Spark与Hadoop大数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 著，吴今朝 译

图书标签:

• Spark
• Hadoop
• 大数据
• 数据分析
• 大数据技术
• 分布式计算
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据处理
• Java

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111569411

版次：1

商品编码：12120427

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：234

编辑推荐

　　数据分析师和数据科学家的便捷参考指南

　　系统讲解利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法及实践

　　大数据技术的发展方向正在从MapReduce转移到Spark。因此，本书比较系统地讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法，深入分析了Spark对比MapReduce的优势，总结了以内存速度进行计算的优势。书中不仅讲解了用于构建大数据分析应用程序的DataFrameAPI、DataSourcesAPI以及新的DatasetAPI，还介绍了如何利用SparkStreaming、ApacheKafka和HBase搭配进行实时数据分析的技术，以构建流式应用程序。新的结构化流概念是用IOT（物联网）用例来讲解的。书中讲解的机器学习技术利用了MLlib、ML流水线和SparkR，而图分析技术则涵盖了Spark的GraphX和GraphFrames组件。

　　本书还将介绍如何使用基于网络的笔记本（如Jupyter、ApacheZeppelin）以及数据流工具ApacheNiFi对数据进行分析和可视化。

　　通过阅读本书，你将：

　　学习并实践在Hadoop集群的Spark上借助Spark和Hadoop配套的各种工具进行大数据分析的工具和技术

　　了解Hadoop和Spark生态系统的所有组件

　　了解Spark的所有组件：SparkCore、SparkSQL、DataFrame、DataSet、传统流和结构化流、MLlib、ML流水线和GraphX

　　利用SparkCore、SparkSQL、传统流及结构化流进行批量和实时数据分析

　　利用MLlib、ML流水线、H2O、GraphX、SparkR和Hivemall掌握数据科学和机器学习技术

内容简介

　　本书比较系统地讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法，既涵盖ApacheSpark和Hadoop的基础知识，又深入探讨所有Spark组件——SparkCore、SparkSQL、DataFrame、DataSet、普通流、结构化流、MLlib、Graphx，以及Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce和Yarn）等，并配套详细的实现示例，是快速掌握大数据分析基础架构及其实施方法的详实参考。

　　全书共10章，第1章从宏观的角度讲解大数据分析的概念，并介绍在Hadoop和Spark平台上使用的工具和技术，以及一些*常见的用例；第2章介绍Hadoop和Spark平台的基础知识；第3章深入探讨并学习Spark；第4章主要介绍DataSourcesAPI、DataFrameAPI和新的DatasetAPI；第5章讲解如何用SparkStreaming进行实时分析；第6章介绍Spark和Hadoop配套的笔记本和数据流；第7章讲解Spark和Hadoop上的机器学习技术；第8章介绍如何构建推荐系统；第9章介绍如何使用GraphX进行图分析；第10章介绍如何使用SparkR。

作者简介

　　文卡特·安卡姆（VenkatAnkam）

　　有超过18年的IT经验和5年以上的大数据技术经验，与客户一起设计和开发过可扩展的大数据应用程序。他在利用Hadoop和Spark进行大数据分析方面拥有丰富的经验，与全球很多客户进行了合作。

　　他是Cloudera认证的Hadoop开发者和管理员，也是Databricks认证的Spark开发者。他还是一些全球Hadoop和Spark会议小组的创始人和主持人，热爱与社区分享知识。

目录

译者序

前言

第1章　从宏观视角看大数据分析 1

1.1　大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色 3

1.1.1　典型大数据分析项目的生命周期 4

1.1.2　Hadoop和Spark承担的角色 6

1.2　大数据科学以及Hadoop和Spark在其中承担的角色 6

1.2.1　从数据分析到数据科学的根本性转变 6

1.2.2　典型数据科学项目的生命周期 8

1.2.3　Hadoop和Spark 承担的角色 9

1.3　工具和技术 9

1.4　实际环境中的用例 11

1.5　小结 12

第2章　Apache Hadoop和Apache Spark入门 13

2.1　Apache Hadoop概述 13

2.1.1　Hadoop 分布式文件系统 14

2.1.2　HDFS 的特性 15

2.1.3　MapReduce 16

2.1.4　MapReduce 的特性 17

2.1.5　MapReduce v1与MapReduce v2对比 17

2.1.6　YARN 18

2.1.7　Hadoop上的存储选择 20

2.2　Apache Spark概述 24

2.2.1　Spark 的发展历史 24

2.2.2　Apache Spark 是什么 25

2.2.3　Apache Spark 不是什么 26

2.2.4　MapReduce 的问题 27

2.2.5　Spark 的架构 28

2.3　为何把 Hadoop 和 Spark 结合使用 31

2.3.1　Hadoop 的特性 31

2.3.2　Spark 的特性 31

2.4　安装 Hadoop 和 Spark 集群 33

2.5　小结 36

第3章　深入剖析Apache Spark 37

3.1　启动 Spark 守护进程 37

3.2　学习Spark的核心概念 39

3.3　Spark 程序的生命周期 55

3.4　Spark 应用程序 59

3.5　持久化与缓存 62

3.6　Spark 资源管理器：Standalone、YARN和Mesos 63

3.7　小结 67

第4章　利用Spark SQL、Data-Frame和Dataset进行大数据分析 69

4.1　Spark SQL 的发展史 70

4.2　Spark SQL 的架构 71

4.3　介绍Spark SQL的四个组件 72

4.4　DataFrame 和 Dataset 的演变 74

4.5　为什么要使用 Dataset 和DataFrame 75

4.6　何时使用 RDD、Dataset 和DataFrame 78

4.7　利用 DataFrame 进行分析 78

4.8　利用 Dataset API 进行分析 85

4.9　Data Sources API 87

4.10　把 Spark SQL 作为分布式 SQL引擎 97

4.11　Hive on Spark 100

4.12　小结 100

第5章　利用Spark Streaming和Structured Streaming进行实时分析 102

5.1　实时处理概述 103

5.2　Spark Streaming 的架构 104

5.3　Spark Streaming 的变换和动作 109

5.4　输入数据源和输出存储 111

5.5　使用 Kafka 和 HBase 的 Spark Streaming 113

5.6　Spark Streaming 的高级概念 118

5.7　监控应用程序 122

5.8　结构化流概述 123

5.9　小结 129

第6章　利用Spark和Hadoop的笔记本与数据流 130

6.1　基于网络的笔记本概述 130

6.2　Jupyter概述 131

6.3　Apache Zeppelin概述 135

6.4　Livy REST 作业服务器和 Hue笔记本 140

6.5　用于数据流的 Apache NiFi概述 148

6.6　小结 152

第7章　利用Spark和Hadoop进行机器学习 153

7.1　机器学习概述 153

7.2　在 Spark 和 Hadoop 上进行机器学习 154

7.3　机器学习算法 155

7.4　机器学习算法示例 160

7.5　构建机器学习流水线 163

7.6　利用 H2O 和 Spark 进行机器学习 167

7.7　Hivemall概述 169

7.8　Hivemall for Spark概述 170

7.9　小结 170

第8章　利用Spark和Mahout构建推荐系统 171

8.1　构建推荐系统 171

8.2　推荐系统的局限性 173

8.3　用 MLlib 实现推荐系统 173

8.4　Mahout 和 Spark 的集成 181

8.5　小结 189

第9章　利用GraphX进行图分析 190

9.1　图处理概述 190

9.2　GraphX 入门 193

9.3　利用 GraphX 分析航班数据 205

9.4　GraphFrames概述 209

9.5　小结 212

第10章　利用SparkR进行交互式分析 213

10.1　R语言和SparkR概述 213

10.2　SparkR 入门 216

10.3　在 SparkR 里使用 DataFrame 223

10.4　在 RStudio 里使用 SparkR 228

10.5　利用 SparkR 进行机器学习 230

10.6　在 Zeppelin 里使用 SparkR 233

10.7　小结 234

前言/序言

　　TheTranslator'sWords译者序

　　目前，大数据已经成了一个热点，各个专业领域都在利用大数据技术解决复杂的业务问题。与此同时，很多业务人员和技术人员对大数据技术还不太了解，觉得大数据技术背后的技术平台很复杂、很深奥。而本书就可以让读者循序渐进地熟悉目前主流的大数据技术平台。

　　本书比较系统地讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法，并配套了详细的示例，是一本比较实用的参考书。

　　大家可以按照本书的内容循序渐进地学习。本书的难度并不大，绝大部分内容都配有详细的说明和实践步骤。偶尔需要补充一些背景知识，我会尽力用译者注的形式进行说明，希望对读者能有所帮助。

　　我们可以看到，Hadoop和Spark实际上并不是相互竞争的关系，二者可以搭配使用，相互补充，为大数据分析人员提供一个全面和统一的技术框架，使之能够专注于业务需求，而无须在技术实现层面花费太多精力。

　　本书的定位主要是在大数据技术平台的搭建和配置方面。虽然原书书名是《BigDataAnalytics》，但本书的核心内容是大数据分析的基础架构及实施方法，而不是大数据的分析方法，比如书中对于示例中用到的机器学习模型只有比较简略的讲解。

　　从这个角度来说，本书比较适合大数据分析的技术支持人员，以及对机器学习算法和模型已有一定造诣，希望学习利用最新的技术平台进行分析的独立研究者。

　　如果读者对机器学习的算法和模型感兴趣，可以参考我之前翻译的《预测分析：R语言实现》（书号是：978-7-111-55354-0），该书比较深入地讲解了机器学习常用的一些模型，并且有详细的示例帮助读者进行练习。

　　和以往一样，我在GitHub上为本书开通了一个讨论区，网址是https://github.com/coderLMN/BigDataAnalytics/issues。如果读者在阅读中遇到问题或错误，欢迎来这里提出，更欢迎参与讨论。谢谢！

　　根据我之前的经验，这样的讨论区对于不少读者来说是很实用的。他们不仅能提出问题、参与讨论，也可以提出自己的观点和实现方法，让自己、译者、其他读者都能从中获益。

　　在此我要感谢贾立恒等读者在讨论中给我带来的启发。另外，他们在学习过程中表现出来的认真和严谨对我也是一种无声的督促，让我在翻译的过程中不敢懈怠，时刻提醒自己要对翻译出来的文字负责。

　　最后，我要感谢我的家人，他们对我的翻译工作给予了极大的耐心和理解，让我能专心地从事这项我热爱的工作。

　　吴今朝

　　Preface前言

　　本书讲解了ApacheSpark和Hadoop的基础知识，以及如何通过简单的方式将它们与最常用的工具和技术集成在一起。所有Spark组件（SparkCore、SparkSQL、DataFrame、Dataset、ConventionalStreaming、StructuredStreaming、MLlib、GraphX和Hadoop核心组件）、HDFS、MapReduce和Yarn都在Spark+Hadoop集群的实现示例中进行了深入的探讨。

　　大数据分析行业正在从MapReduce转向Spark。因此，本书深入讨论了Spark相比MapReduce的优势，从而揭示出它在内存计算速度方面的好处。我们还会讲解如何运用DataFrameAPI、DataSourcesAPI，以及新的DatasetAPI来构建大数据分析应用程序。书中还讲解了如何使用SparkStreaming配合ApacheKafka和HBase进行实时数据分析，以帮助构建流式应用程序（streamingapplication）。新的结构化流（StructuredStreaming）概念会通过物联网（InternetofThings，IOT）用例来解释。在本书中，机器学习技术会使用MLLib、机器学习流水线和SparkR来实现；图分析则会利用Spark的GraphX和GraphFrames组件包来进行。

　　本书还介绍了基于Web的笔记本（如Jupyter和ApacheZeppelin）和数据流工具ApacheNiFi，它们用于分析和可视化数据，以及利用Livy服务器把Spark作为一个服务提供给用户。

　　本书包含的内容

　　第1章从宏观的角度讲解了大数据分析的概念，并介绍了在ApacheHadoop和ApacheSpark平台上使用的工具和技术，以及一些最常见的用例。

　　第2章介绍了Hadoop和Spark平台的基础知识。该章还讲解了Spark与MapReduce有何不同，以及Hadoop平台上的Spark有哪些优点。随后介绍如何安装集群，以及如何设置分析所需的工具。

　　第3章介绍了Spark的更深层概念，例如SparkCore内部结构、如何使用键值对RDD、Spark程序的生命周期、如何构建Spark应用程序、如何持久化和缓存RDD，以及如何使用Spark资源管理器（Standalone、Yarn和Mesos）。

　　第4章涵盖了DataSourcesAPI、DataFramesAPI和新的DatasetAPI。本章会特别重点地讲解DataFrameAPI的用途，以及如何对具有内置数据源（CSV、Json、Parquet、ORC、JDBC和Hive）和外部数据源（如Avro、Xml和Pandas）的DataFrameAPI进行分析。Spark-on-HBase连接器部分解释了如何使用DataFrame分析Spark中的HBase数据。该章还讲解了如何使用SparkSQL作为分布式SQL引擎。

　　第5章讲解了实时分析的含义，以及SparkStreaming与Storm、trident、Flink和Samza等其他实时引擎的不同之处。其中描述了具有输入数据源和输出存储的SparkStreaming的架构，涵盖无状态和有状态的流处理，以及使用基于接收器的方法和直接方法，把Kafka作为数据源，把HBase作为存储。该章还讲解了应用程序在驱动进程（Driver）或执行进程（Executor）出现故障的情况下，有关Spark流的容错概念。结构化流（StructuredStreaming）的概念会通过一个物联网（IOT）的用例来解释。

　　第6章用Jupyter、Zeppelin和Hue等工具介绍了基于Web的笔记本。该章还介绍了LivyREST服务器，它用于把Spark构建为服务，并在多个用户之间共享SparkRDD。该章还介绍了ApacheNiFi，它可以利用Spark和Hadoop构建数据流。

　　第7章旨在更深入地讲解利用Spark和Hadoop来实现数据科学中用到的机器学习技术。该章介绍了Spark使用的机器学习算法，包括垃圾邮件的检测、实现和构建机器学习流水线（machinelearningpipeline）的方法，还讲解了使用H2O和Hivemall实现机器学习的方法。

　　第8章详细介绍了协同过滤技术，并解释了如何使用Spark和Mahout构建实时推荐引擎。

　　第9章介绍了图处理、GraphX与Giraph的区别，以及GraphX的各种图运算，如创建图、计数、过滤、度、三元组、修改、连接、属性变换、顶点RDD和边RDD运算等。它还通过一个航班分析用例讲解了GraphX算法，如三角计数和连通分量。该章还介绍了基于DataFrame的新GraphFrames组件，用来解释模式发现（motiffinding）这样的一些概念。

　　第10章讲解了R语言和SparkR之间的差异，以及如何开始通过shell脚本在local、standalone和Yarn模式下使用SparkR。该章还介绍了如何把SparkR与RStudio、DataFrame、机器学习算法，以及ApacheZeppelin配套使用。

　　学习本书所需的资源

　　为了方便入门，本书中的实践练习会在Cloudera、Hortonworks、MapR或预构建的SparkforHadoop的虚拟机（VM）上演示。同样的练习也可以在更大的集群上运行。

　　在你的笔记本电脑上使用虚拟机的必要条件有：

　　内存：8GB及以上

　　CPU：至少2个虚拟CPU

　　必须为Windows或Linux操作系统安装最新版本的VMWareplayer或OracleVirtualBox

　　Mac上需要安装最新版本的OracleVirtualBox或VMWareFusion

　　需要在BIOS里启用虚拟化

　　浏览器：推荐使用Chrome25+、IE9+、Safari6+或Firefox18+（HDPSandbox无法在IE10上运行）

　　Putty

　　WinScP

　　在本书的各章中会使用Python和Scala编程语言，其中Python的侧重程度更高。我们假设读者具备Java、Scala、Python、SQL或R语言的初级编程背景，并具有基本的Linux经验。如果读者在Hadoop平台上的大数据环境中有一些工作经验，就能比较快捷地开始构建Spark应用程序。

　　本书的目标读者

　　虽然本书主要是针对数据分析师和数据科学家编写的，但它也会对架构师、程序员和大数据从业者有所帮助。

　　对于数据分析师：本书可以用作数据分析人员在Spark和Hadoop上开发分析应用程序的参考指南。

　　对于数据科学家：本书可以用作在Spark和Hadoop上构建数据产品的参考指南。

　　对于架构师：本书提供了一个完整生态系统的概述和一些大数据分析应用程序的示例，有助于构建大数据分析的解决方案。

　　对于程序员：本书讲解了用Scala和Python语言构建大数据应用程序所使用的API和技术。

　　对于大数据从业者：本书有助于了解新的范例和技术，并做出正确的决定。

　　下载示例代码

　　你可以从http://www.packtpub.com的账户下载此书的示例代码文件。如果你是通过其他渠道购买了此书，可以访问http://www.packtpub.com/support并注册，以便将文件直接发送给你。

　　你可以通过以下步骤下载代码文件：

　　（1）使用你的电子邮件地址和密码登录或注册Packt网站。

　　（2）将鼠标指针悬停在网页顶部的SUPPORT选项卡上。

　　（3）点击CodeDownloads&Errata;。

　　（4）在Search输入框里输入本书的书名。

　　（5）选择你要下载代码文件的图书。

　　（6）从你购买此书的下拉菜单中选择要下载的代码。

　　（7）点击CodeDownload。

　　你也可以通过点击Packt出版社网站上该图书对应网页上的CodeFiles按钮来下载代码文件。这个页面可以通过在搜索框中输入图书的名称来访问。请注意，你需要登录到你的Packt账户。

　　下载文件后，请确保你使用以下软件的最新版本来解压缩或提取文件夹：

　　WinRAR/7-ZipforWindows

　　Zipeg/iZip/UnRarXforMac

　　7-Zip/PeaZipforLinux

　　该书配套的代码也托管在GitHub上，网址为https://github.com/PacktPublishing/big-data-analytics。在https://github.com/PacktPublishing/上还有其他代码库，里面有丰富的书籍和视频分类。去看一下吧！

　　下载本书的彩色图像

　　本书还提供了一个PDF文件，其中包含本书中使用的截图/图表的彩色图像。这些彩色图像会帮助你更好地了解输出的变化。你可以从http://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/BigDataAnalyticsWithSparkAndHadoop_ColorImages.pdf下载此文件。

深度解析：企业级数据驱动决策的基石 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。如何从海量、多源、异构的数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业策略，是每一个现代企业面临的核心挑战。本书并非聚焦于某个特定工具或框架，而是深入探讨企业如何构建一套完整、高效、可扩展的数据分析体系，以实现数据驱动的决策。 第一章：数据驱动决策的战略意义与实现路径 本章将首先阐述数据驱动决策对于企业在市场竞争中保持领先地位的战略重要性。我们将探讨数据如何赋能企业在产品研发、客户服务、市场营销、运营优化等各个环节实现精细化管理和智能化转型。随后，我们将勾勒出企业实现数据驱动决策的宏观蓝图，从顶层设计出发，分析构建数据分析体系所需的关键要素，包括数据战略的制定、组织架构的调整、技术平台的选择以及人才培养等。我们将强调，数据驱动决策并非仅仅是技术问题，更是一场深刻的企业文化和管理模式的变革。 数据驱动决策的商业价值： 详细分析数据在提升效率、降低成本、增加营收、优化用户体验、预测市场趋势等方面的具体应用场景和潜在收益。 构建数据驱动型企业： 探讨从组织架构、岗位设置、数据意识培养到流程再造等方面的系统性变革，包括数据治理、数据安全、数据伦理等重要议题。 数据战略的制定与落地： 如何结合企业自身业务目标，明确数据分析的重点领域，制定清晰的数据采集、存储、处理、分析和应用策略。 案例分析： 引入不同行业（如零售、金融、制造、电商）中成功实现数据驱动决策的标杆企业案例，剖析其成功经验与挑战。 第二章：数据采集、整合与治理：构建可信赖的数据基础 万丈高楼平地起，可靠的数据是所有数据分析工作的前提。本章将深入剖析企业在数据采集、整合过程中面临的挑战，并提供一套系统性的解决方案。我们将从多个数据源（如业务系统、传感器、社交媒体、第三方数据等）出发，讲解数据采集的技术方法和策略，以及如何处理半结构化和非结构化数据。重点将放在数据的清洗、转换、去重和标准化，确保数据的准确性和一致性，从而建立一个统一、可信赖的数据视图。此外，数据治理的重要性将被置于突出位置，我们将探讨数据质量管理、元数据管理、数据安全与隐私保护、数据生命周期管理等关键环节，为后续的数据分析工作奠定坚实的基础。 多源异构数据采集技术： 介绍ETL（Extract, Transform, Load）/ELT（Extract, Load, Transform）流程，API接口，日志采集，爬虫技术等，以及如何应对实时数据流的采集。 数据整合与视图构建： 讲解数据仓库（Data Warehouse）、数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Lakehouse）等架构设计理念，以及如何通过主数据管理（MDM）等技术实现跨系统数据的一致性。 数据清洗与预处理： 详细阐述数据缺失值处理、异常值检测、重复数据识别与合并、数据格式统一、编码转换等技术手段。 数据治理体系建设： 探讨数据标准、数据目录、数据血缘、数据质量监控、数据访问控制、数据安全审计等核心要素，以及数据治理在合规性（如GDPR、CCPA）方面的重要性。 数据生命周期管理： 从数据的创建、存储、使用、归档到最终的销毁，如何建立一套规范化的管理流程。 第三章：数据存储与管理：应对海量数据的技术选型与实践 随着数据量的指数级增长，选择合适的数据存储与管理技术至关重要。本章将对当前主流的大数据存储解决方案进行深入的比较和分析，包括关系型数据库（RDBMS）、NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、列式数据库、图数据库）、内存数据库以及分布式文件系统。我们将重点关注这些技术在处理海量数据、高并发访问、数据可靠性、可扩展性以及成本效益等方面的优劣势，并结合实际应用场景，指导读者如何根据业务需求进行技术选型。同时，我们将探讨数据仓库、数据湖等数据存储架构的演进，以及如何在这些架构下进行高效的数据组织和访问。 关系型数据库在现代大数据场景下的应用与局限： 探讨传统RDBMS在大数据量下的性能瓶颈，以及如何通过分库分表、读写分离等方式进行优化。 NoSQL数据库的类型与适用场景： 详细介绍键值存储（如Redis, Memcached）、文档数据库（如MongoDB, Couchbase）、列式数据库（如HBase, Cassandra）、图数据库（如Neo4j, ArangoDB）的技术特点和应用领域。 分布式文件系统与对象存储： 深入理解HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构与优势，以及Amazon S3, Azure Blob Storage等对象存储在云原生大数据架构中的角色。 内存计算与实时数据存储： 探讨Redis, MemSQL等内存数据库在加速数据访问和支持实时应用方面的作用。 数据仓库与数据湖的架构设计： 分析传统数据仓库、现代数据仓库（Cloud Data Warehouse）以及数据湖的构建原则、技术选型和最佳实践。 数据存储的性能优化与成本控制： 讨论数据分片、索引策略、缓存机制、压缩技术以及云服务商提供的弹性存储方案。 第四章：数据处理与计算：从批量到实时的高效分析 数据分析的核心在于对数据的处理和计算。本章将全面介绍大数据处理与计算的各类技术和方法。我们将从传统的批处理技术出发，深入解析 MapReduce 的工作原理及其在分布式计算中的地位，并在此基础上介绍更高效、更易用的批处理框架，如 Apache Spark 的核心概念与组件，以及其在数据处理、机器学习、图计算等方面的强大能力。随后，我们将转向实时数据处理，讲解流式计算框架（如 Apache Flink, Apache Storm）的设计理念、事件驱动架构以及在实时监控、欺诈检测、个性化推荐等场景下的应用。此外，我们还将探讨 SQL 在大数据查询和分析中的作用，以及如何利用 SQL on Hadoop 技术（如 Hive, Impala, Presto）进行交互式数据探索。 批处理计算框架： MapReduce 原理回顾与演进： 深入剖析 MapReduce 的 Map 和 Reduce 阶段，以及其局限性。 Apache Spark 核心架构： RDD, DataFrame, DataSet 的概念与优势，Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX 的应用。 Spark 的性能优化策略： 缓存、持久化、Shuffle 优化、广播变量、累加器等。 流式数据处理框架： 流式计算的核心概念： 事件时间、处理时间、窗口操作（固定窗口、滑动窗口、会话窗口）。 Apache Flink 的特性与优势： 统一的流批处理模型，状态管理，容错机制。 Apache Storm 的架构与应用： 实时数据管道构建，拓扑设计。 Kafka Streams： 基于 Kafka 的轻量级流处理库。 SQL on Hadoop 与交互式查询： Apache Hive： 数据仓库基础，HQL 的语法与优化。 Apache Impala & Presto： 交互式 SQL 查询引擎，低延迟分析。 数据处理的效率与成本考量： 资源管理（YARN, Mesos），任务调度，作业优化。 第五章：数据分析与建模：从洞察到预测的智慧 数据分析的最终目标是将数据转化为可操作的洞察，并构建预测模型以指导未来决策。本章将系统介绍数据分析的常用方法和技术，从描述性分析、诊断性分析到预测性分析和规范性分析。我们将深入探讨统计学在数据分析中的基础作用，包括数据可视化、假设检验、回归分析、时间序列分析等。随后，我们将重点介绍机器学习在构建预测模型方面的应用，包括监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和深度学习的基础概念。我们将介绍如何选择合适的模型、进行特征工程、模型训练、评估与调优，以及模型部署与监控。此外，我们还将讨论 A/B 测试、用户行为分析、关联规则挖掘等在商业决策中的实际应用。 数据分析的类型与方法论： 描述性、诊断性、预测性、规范性分析。 统计学基础在数据分析中的应用： 概率论、描述统计、推断统计、回归分析、方差分析。 数据可视化技术： 探索性数据分析（EDA），常用图表类型（散点图、折线图、柱状图、热力图、箱线图等）及其选择原则，常用可视化工具介绍。 机器学习基础： 监督学习： 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（GBDT, XGBoost）。 无监督学习： K-Means 聚类、DBSCAN 聚类、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）。 深度学习入门： 神经网络基本结构，卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）及其应用。 特征工程与模型选择： 特征提取、特征转换、特征选择，模型评估指标（准确率、召回率、F1值、AUC、RMSE等）。 模型评估与调优： 交叉验证、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化。 模型部署与监控： 模型上线流程，性能监控，模型迭代。 特定分析技术： 用户画像构建、用户分群、推荐系统基础、关联规则分析（Apriori算法）、异常检测。 第六章：数据驱动的业务应用与案例实践 本章将聚焦于如何将前面章节所学的知识和技术应用于实际的业务场景，并展示成功的企业案例。我们将从营销、销售、产品、运营、风控等多个业务维度出发，深入剖析数据分析如何在具体业务问题中发挥作用。例如，在营销领域，我们将探讨如何利用用户画像进行精准营销、优化广告投放、提升客户生命周期价值；在销售领域，我们将讨论如何预测销售额、识别高潜力客户、优化销售流程；在产品领域，我们将研究如何通过用户行为分析改进产品设计、提升用户体验；在运营领域，我们将分析如何通过数据监控优化资源分配、提升运营效率；在风控领域，我们将探讨如何构建欺骗检测模型、信用评估模型。我们将引入大量来自不同行业的真实案例，详细阐述企业如何通过数据分析解决实际问题，并取得显著的业务成效。 营销领域的应用： 客户细分与精准营销： RFM模型，用户画像，用户旅程分析。 广告效果优化： ROI分析，归因模型，实时竞价（RTB）。 客户流失预测与挽留： 流失模型构建，挽留策略制定。 个性化推荐系统： 基于协同过滤、内容推荐、混合推荐的算法。 销售与客户关系管理： 销售预测与漏斗分析： CRM数据分析，预测模型。 客户终身价值（CLV）分析： 提升客户忠诚度。 销售渠道优化： 各渠道销售表现分析。 产品研发与用户体验优化： 用户行为分析： 点击流分析，用户路径分析，功能使用率分析。 A/B 测试： 产品功能迭代与优化。 用户反馈与情感分析： 从文本数据中提取用户意见。 运营管理与效率提升： 供应链优化： 需求预测，库存管理。 生产过程优化： 设备故障预测，能耗分析。 物流配送优化： 路线规划，配送时效分析。 风险管理与欺诈检测： 信用评分模型： 贷款审批，风险评估。 欺诈检测： 交易欺诈，账号欺诈检测。 反洗钱（AML）与合规性监控。 综合案例研究： 选取一个或多个跨部门、跨业务的综合性数据分析项目，展示端到端的解决过程。 第七章：数据分析的未来趋势与挑战 展望未来，数据分析领域正经历着日新月异的变化。本章将探讨大数据分析的最新发展趋势，包括人工智能（AI）与机器学习的深度融合、AutoML（自动化机器学习）的兴起、联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私方面的应用、图计算在复杂关系分析中的潜力、实时分析能力的进一步增强以及数据伦理与可解释性AI的重要性。同时，我们将深入分析企业在推进数据分析过程中可能遇到的挑战，如数据孤岛、数据安全与隐私泄露风险、人才短缺、技术更新迭代快、数据治理落地难等，并提出应对策略，帮助读者更好地把握行业脉搏，迎接未来的机遇与挑战。 人工智能与大数据分析的深度融合： AI在数据分析中的赋能作用，智能数据探索，自动化洞察生成。 AutoML的崛起： 自动化特征工程，模型选择，超参数调优。 联邦学习与隐私保护： 在不移动数据的情况下进行模型训练。 图计算在复杂关系分析中的应用： 社交网络分析，知识图谱构建。 实时数据分析的进步： 更低的延迟，更广泛的应用场景。 数据伦理、可解释性AI与负责任的AI： 关注算法的公平性、透明度和可解释性。 企业面临的挑战与应对策略： 数据人才的培养与吸引。 跨部门协作与文化变革。 技术选型与架构演进。 数据安全与合规性的持续投入。 构建持续学习与迭代的数据分析能力。 通过对以上内容的系统性学习，读者将能够全面掌握构建企业级数据分析体系的关键要素，理解各类数据技术背后的原理与应用，并能将这些知识转化为解决实际业务问题的能力，最终实现数据驱动的智能化决策，在日益激烈的市场竞争中赢得先机。

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作为一名在企业中负责数据平台的工程师，我迫切需要一本能够指导我们在实际生产环境中部署、管理和优化Hadoop与Spark集群的书籍。这本书是否会涉及集群的安装和配置，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等组件的部署细节？在YARN的资源调度方面，它是否会讲解不同的调度器（如FIFO, Capacity Scheduler, Fair Scheduler）的特点和配置，以及如何根据业务需求进行选择？对于Spark集群的部署模式（Standalone, Mesos, YARN, Kubernetes），书中是否会提供详细的对比和部署指南？我最关心的是集群的容错和高可用性设计，以及数据安全和访问控制的实现。此外，书中是否会分享一些关于集群运维的最佳实践，比如日志管理、性能监控、故障排查和容量规划等？我希望这本书能够提供一套完整的解决方案，帮助我们构建一个健壮、安全、高效的企业级大数据分析平台。

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我一直在寻找一本能够帮助我理解大数据处理性能瓶颈以及优化策略的书。很多时候，即使我们掌握了Hadoop和Spark的基本用法，在处理大规模数据集时仍然会遇到性能问题。这本书是否会深入探讨Spark和Hadoop的底层实现原理，以便我们能够更好地进行性能调优？例如，Spark的内存管理机制，如何避免GC（垃圾回收）带来的性能损耗？Hadoop的I/O优化，比如使用SequenceFile、Avro、Parquet等序列化格式的优势？书中是否会介绍一些常用的性能监控和诊断工具，以及如何利用它们来定位和解决性能瓶颈？我特别希望能够学习到一些实用的优化技巧，比如如何调整Spark的shuffle参数，如何进行数据分区和缓存，以及如何选择合适的计算资源。对于Hadoop，我希望了解在实际生产环境中，如何构建一个稳定、高效、可扩展的大数据平台，并应对可能出现的各种挑战。

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我是一名有着一定编程基础的开发者，但对大数据分析的理论和实践都还处于探索阶段。我对书中关于Spark的分布式机器学习库MLlib的部分非常感兴趣。机器学习算法在大数据时代的应用越来越广泛，而Spark的MLlib作为一款高效的分布式机器学习库，它的API设计是否友好？书中是否会介绍一些常用的MLlib算法，例如分类、回归、聚类等，并提供相应的代码示例？我希望能够了解这些算法的原理，以及如何在Spark平台上进行调优，以获得更好的模型性能。此外，对于Hadoop的生态系统，我希望能有更深入的理解，特别是关于数据仓库解决方案，比如Hive，它与Spark SQL在数据查询和分析上有何异同？HBase作为NoSQL数据库，在什么场景下适合与Spark结合使用？这本书能否在我掌握基本编程技能的基础上，带领我进入更高级的大数据分析和机器学习应用层面？

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作为一个刚接触大数据领域不久的学习者，我一直试图寻找一本能够系统性地梳理Hadoop和Spark知识体系的书籍。我对分布式计算的思想和Spark的内存计算模型尤为关注，因为听说Spark能极大地提升数据处理的效率。我希望这本书能够深入浅出地解释Spark的RDD、DataFrame和Dataset这三种核心抽象，它们在数据处理中的区别和优势是什么？Spark的DAG（有向无环图）调度器又是如何优化任务执行的？我非常期待书中能够包含一些具体的Spark编程示例，例如使用Spark SQL进行交互式查询，或者使用Spark Streaming实现实时数据分析。我希望这些示例不仅能展示API的使用，更能体现其背后的设计理念和最佳实践。对于Hadoop，我更希望看到它在现代大数据架构中的位置，以及如何与Spark结合，发挥各自的优势。比如，HDFS如何作为Spark的数据存储层，以及YARN如何作为Spark的资源管理器。这本书能否帮助我建立起完整的Hadoop与Spark大数据分析的技术栈概念？

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这本书的封面设计就很有吸引力，一种科技感十足的蓝色调，配上奔腾的数据流图案，让人一眼就能感受到大数据世界的澎湃与活力。翻开目录，我最感兴趣的是关于Hadoop生态系统的介绍，尤其是在分布式存储和计算方面。我一直对HDFS的架构和MapReduce的工作原理感到好奇，这本书能否用清晰易懂的方式来阐述它们的核心机制？例如，HDFS是如何实现高可用和容错的？MapReduce的shuffle阶段又是如何高效地进行数据分发和聚合的？我期望书中能有实际案例，演示如何使用Hadoop进行大规模数据处理，比如日志分析、用户行为分析等。同时，对于Hadoop的其他组件，如Hive、HBase、Spark，我希望能有相对全面的概述，理解它们各自的定位和应用场景，以及它们之间如何协同工作，共同构建起强大的大数据分析平台。这本书的篇幅看起来不小，这让我对接下来的深入学习充满了期待，希望它能像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索大数据分析的奥秘，真正掌握这项关键技术。

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物美价廉速度快，京东小哥最可爱！? ?? ? ??

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好书，以后还会再再京东买书，哈哈哈哈

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买买买的呢啊哈哈哈哈

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经典书，推荐

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买了以后还没有看，书太多了，这个也有点不适合现阶段自己的技术。

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书不错，适合入门。

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不错不错不错不错呢

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刚买回来，正在看第一章，非常不错