高可用性的。此外，书中关于数据仓库和数据湖的概念区分，以及如何在Hadoop/Spark生态系统中构建它们，也为我提供了一个全新的视角来思考企业级数据架构的设计。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我产生了一种莫名的亲切感，它就像一位经验丰富的老友，在向我娓娓道来关于大数据处理的“门道”。我尤其欣赏书中在介绍Hadoop生态系统时，并没有简单地罗列各个组件的功能，而是着重讲解了它们之间的依赖关系和协作方式。比如，它清晰地阐述了HDFS如何为Spark提供可靠的数据存储，YARN如何有效地调度和管理集群资源，以及MapReduce作为Hadoop的核心计算框架，与Spark在处理模式上的区别和联系。书中对于数据倾斜的处理技巧，也让我印象深刻。我常常在工作中遇到因为数据分布不均而导致某些任务执行缓慢的问题，而这本书提供的几种解决方案，比如数据抽样、过滤、以及join策略的调整，都具有很强的指导意义。我感觉这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本“排忧解难”的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是太吸引人了，深邃的蓝色背景上，数据流动的线条如同夜空中闪烁的星辰，勾勒出“数据算法”四个醒目的大字。我一直对大数据处理领域充满好奇，但又常常被那些晦涩难懂的专业术语吓退。这本书的书名恰好点中了我的痛点，它并没有直接承诺“学会一切”，而是强调“技巧”，这让我感到非常踏实。我理解“技巧”意味着更注重实操性，是那些能够快速上手、解决实际问题的经验总结。我特别期待书中能讲解一些我工作中遇到的瓶颈，比如如何更有效地进行数据清洗和预处理，如何优化Spark作业的性能，以及在Hadoop生态系统中，不同组件之间是如何协同工作的。毕竟，理论知识固然重要，但最终还是要落到应用层面。我希望这本书能给我一些“哇！原来是这样！”的顿悟时刻，让我能够将所学知识融会贯通，运用到我的日常工作中，真正提升处理大数据的效率和能力。我迫不及待想翻开它，看看它是否真的能成为我大数据学习之路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对“算法”这个词都抱有一种敬畏之心，觉得它离我这类应用型开发者有些距离。然而，这本书的书名却将“算法”与“大数据处理”巧妙地结合在了一起，让我看到了其中的可能性。我被书中关于数据挖掘和机器学习算法在Hadoop/Spark上的应用章节深深吸引。它并没有停留在理论层面，而是详细介绍了如何利用Spark MLlib等库，实现常见的分类、聚类、回归等算法，并提供了实际操作的示例。我之前尝试过在本地用Python进行一些简单的机器学习实验，但当数据量增大时，效率就成了问题。这本书让我明白，通过Hadoop/Spark这样的分布式计算框架，我们可以轻松应对海量数据的机器学习任务。我尤其期待书中能分享一些关于算法优化的技巧，比如如何根据数据特点选择最合适的算法，以及如何调参以获得最佳的模型性能。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书之后，我最大的感受是它成功地将那些听起来遥不可及的大数据概念，变得触手可及。书中的案例分析非常贴合实际应用场景，那些描述数据管道构建、实时数据分析流程的篇章，让我仿佛亲身参与了一场真实的大数据项目。我尤其喜欢书中对Spark的讲解，它不仅解释了Spark的核心原理，还深入剖析了其在内存计算、容错机制等方面的优势，并通过具体的代码示例，展示了如何利用Spark DataFrame和Spark SQL进行高效的数据分析。我之前在处理TB级别的数据集时，总是感觉力不从心，性能瓶颈频出，但通过这本书的学习，我掌握了一些优化Spark作业的关键技巧，比如如何合理地进行数据分区、如何选择合适的Shuffle算子、以及如何利用缓存来提升重复计算的效率。这无疑为我解决实际问题提供了非常有价值的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

收藏书籍 也不晓得什么时候才会翻开看

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书香节的活动很不错，囤了一大批书，多读书很好

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送的快，质量也好，很满意！

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好大一只皮皮虾纸质有点偏软

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说很不错，搞大数据就，买这本书吧，很不错的推荐

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挺好的书，大家觉得很有用，支持京东书城哦

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暑假慢慢看，想要学点数据分析的知识，这本书很推荐

评分☆☆☆☆☆

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