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张良均 樊哲 位文超 刘名军等 著

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

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111567875

版次：1

商品编码：12209476

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：322

内容简介

这是一本适合教学和零基础自学的Hadoop与大数据挖掘的教程，即便你完全没有Hadoop编程基础和大数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，也能迅速掌握如何使用Hadoop进行大数据挖掘。全书主要分为两篇：基础篇（1-7章），首先从宏观上介绍了大数据相关概念和技术，然后逐一对Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大数据技术的概念、原理、架构，以及企业应用方法进行了详细介绍，同时配有大量的案例。掌握了这些内容，就具备了大数据技术的基础；挖掘实战篇（8章），主要是一个企业级大数据应用项目——电子商务智能推荐系统。通过分析应用背景、构建系统，使读者了解针对系统的每一层应用使用什么大数据技术来解决问题。涉及的流程有数据采集、数据预处理、模型构建等，在每一个流程中会进行大数据相关技术实践，运用实际数据来进行分析，使读者切身感受到利用大数据技术解决问题的魅力。

目录

前言
第一篇　基础篇
第1章　浅谈大数据2
1.1　大数据概述3
1.2　大数据平台4
1.3　本章小结5
第2章　大数据存储与运算利器—Hadoop6
2.1　Hadoop概述6
2.1.1　Hadoop简介6
2.1.2　Hadoop存储—HDFS8
2.1.3　Hadoop计算—MapReduce11
2.1.4　Hadoop资源管理—YARN13
2.1.5　Hadoop生态系统14
2.2　Hadoop配置及IDE配置17
2.2.1　准备工作17
2.2.2　环境配置18
2.2.3　集群启动关闭与监控24
2.2.4　动手实践：一键式Hadoop集群启动关闭25
2.2.5　动手实践：Hadoop IDE配置26
2.3　Hadoop集群命令28
2.3.1　HDFS常用命令hdfs dfs30
2.3.2　动手实践：hdfs dfs命令实战31
2.3.3　MapReduce常用命令mapred job32
2.3.4　YARN常用命令yarn jar32
2.3.5　动手实践：运行MapReduce任务33
2.4　Hadoop编程开发33
2.4.1　HDFS Java API操作33
2.4.2　MapReduce原理35
2.4.3　动手实践：编写Word Count程序并打包运行44
2.4.4　MapReduce组件分析与编程实践46
2.5　K-Means算法原理及HadoopMapReduce实现53
2.5.1　K-Means算法原理53
2.5.2　动手实践：K-Means算法实现55
2.5.3　Hadoop K-Means算法实现思路55
2.5.4　Hadoop K-Means编程实现57
2.6　TF-IDF算法原理及HadoopMapReduce实现67
2.6.1　TF-IDF算法原理67
2.6.2　Hadoop TF-IDF编程思路67
2.6.3　Hadoop TF-IDF编程实现68
2.7　本章小结79
第3章　大数据查询—Hive81
3.1　Hive概述81
3.1.1　Hive体系架构82
3.1.2　Hive数据类型86
3.1.3　Hive安装87
3.1.4　动手实践：Hive安装配置91
3.1.5　动手实践：HiveQL基础—SQL91
3.2　HiveQL语句93
3.2.1　数据库操作94
3.2.2　Hive表定义94
3.2.3　数据导入100
3.2.4　数据导出103
3.2.5　HiveQL查询104
3.3　动手实践：基于Hive的学生信息查询108
3.4　基于Hive的航空公司客户价值数据预处理及分析109
3.4.1　背景与挖掘目标109
3.4.2　分析方法与过程111
3.5　本章小结115
第4章　大数据快速读写—HBase116
4.1　HBase概述116
4.2　配置HBase集群118
4.2.1　Zookeeper简介及配置118
4.2.2　配置HBase121
4.2.3　动手实践：HBase安装及运行122
4.2.4　动手实践：ZooKeeper获取HBase状态122
4.3　HBase原理与架构组件123
4.3.1　HBase架构与组件123
4.3.2　HBase数据模型127
4.3.3　读取/写入HBase数据128
4.3.4　RowKey设计原则129
4.3.5　动手实践：HBase数据模型验证131
4.4　HBase Shell操作132
4.4.1　HBase常用Shell命令132
4.4.2　动手实践：HBase Shell操作136
4.5　Java API &MapReduce;与HBase交互137
4.5.1　搭建HBase开发环境137
4.5.2　使用Java API操作HBase表144
4.5.3　动手实践：HBase Java API使用147
4.5.4　MapReduce与HBase交互147
4.5.5　动手实践：HBase表导入导出150
4.6　基于HBase的冠字号查询系统151
4.6.1　案例背景151
4.6.2　功能指标151
4.6.3　系统设计152
4.6.4　动手实践：构建基于HBase的冠字号查询系统162
4.7　本章小结175
第5章　大数据处理—Pig176
5.1　Pig概述176
5.1.1　Pig Latin简介177
5.1.2　Pig数据类型179
5.1.3　Pig与Hive比较179
5.2　配置运行Pig180
5.2.1　Pig配置181
5.2.2　Pig运行模式181
5.3　常用Pig Latin操作182
5.3.1　数据加载182
5.3.2　数据存储184
5.3.3　Pig参数替换185
5.3.4　数据转换186
5.4　综合实践194
5.4.1　动手实践：访问统计信息数据处理194
5.4.2　动手实践：股票交易数据处理195
5.5　本章小结196
第6章　大数据快速运算与挖掘—Spark197
6.1　Spark概述197
6.2　Spark安装集群199
6.2.1　3种运行模式199
6.2.2　动手实践：配置Spark独立集群199
6.2.3　3种运行模式实例201
6.2.4　动手实践：Spark Streaming实时日志统计205
6.2.5　动手实践：Spark开发环境—Intellij IDEA配置207
6.3　Spark架构与核心原理212
6.3.1　Spark架构212
6.3.2　RDD原理213
6.3.3　深入理解Spark核心原理215
6.4　Spark编程技巧218
6.4.1　Scala基础218
6.4.2　Spark基础编程218
6.5　如何学习Spark MLlib225
6.5.1　确定应用227
6.5.2　ALS算法直观描述228
6.5.3　编程实现229
6.5.4　问题解决及模型调优233
6.6　动手实践：基于Spark ALS电影推荐系统234
6.6.1　动手实践：生成算法包235
6.6.2　动手实践：完善推荐系统239
6.7　本章小结250
第7章　大数据工作流—Oozie252
7.1　Oozie简介252
7.2　编译配置并运行Oozie253
7.2.1　动手实践：编译Oozie253
7.2.2　动手实践：Oozie Server/client配置254
7.3　Oozie WorkFlow实践257
7.3.1　定义及提交工作流257
7.3.2　动手实践：MapReduce Work-Flow定义及调度260
7.3.3　动手实践：Pig WorkFlow定义及调度263
7.3.4　动手实践：Hive WorkFlow定义及调度265
7.3.5　动手实践：Spark WorkFlow定义及调度267
7.3.6　动手实践：Spark On Yarn定义及调度268
7.4　Oozie Coordinator实践270
7.4.1　动手实践：基于时间调度270
7.4

前言/序言

　　为什么要写这本书最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

　　早在2012年，大数据（bigdata）一词已经被广泛提起，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。那时就有人预计，从2013年至2020年，全球数据规模将增长10倍，每年产生的数据量将由当时的4.4万亿GB，增长至44万亿GB，每两年翻一番。

　　既然“大数据”浪潮已经来临，那么与之对应的大数据人才呢？在国外，大数据技术发展正如火如荼，各种方便大家学习的资料、教程应有尽有。但是，在国内，这种资料却是有“门槛”的。其一，这类资料是英文的，对于部分人员来说，阅读是有难度的；其二，这些资料对于初学者或在校生来说，在理论理解上也有一些难度，没有充分的动手实践来协助理解大数据相关技术的原理、架构等；其三，在如何应用大数据技术来解决企业实实在在遇到的大数据相关问题方面，没有很好的资料；其四，对于企业用户来说，如何将大数据技术和数据挖掘技术相结合，对企业大量数据进行挖掘，以挖掘出有价值的信息，也是难点。

　　作为大数据相关技术，Hadoop无疑应用很广泛。Hadoop具有以下优势：高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本、生态系统完善。

　　一般来说，使用Hadoop相关技术可以解决企业相关大数据应用，特别是结合诸如Mahout、SparkMLlib等技术，不仅可以对企业相关大数据进行基础分析，还能构建挖掘模型，挖掘企业大数据中有价值的信息。

　　对于学习大数据相关技术的高校师生来说，本书不仅提供了大数据相关技术的基础讲解及原理、架构分析，还针对这些原理，配备有对应的动手实践章节，帮助读者加深对原理、架构的认识。同时，在每个模块结束后，书中会有一个相对独立的企业应用案例，帮助读者巩固学到的大数据技术相关知识。

　　对于企业用户或大数据挖掘开发者来说，特别是对想要了解如何将大数据技术应用到企业大数据项目中的企业用户或者开发者来说，本书也是一份优秀的参考资料。

　　本书特色本书提供了大数据相关技术的简介、原理、实践、企业应用等，针对大数据相关技术，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有专业章节进行介绍，并且针对每一模块都有相应的动手实践，能有效加深读者对大数据相关技术原理、技术实践的理解。书中的挖掘实践篇涉及企业在大数据应用中的所有环节，如数据采集、数据预处理、数据挖掘等，通过案例对整个系统的架构进行了详细分析，对读者有一定实践指导作用。

　　读者可以从“泰迪杯”全国大学生数据挖掘挑战赛网站（http://www.tipdm.org/tj/865.jhtml）免费下载本书配套的全部数据文件及源程序。另外，为方便教师授课，本书还特意提供了建模阶段的过程数据文件、PPT课件，有需要的教师可通过热线电话（40068-40020）、企业QQ（40068-40020）或以下微信公众号咨询获取。

　　本书适用对象开设大数据、大数据挖掘相关课程的高校教师和学生目前国内不少高校将大数据、大数据挖掘引入本科教学中，在计算机、数学、自动化、电子信息、金融等专业开设了大数据技术相关的课程，但目前针对这一课程的相关教材没有统一，或者使用的教材不利于课堂教学。本书提供了大数据相关技术的简介、原理、实践、企业应用等，能有效帮助高校教师教学；帮助学生学习大数据相关技术原理，进行技术实践，为以后工作打下良好基础。

　　大数据开发人员书中针对大数据相关技术，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有专业章节进行介绍，并且针对每一模块有相应的动手实践，对初级开发人员有较强指导作用。

　　大数据架构师挖掘实践篇涉及企业在大数据应用中的所有环节，包括数据采集、数据预处理、数据挖掘等方面，通过案例对整个系统的架构进行了详细分析，对大数据架构师有一定的实践指导作用。

　　关注大数据挖掘技术的人员本书不仅包括大数据相关技术的简介及原理分析，还包括大数据相关技术和大数据挖掘相结合的案例分析。对于大数据挖掘技术人员来说，如何应用大数据技术来对大数据进行挖掘是重点和难点，通过学习本书中案例的分析方法，可以将其融入自己的实际工作中。

　　如何阅读本书本书主要分为两篇：基础篇和挖掘实战篇。基础篇介绍了大数据相关技术：Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等。针对每个技术都有相应模块与之对应，首先对该技术的概念、内部原理等进行介绍，使读者对该技术有一个由浅入深的理解；其次在对原理的介绍中会配合相应的动手实践，加深对原理的理解。在每个模块的最后，会有1～2个企业案例，主要讲解使用当前模块的技术来解决其中的1～2个问题，这样读者不仅对技术的原理、架构有了较深入的了解，同时，对于如何应用该技术也有了一定认识，从而为以后的工作、学习打下良好基础。挖掘实战篇通过对一个大型的企业应用案例的介绍，充分应用基础篇讲解的大数据技术来解决企业应用中遇到的各

《算法图解》 内容梗概： 《算法图解》是一本以生动形象的插图和通俗易懂的语言，深度剖析算法核心概念的编程入门书籍。它旨在让读者，无论是否有深厚的计算机科学背景，都能直观地理解并掌握各类经典算法的原理、实现方式以及应用场景。全书以“可视化”为核心，通过大量定制的插图，将抽象的算法逻辑具象化，帮助读者建立起对算法的清晰认知。 第一部分：基础算法的概念与实现 引言：算法的重要性与学习目标 在信息爆炸的时代，高效处理数据是关键。算法作为解决问题的基本步骤和方法，是计算机科学的基石。 本书并非枯燥的理论堆砌，而是通过“看图说话”的方式，让算法变得触手可及。 学习本书，你将能够： 理解常见排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序）的运作机制，并学会分析它们的优缺点。 掌握查找算法（如二分查找）的原理，理解其在数据检索中的高效性。 理解递归这一强大而优雅的编程范式，并学会应用它解决实际问题。 初步认识分治策略，理解如何将复杂问题分解为更小的子问题。 第二章：排序——让数据有序的艺术 二分查找： 介绍如何通过不断缩小搜索范围来快速定位目标数据，并探讨其时间复杂度。图示将清晰地展示查找过程中指针的移动和区间的变化。 简单查找（线性查找）： 对比二分查找，展示顺序遍历的朴素查找方法，并分析其局限性。 选择排序： 讲解如何通过每次从未排序的部分选择最小（或最大）元素放到已排序部分的末尾，图示会清晰地展示每一轮选择和交换的过程。 冒泡排序： 解释如何通过相邻元素两两比较，将较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾，图示将生动描绘元素的交换动作。 插入排序： 演示如何将未排序序列中的元素逐个插入到已排序序列的适当位置，图示将展示元素在已排序序列中的移动和插入过程。 算法分析： 引入时间复杂度和空间复杂度的概念，讲解如何用大O表示法来衡量算法的效率。通过图示化的比较，让读者直观感受不同排序算法在处理大量数据时的性能差异。 第三章：递归——像函数调用一样思考 递归的基本思想： 讲解递归如何通过调用自身来解决问题，强调基线条件（停止条件）和递归步骤（问题分解）的重要性。 递归的示例： 阶乘计算： 通过计算阶乘的例子，展示递归的直观表达。 斐波那契数列： 演示递归如何生成斐波那契数列，并初步引出递归可能存在的效率问题（重复计算）。 递归与迭代的对比： 通过对比，让读者理解何时适合使用递归，何时迭代更为合适，以及它们在内存占用上的差异。 第二部分：核心数据结构与算法 第四章：数据结构——组织信息的智慧 数组（Arrays）： 讲解数组的优点（访问速度快）和缺点（插入删除效率低），并通过图示展示内存中的连续存储。 链表（Linked Lists）： 介绍链表的概念，包括节点、指针（next），以及单向链表和双向链表。通过图示，清晰展示链表中元素的插入、删除和遍历操作，突出其相对于数组在动态操作上的优势。 栈（Stacks）： 讲解“后进先出”（LIFO）的栈结构，通过图示展示push（入栈）和pop（出栈）操作，并给出实际应用场景，如函数调用栈。 队列（Queues）： 讲解“先进先出”（FIFO）的队列结构，通过图示展示enqueue（入队）和dequeue（出队）操作，并给出实际应用场景，如任务调度。 第五章：分治算法——“分而治之”的强大力量 分治策略的原理： 详细解释分治算法如何将一个大问题分解为若干个规模更小的相同问题，然后分别解决这些子问题，最后将子问题的解合并成原问题的解。 快速排序（Quicksort）： 深入剖析快速排序的核心思想：选取基准元素（pivot），将数组分为两部分：小于基准的元素和大于基准的元素，然后递归地对这两部分进行排序。 通过大量精美的图示，一步一步地展示快速排序的过程，包括基准的选择、分区的操作以及递归调用的过程。 分析快速排序的平均时间复杂度（O(n log n)）和最坏情况下的时间复杂度（O(n^2)），并解释其产生的原因。 归并排序（Mergesort）： 介绍归并排序的“分解”和“合并”两个阶段。它将待排序的序列不断分解成小序列，直到每个小序列只包含一个元素（自然有序），然后将这些有序的小序列两两合并，直到合并成一个完整的有序序列。 图示将重点展示“合并”过程，如何将两个已排序的子序列高效地合并成一个新的有序序列。 分析归并排序稳定的时间复杂度（O(n log n)），以及其在空间复杂度上的考量。 第三部分：图算法与高级概念 第六章：图——连接世界的网络 图的基本概念： 介绍图（Graph）的定义，包括顶点（Vertices/Nodes）和边（Edges）。区分有向图和无向图，有权图和无权图。 图的表示方法： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）： 讲解如何用二维数组表示图的连接关系，并分析其优缺点。 邻接表（Adjacency List）： 介绍如何用列表（或链表）表示每个顶点的邻接边，并分析其在稀疏图上的优势。 图的遍历算法： 广度优先搜索（BFS）： 讲解BFS如何从一个顶点开始，逐层地遍历其邻居，直到访问所有可达的顶点。图示将清晰地展示队列的使用以及层层扩展的过程，并给出BFS在查找最短路径等问题中的应用。 深度优先搜索（DFS）： 介绍DFS如何沿着一个路径尽可能深地搜索，直到无法继续前进，然后回溯到上一个节点，探索其他路径。图示将演示递归（或栈）在DFS中的作用，并给出DFS在判断连通性、拓扑排序等问题中的应用。 第七章：迪杰斯特拉算法——最短路径的探索 问题的提出： 讲解如何在一个带权图中找到从某个源顶点到其他所有顶点的最短路径。 迪杰斯特拉算法的核心思想： 介绍贪心策略的应用，即每次都选择当前距离源点最近的未访问顶点，并更新其邻居的距离。 算法步骤详解： 初始化：设置源点的距离为0，其他顶点的距离为无穷大。 使用优先队列（Priority Queue）来高效地选择下一个距离源点最近的顶点。 松弛（Relaxation）操作：当找到一条更短的路径到达某个顶点时，更新该顶点的距离。 图示化过程： 通过详细的图示，清晰地展示算法执行过程中，距离的更新、已访问集合的增长以及优先队列的变化。 应用场景： 讲解迪杰斯特拉算法在实际生活中的应用，如地图导航、网络路由等。 第八章：贪心算法——局部最优解的智慧 贪心算法的基本原则： 解释贪心算法如何在每一步选择局部最优解，寄希望于这些局部最优解能最终导致全局最优解。 贪心算法的适用条件： 讨论贪心算法并非万能，需要满足“贪心选择性质”和“最优子结构性质”。 示例： 活动选择问题： 讲解如何使用贪心算法选择一组相互兼容的最大数量的活动。图示将展示如何按照结束时间排序，并选择不冲突的活动。 最小生成树（MST）： 简要介绍克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）和普里姆算法（Prim's Algorithm）作为贪心算法在图论中的应用，通过图示展示如何构建一个连接所有顶点的最小权重的树。 第四部分：总结与进阶 第九章：散列表——快速查找的秘密武器 哈希函数（Hash Function）： 讲解如何设计一个高效的哈希函数，将任意键（Key）映射到一个固定范围的索引。 冲突（Collisions）与解决方法： 介绍当不同键被映射到同一个索引时发生的冲突，以及常用的冲突解决方法，如链表法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing，如线性探测）。 散列表的性能： 分析散列表在平均情况下的O(1)时间复杂度，以及其在查找、插入和删除操作中的高效性。 图示化： 通过图示清晰地展示哈希函数的映射过程、冲突的发生以及不同解决方法的运作。 第十章：布隆过滤器——判断“可能存在”的概率性数据结构 布隆过滤器的概念： 介绍布隆过滤器是一种空间效率极高的概率性数据结构，用于判断一个元素是否可能存在于一个集合中。 工作原理： 解释布隆过滤器如何使用多个哈希函数将元素映射到位数组（Bit Array）中的多个位置，并设置这些位置为1。 判断元素是否存在： 说明当查询一个元素时，如果所有对应的位都为1，则该元素可能存在；如果至少有一个位为0，则该元素一定不存在。 误判（False Positives）： 讲解布隆过滤器可能产生误判（即一个不存在的元素被判断为可能存在），但不会产生漏判（False Negatives）。 图示化： 用生动的图示展示元素的添加过程以及查询过程，并强调其节省空间和快速判断的优势。 附录： 数据结构与算法的进一步学习方向： 鼓励读者继续深入学习动态规划、图的强连通分量、网络流等更高级的主题。 学习建议： 提供实践练习、阅读源代码、参与社区讨论等建议，帮助读者巩固所学知识，提升编程能力。 《算法图解》通过其独特的视觉化学习方法，成功地将复杂的算法概念变得简单易懂，为初学者提供了一个坚实的算法学习基础，也为有经验的开发者提供了一个快速回顾和理解经典算法的便捷工具。这本书的价值在于它不仅仅传授知识，更重要的是点燃了读者对算法学习的兴趣，培养了他们用图形化思维去理解和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这套书我断断续续看了有一段时间了，最开始是被它宏大的主题吸引，想着大数据时代，Hadoop这么重要的基础技术，不了解一下实在说不过去。拿到书之后，我立刻被它严谨的结构和清晰的逻辑征服了。作者仿佛一位经验丰富的向导，带领我一步步深入Hadoop的世界。从HDFS的分布式存储原理，到MapReduce的计算模型，再到YARN的资源管理，每一个概念都被拆解得细致入微，配合大量的图示和代码示例，即使是对分布式系统不太熟悉的读者，也能迅速建立起完整的认知体系。书中的案例分析尤其令人印象深刻，它不仅仅是技术点的堆砌，更是将理论知识与实际应用紧密结合，让我看到了Hadoop在真实世界中的强大能力。比如，书中对一个电商平台海量用户行为数据分析的案例，从数据采集、存储到最终的个性化推荐，整个流程都讲解得头头是道，让我对大数据挖掘的应用场景有了更直观的理解。而且，作者在讲解过程中，并没有止步于基本原理，还深入探讨了Hadoop生态系统中其他重要组件，如Hive、HBase、Spark等，并阐述了它们与Hadoop之间的联动关系，这为我后续的学习打下了坚实的基础。读完之后，我感觉自己对大数据处理的整体脉络有了清晰的把握，不再是被动的知识接收者，而是能够主动思考如何利用这些工具解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

老实说，刚开始拿到这本《Hadoop与大数据挖掘》，我有点担心它会不会过于理论化，读起来枯燥乏味。毕竟，大数据和Hadoop听起来就不是那么容易“啃”的硬骨头。然而，事实证明我的顾虑完全是多余的。作者的写作风格非常接地气，他善于用通俗易懂的语言解释复杂的技术概念，而且非常注重实际操作的指导。书中大量的代码片段和配置示例，让我这个动手能力不强的读者也能照着一步步来。特别是关于Hadoop集群的搭建和部署部分，那些详细的步骤和注意事项，简直就是救命稻草，让我避免了不少踩坑的麻烦。而且，作者在讲解完Hadoop的核心技术之后，立刻就切入了“大数据挖掘”的主题，将Hadoop作为强大的数据处理引擎，来支撑各种挖掘算法的应用。书中对一些常见的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等的介绍，也十分清晰，并且重点强调了如何利用Hadoop来处理大规模数据集，以提高挖掘的效率和精度。我特别喜欢书中关于特征工程和模型评估的部分，这些都是数据挖掘过程中至关重要的环节，作者的处理方式既科学又实用。读完这本书，我不仅学会了Hadoop的基本使用，更对如何将Hadoop应用于实际的数据挖掘项目有了全新的认识，感觉收获满满。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正意义上能够引领我入门Hadoop和大数据挖掘的宝典。作者的专业性和对技术的深刻理解在字里行间得到了充分体现。我最欣赏的是书中对于Hadoop架构设计理念的剖析，不仅仅是讲解“是什么”，更深入地解释了“为什么”是这样设计的，比如HDFS的副本机制如何保证数据的高可用性，MapReduce的分布式并行处理如何实现海量数据的快速计算。这些底层原理的讲解，让我对Hadoop产生了更深的敬畏感，也为我理解更高层的应用打下了坚实的基础。而大数据挖掘的部分，更是锦上添花。书中对不同类型的数据挖掘任务，以及对应的算法选择和应用场景进行了详细的阐述。特别是作者在讲解过程中，始终将Hadoop作为处理大规模数据的工具，来展示挖掘过程是如何在分布式环境下进行的，这让我体会到了“大数据”的真正含义。例如，在讲解文本挖掘时，作者展示了如何利用Hadoop来处理TB级别的文本数据，进行词频统计、主题建模等操作，这在我之前的认知中是难以想象的。而且，书中还穿插了一些行业案例，让我看到了Hadoop和大数据挖掘在金融、医疗、零售等领域的实际应用，极大地拓展了我的视野。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直觉得大数据领域的技术门槛很高，尤其是Hadoop这种分布式系统，光是听名字就有点让人望而却步。但拿到这本《Hadoop与大数据挖掘》之后，我的看法彻底改变了。作者的叙事方式非常独特，他用一种娓娓道来的方式，将复杂的概念变得生动有趣。我尤其喜欢书中对于Hadoop集群搭建和故障排查的详细描述，这些内容对于初学者来说简直是及时雨，能够帮助我们少走很多弯路。而且，书中关于MapReduce编程模型的设计思路，也讲得非常透彻，让我理解了为什么它能够成为处理海量数据的利器。更让我惊喜的是，在Hadoop的基础之上，作者还深入浅出地介绍了大数据挖掘的相关知识。他并没有简单罗列算法，而是从实际的数据挖掘流程出发，讲解了如何利用Hadoop来支持数据预处理、特征提取、模型训练和评估等各个环节。比如，书中对如何在大数据集中进行用户画像的讲解，让我对如何从海量数据中提取有价值的信息有了更深刻的理解。整本书读下来，感觉既有理论的高度，又有实践的深度，让我对大数据和Hadoop不再感到畏惧，反而充满学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是在茫茫的大数据海洋中，找到了一座灯塔。作为一个对Hadoop和大数据挖掘领域充满好奇的读者，我之前也尝试过阅读一些相关的技术文档和文章，但总感觉碎片化，缺乏系统性。而这本《Hadoop与大数据挖掘》则恰恰弥补了我的这一需求。作者在书中构建了一个非常清晰的学习路径，从Hadoop的基础概念，如分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce），到更高级的YARN资源管理，再到生态系统中其他重要组件的介绍，层层递进，逻辑严谨。让我印象深刻的是，作者并没有停留在理论的讲解，而是通过大量的代码示例和实际操作指导，让读者能够亲手实践。特别是关于数据清洗、数据转换、特征工程等大数据挖掘的前期准备工作，在书中都得到了详细的阐述，并且如何利用Hadoop来高效地完成这些任务，也给出了具体的实现思路。我还特别关注了书中关于模型选择和评估的部分，它指导读者如何根据不同的挖掘目标，选择合适的算法，并对模型的性能进行科学的评估。整本书读下来，感觉受益匪浅，不仅对Hadoop有了更全面的认识，也对如何利用它来进行大数据挖掘有了更深入的理解，为我未来的学习和工作打下了坚实的基础。

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