大数据基础编程、实验和案例教程 林子雨 著 大数据分析技术书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302472094

商品编码：14235933898

作者：林子雨
定价：59元
印次：1-1
ISBN：9787302472094
出版日期：2017.08.01
印刷日期：2017.07

• 目录

  第1章大数据技术概述/1

  1.1大数据时代/1

  1.2大数据关键技术/2

  1.3大数据软件/3

  1.3.1Hadoop/4

  1.3.2Spark/5

  1.3.3NoSQL数据库/5

  1.3.4数据可视化/6

  1.4内容安排/7

  1.5在线资源/8

  1.5.1在线资源一览表/9

  1.5.2下载专区/9

  1.5.3在线视频/10

  1.5.4拓展阅读/11

  1.5.5大数据课程公共服务平台/11

  1.6本章小结/12第2章Linux系统的安装和使用/13

  2.1Linux系统简介/13

  2.2Linux系统安装/13

  2.2.1下载安装文件/14

  2.2.2Linux系统的安装方式/14

  2.2.3安装Linux虚拟机/15

  2.2.4生成Linux虚拟机镜像文件/36

  2.3Linux系统及相关软件的基本使用方法/38

  2.3.1Shell/38

  2.3.2root用户/38

  2.3.3创建普通用户/38〖2〗〖4〗大数据基础编程、实验和案例教程目录〖3〗2.3.4sudo命令/39

  2.3.5常用的Linux系统命令/40

  2.3.6文件解压缩/40

  2.3.7常用的目录/41

  2.3.8目录的权限/41

  2.3.9更新APT/41

  2.3.10切换中英文输入法/43

  2.3.11vim编辑器的使用方法/43

  2.3.12在Windows系统中使用SSH方式登录Linux系统/44

  2.3.13在Linux中安装Eclipse/48

  2.3.14其他使用技巧/49

  2.4关于本书内容的一些

 

《海量数据处理与应用：理论、实践与前沿探索》 简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与经济发展的核心动力。从电子商务的个性化推荐到金融领域的风险评估，从医疗健康的数据驱动诊断到智慧城市的运行管理，海量数据的挖掘、分析与应用，正以前所未有的深度和广度，重塑着我们生活的方方面面。本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的海量数据处理与应用知识体系，带领大家踏上一段从基础理论到前沿技术的探索之旅。 本书并非仅仅罗列概念或介绍孤立的技术点，而是着力于勾勒出整个海量数据生命周期的脉络，以及支撑其运转的关键技术原理。我们关注的不仅是如何存储和处理庞杂的数据，更重要的是如何从中提炼有价值的信息，并将其转化为实际的业务洞察和创新应用。本书的编写，力求将抽象的理论与具体的实践相结合，通过丰富的案例和翔实的讲解，帮助读者理解海量数据处理的挑战，掌握应对这些挑战的工具和方法。 第一部分：海量数据处理的基石——理论与架构 本部分将从宏观视角出发，为读者打下坚实的海量数据处理理论基础。我们将深入探讨海量数据处理的本质、挑战以及支撑其发展的核心理念。 海量数据处理概述：首先，我们将对海量数据（Big Data）的概念进行界定，阐述其“4V”特征（Volume, Velocity, Variety, Value），并分析海量数据对传统数据处理技术提出的严峻挑战。我们将追溯海量数据处理技术发展的历史演进，从数据仓库、联机分析处理（OLAP）到分布式计算和云计算，理解技术变革的驱动力。 分布式系统原理：海量数据的处理离不开强大的分布式计算能力。本节将深入剖析分布式系统的基本原理，包括数据分片、负载均衡、容错机制、一致性模型等。我们将探讨 CAP 定理的内涵及其在分布式系统设计中的权衡，以及 Paxos、Raft 等共识算法的原理和应用，这些都是构建稳定可靠的海量数据处理系统的关键。 海量数据存储技术：海量数据的存储是一个巨大的挑战。我们将详细介绍当前主流的海量数据存储技术，包括： 分布式文件系统：以 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）为例，讲解其架构设计、读写操作、副本机制以及在数据容错和高可用性方面的优势。 分布式数据库：涵盖关系型分布式数据库（如 TiDB、CockroachDB）和 NoSQL 数据库（如 Cassandra、HBase、MongoDB）。我们将分析不同类型 NoSQL 数据库的设计理念，如键值存储、列族存储、文档存储、图数据库等，以及它们各自的适用场景和性能特点。 数据仓库与数据湖：对比传统数据仓库和新兴数据湖的架构、数据模型和使用方式，讲解它们在海量数据存储和分析中的作用，以及现代数据平台如何融合两者的优势。 分布式计算模型：在海量数据存储之上，高效的计算模型是进行数据分析的前提。我们将重点介绍： MapReduce 模型：深入解析 MapReduce 的计算思想、工作流程、Shuffle 过程以及其在批处理任务中的应用。我们将分析 MapReduce 的优势和局限性，为理解更高级的计算框架奠定基础。 Spark 计算引擎：作为当前最流行的分布式计算框架，Spark 的内存计算、有向无环图（DAG）调度、容错机制等核心技术将是本节的重点。我们将对比 Spark 和 MapReduce 的性能差异，并介绍 Spark 在批处理、流处理、图计算和机器学习等方面的统一处理能力。 第二部分：海量数据分析的利器——技术与工具 掌握了基础理论和架构后，本部分将聚焦于海量数据分析的具体技术和实用工具，帮助读者从数据中挖掘价值。 数据预处理与清洗：真实世界的数据往往充斥着噪声、缺失值和不一致性。本节将介绍一系列数据预处理和清洗的技术，包括： 数据集成：如何将来自不同源头的数据进行整合，解决模式冲突和冗余问题。 数据变换：包括数据标准化、归一化、特征提取、特征选择等，以改善模型性能。 数据去噪：识别和处理异常值、噪声数据。 处理缺失值：插补、删除等常用策略。 数据冗余：检测和消除重复数据。 批处理与流处理：海量数据的分析场景分为静态数据的批处理和实时产生数据的流处理。 批处理分析：除了 MapReduce 和 Spark 之外，我们将介绍更高级的批处理框架和工具，如 Apache Hive、Apache Impala 等，它们提供了 SQL 接口，极大地简化了对海量数据的查询和分析。 流处理分析：在实时数据分析领域，Apache Kafka、Apache Flink、Spark Streaming 将是核心技术。我们将深入讲解消息队列的原理、流处理引擎的事件驱动模型、状态管理、窗口操作以及如何实现低延迟、高吞吐量的实时分析。 数据仓库与商业智能（BI）：本节将探讨如何构建和利用数据仓库来支持业务决策。我们将介绍数据仓库的设计范式（如星型模型、雪花模型），以及如何利用 BI 工具（如 Tableau, Power BI, Superset）对数据进行可视化分析，生成报表和仪表盘，帮助业务人员快速理解数据洞察。 数据挖掘与机器学习算法：海量数据分析的核心目标之一是发现隐藏在数据中的模式和规律，并构建预测模型。我们将系统介绍数据挖掘和机器学习的关键算法，并强调它们在海量数据背景下的应用： 分类算法：逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）、集成学习（随机森林、梯度提升）。 回归算法：线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso 回归。 聚类算法：K-Means、DBSCAN、层次聚类。 关联规则挖掘：Apriori、FP-Growth。 降维技术：主成分分析（PCA）、t-SNE。 深度学习基础：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其在海量数据特征学习中的应用。 图计算与分析：现实世界中许多复杂的关系可以通过图模型来表示，例如社交网络、知识图谱、交通网络等。本节将介绍图计算的基本概念、图数据库（如 Neo4j, ArangoDB）的应用，以及图计算框架（如 Apache Giraph, GraphX）如何处理海量图数据，进行社区发现、路径查找、 PageRank 等分析。 第三部分：海量数据应用的实践——案例与前沿 理论与技术最终要服务于实际应用。本部分将通过丰富的实际案例，展示海量数据处理与分析如何在各个领域产生巨大的价值，并展望未来的发展趋势。 行业应用案例分析： 电子商务：个性化推荐系统、用户行为分析、精准营销、库存优化。 金融领域：风险管理、欺诈检测、量化交易、客户画像。 医疗健康：疾病预测、基因组学分析、药物研发、电子病历分析。 社交媒体：用户情感分析、内容推荐、舆情监控、社交网络分析。 物联网（IoT）：设备状态监控、预测性维护、能效管理、智能城市。 推荐系统：我们将深入剖析协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等主流推荐算法的原理和在海量数据上的实现。 搜索引擎：数据爬取、索引构建、查询处理、排名算法。 数据治理与安全：随着数据规模的增长，数据治理、数据质量、数据隐私和数据安全问题也日益凸显。本节将讨论数据生命周期管理、元数据管理、数据血缘追踪、访问控制、加密技术以及合规性要求，确保海量数据的可用性、完整性和安全性。 实时数据分析与决策：强调实时数据流的处理能力，以及如何构建能够进行即时响应的分析系统，从而支持敏捷决策和自动化流程。 人工智能与海量数据：深入探讨人工智能（AI）与海量数据之间的紧密联系。AI 的发展离不开大量高质量的数据进行训练，而海量数据处理技术则为 AI 模型的落地提供了算力和技术支撑。我们将介绍 AI 在海量数据分析中的具体应用，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等。 面向未来的探索： 云原生大数据平台：探讨容器化、微服务、Serverless 等云原生技术如何重塑大数据架构，提升弹性、可伸缩性和效率。 数据编织（Data Fabric）与数据网格（Data Mesh）：介绍这些新兴的数据架构理念，如何应对日益复杂和分布式的海量数据环境。 联邦学习与隐私计算：在保护数据隐私的前提下，实现分布式数据的模型训练。 可解释性 AI（XAI）：随着 AI 应用的深入，理解模型决策过程的需求日益迫切。 AIOps（人工智能运维）：将 AI 和数据分析应用于 IT 运维领域，实现自动化故障检测、根因分析和智能响应。 总结 《海量数据处理与应用：理论、实践与前沿探索》是一本面向具有一定编程基础，希望深入理解和掌握海量数据处理与分析技术的读者而设计的。本书将理论性、系统性、实践性与前沿性融为一体，力求为读者提供一条清晰的学习路径，使其能够从容应对大数据带来的机遇与挑战，在数字化浪潮中，驾驭数据，创造价值。无论是想成为一名专业的数据工程师、数据科学家，还是希望在工作中提升数据分析能力的应用型人才，本书都将是您不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的印刷质量真是让人惊喜，纸张厚实，摸起来很有质感，即使经常翻阅也不会轻易损坏。封面设计简洁大气，色彩搭配也很舒服，摆在书架上非常显眼。打开书页，字体大小适中，排版清晰，阅读起来一点也不费眼。更重要的是，书中穿插的图示和代码示例都非常到位，逻辑清晰，一目了然，让我这个初学者也能很快理解抽象的概念。有时候，学习一门新技术，光有理论知识是远远不够的，还需要有像这样制作精良的实体书作为载体，才能真正沉浸其中，享受学习的过程。我尤其喜欢它在细节上的用心，比如章节之间的过渡自然流畅，每一个概念的引入都有铺垫，不会显得突兀。对于我这种喜欢把书放在床头，睡前翻几页的人来说，这样的触感和视觉体验，无疑是加分项。它不像一些电子书那样冰冷，而是带着温度，仿佛一位循循善诱的老师，静静地等待着我的探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本技术教程，更像是一本能激发我学习兴趣的“工具书”。我之前对大数据技术一直有一种畏难情绪，觉得它离自己很遥远。但读了这本书之后，我发现大数据其实并没有那么神秘，它可以通过一步步的学习和实践来掌握。书中的实验部分设计得非常巧妙，每一个实验都紧密围绕着前一章节的理论知识，让我能够立刻巩固所学。而且，实验步骤清晰明了，即使是没有太多编程经验的读者，也能照着做。我印象最深的是书中关于机器学习算法的讲解，作者用了很多生动形象的比喻，让我这个对算法一窍不通的人也能理解其核心思想。这本书让我看到了学习大数据技术的希望，也让我愿意投入更多的时间和精力去钻研。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析领域充满好奇，但又苦于找不到一个能够真正入门的引路人。在网上浏览了大量资料后，这本书给我留下了深刻的印象。它不像其他一些书籍那样，上来就堆砌一堆高深的理论，而是循序渐进，从最基础的概念讲起，一步一步引导读者深入。作者的讲解非常生动形象，我经常能通过他举的例子，立刻就明白了那些原本模糊不清的原理。例如，在讲解分布式存储的时候，作者用了一个非常形象的比喻，让我一下子就理解了MapReduce的核心思想。而且，书中提供的实验部分也极其宝贵，我按照书中的步骤一步步操作，亲手搭建了环境，运行了代码，这种“动手出真知”的学习方式，让我对大数据技术有了更直观的认识，也培养了我解决实际问题的能力。相比于其他只是罗列概念的书籍，这本书更注重实践，这对于我这种希望将理论应用于实际工作的人来说，实在是太重要了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名曾经尝试过其他大数据书籍的读者，我不得不说，这本书在讲解的深度和广度上都达到了一个令人惊叹的水平。它并没有回避那些复杂的底层原理，而是以一种非常友好的方式将它们呈现出来，让读者在理解基本概念的同时，也能窥见技术的本质。书中的代码示例也非常实用，可以直接复制粘贴运行，这大大节省了我自己搭建环境和调试代码的时间。而且，作者在讲解过程中，还会时不时地穿插一些他个人的经验和感悟，这使得阅读过程不再是枯燥的知识灌输，而更像是一场与一位资深技术专家的对话。我尤其喜欢书中关于数据预处理和特征工程的章节，这部分内容往往是决定模型效果的关键，而作者的讲解非常细致，让我受益匪浅。他提出的那些优化建议，都是经过实战检验的，非常具有参考价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本书的时候，我还有点担心它会不会太过于理论化，难以消化。但事实证明，我的顾虑是多余的。这本书的叙事方式非常独特，作者就像一位经验丰富的向导，带领我们穿越大数据技术的迷宫。他不仅仅是告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”和“怎么做”。尤其是书中穿插的一些案例分析，让我看到了大数据技术在实际应用中的强大威力，从商业分析到科学研究，它无处不在。这些案例并非简单罗列，而是深入剖析了问题的产生、解决方案的设计以及最终的效果，让我能够从宏观到微观地理解大数据技术如何解决真实世界的问题。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我对大数据分析不再是停留在概念层面，而是有了一种更具象、更深刻的认识。我特别欣赏作者在讲解复杂算法时，能够用通俗易懂的语言将其拆解，让我们这些非科班出身的人也能轻松理解。