Python+Spark 2 0+Hadoop機器學習與大數據實戰 林大貴 清華大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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林大貴 著

圖書標籤:

• Python
• Spark
• Hadoop
• 機器學習
• 大數據
• 數據分析
• 清華大學齣版社
• 林大貴
• 實戰
• 大數據技術

店鋪： 墨硯聚客圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302490739

商品編碼：28330543577

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-01-01

基本信息

書名：Python+Spark 2 0+Hadoop機器學習與大數據實戰

：99.00元

作者：林大貴

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2018-01-01

ISBN：9787302490739

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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1.Hadoop集群安裝與分散式運算和存儲介紹通過實機操作，學會如何安裝Virtual Box、Ubuntu Linux、Hadoop單機與多颱機器集群安裝，並學會使用HDFS分散式存儲與MapReduce分散式運算。2.Python Spark 2.0安裝通過實機操作，學會安裝Spark 2.0，並在本機與多颱機器集群執行Python Spark應用程序。同時介紹如何在iPython Notebook互動界麵執行Python Spark指令。安裝eclipse整閤開發界麵，開發Python Spark應用程序，大幅提升程序開發生産力。3.Python Spark SQL、DataFrame數據統計與數據可視化Spark SQL 即使非程序設計人員，隻需要懂得SQL語法，就可以使用。DataFrame API 可使用類SQL的方法，如select()、groupby()、count()，很容易進行統計，大幅降低大數據分析的學習門檻。Spark DataFrame可轉換為Pandas DataFrame，運用Python豐富的數據可視化組件（例如matplotlib）進行數據可視化。4.Python Spark MLlib機器學習以大數據分析實際案例MoiveLens、StumbleUpon、CovType、BikeSharing介紹如何使用Python Spark運用機器學習演算法進行數據處理、訓練、建立模型、訓練驗證找齣*模型、預測結果。5.Python Spark ML Pipeline機器學習流程以大數據實際案例示範使用Python Spark ML Pipeline機器學習流程進行二元分類、多元分類、迴歸分析，將機器學習的每一個步驟建立成Pipeline流程：數據處理 →運算法訓練數據→建立模型→找齣*模型→預測結果。Spark ML Pipeline 通過內建數據處理模塊與機器學習運算法，減輕數據分析師在程序設計上的負擔。

內容提要

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本書從淺顯易懂的“大數據和機器學習”原理說明入手，講述大數據和機器學習的基本概念，如分類、分析、訓練、建模、預測、機器學習（推薦引擎）、機器學習（二元分類）、機器學習（多元分類）、機器學習（迴歸分析）和數據可視化應用等。書中不僅加入瞭新近的大數據技術，還豐富瞭“機器學習”內容。為降低讀者學習大數據技術的門檻，書中提供瞭豐富的上機實踐操作和範例程序詳解，展示瞭如何在單機Windows係統上通過Virtual Box虛擬機安裝多機Linux虛擬機，如何建立Hadoop集群，再建立Spark開發環境。書中介紹搭建的上機實踐平颱並不限製於單颱實體計算機。對於有條件的公司和學校，參照書中介紹的搭建過程，同樣可以實現將自己的平颱搭建在多颱實體計算機上，以便更加接近於大數據和機器學習真實的運行環境。本書非常適閤於學習大數據基礎知識的初學者閱讀，更適閤正在學習大數據理論和技術的人員作為上機實踐用的教材。

目錄

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目 錄

第1章 Python Spark機器學習與Hadoop大數據 1

1.1 機器學習的介紹 2

1.2Spark的介紹 5

1.3Spark數據處理 RDD、DataFrame、Spark SQL 7

1.4 使用Python開發 Spark機器學習與大數據應用 8

1.5Python Spark 機器學習 9

1.6Spark ML Pipeline機器學習流程介紹 10

1.7Spark 2.0的介紹 12

1.8 大數據定義 13

1.9Hadoop 簡介 14

1.10Hadoop HDFS分布式文件係統 14

1.11Hadoop MapReduce的介紹 17

1.12結論 18

第2章 VirtualBox虛擬機軟件的安裝 19

2.1VirtualBox的下載和安裝 20

2.2 設置VirtualBox存儲文件夾 23

2.3 在VirtualBox創建虛擬機 25

2.4 結論 29

第3章 Ubuntu Linux 操作係統的安裝 30

3.1Ubuntu Linux 操作係統的安裝 31

3.2 在Virtual設置Ubuntu虛擬光盤文件 33

3.3 開始安裝Ubuntu 35

3.4 啓動Ubuntu 40

3.5 安裝增強功能 41

3.6 設置默認輸入法 45

3.7 設置“終端”程序 48

3.8 設置“終端”程序為白底黑字 49

3.9 設置共享剪貼闆 50

3.10設置佳下載服務器 52

3.11結論 56

第4章 Hadoop Single Node Cluster的安裝 57

4.1 安裝K 58

4.2 設置SSH無密碼登錄 61

4.3 下載安裝Hadoop 64

4.4 設置Hadoop環境變量 67

4.5 修改Hadoop配置設置文件 69

4.6 創建並格式化HDFS目錄 73

4.7 啓動Hadoop 74

4.8 打開HadoopResource-Manager Web界麵 76

4.9NameNode HDFS Web界麵 78

4.10結論 79

第5章 Hadoop Multi Node Cluster的安裝 80

5.1 把Single NodeCluster復製到data1 83

5.2 設置VirtualBox網卡 84

5.3 設置data1服務器 87

5.4 復製data1服務器到data2、data3、master 94

5.5 設置data2服務器 97

5.6 設置data3服務器 100

5.7 設置master服務器 102

5.8master連接到data1、data2、data3 創建HDFS目錄 107

5.9 創建並格式化NameNodeHDFS目錄 110

5.10啓動Hadoop Multi Node Cluster 112

5.11打開Hadoop ResourceManager Web界麵 114

5.12打開NameNode Web界麵 115

5.13停止Hadoop Multi Node Cluster 116

5.14結論 116

第 6 章 Hadoop HDFS命令 117

6.1 啓動HadoopMulti-Node Cluster 118

6.2 創建與查看HDFS目錄 120

6.3 從本地計算機復製文件到HDFS 122

6.4 將HDFS上的文件復製到本地計算機 127

6.5 復製與刪除HDFS文件 129

6.6 在Hadoop HDFSWeb用戶界麵瀏覽HDFS 131

6.7 結論 134

第7章 Hadoop MapReduce 135

7.1 簡單介紹WordCount.java 136

7.2 編輯WordCount.java 137

7.3 編譯WordCount.java 141

7.4 創建測試文本文件 143

7.5 運行WordCount.java 145

7.6 查看運行結果 146

7.7 結論 147

第8章 Python Spark的介紹與安裝 148

8.1Scala的介紹與安裝 150

8.2 安裝Spark 153

8.3 啓動pyspark交互式界麵 156

8.4 設置pyspark顯示信息 157

8.5 創建測試用的文本文件 159

8.6 本地運行pyspark程序 161

8.7 在Hadoop YARN運行pyspark 163

8.8 構建SparkStandalone Cluster運行環境 165

8.9 在SparkStandalone運行pyspark 171

8.10Spark Web UI界麵 173

8.11結論 175

第9章 在 IPythonNotebook 運行 Python Spark 程序 176

9.1 安裝Anaconda 177

9.2 在IPythonNotebook使用Spark 180

9.3 打開IPythonNotebook筆記本 184

9.4 插入程序單元格 185

9.5 加入注釋與設置程序代碼說明標題 186

9.6 關閉IPythonNotebook 188

9.7 使用IPythonNotebook在Hadoop YARN-client模式運行 189

9.8 使用IPythonNotebook在Spark Stand Alone模式運行 192

9.9 整理在不同的模式運行IPythonNotebook的命令 194

9.9.1在 Local 啓動 IPython Notebook 195

9.9.2在Hadoop YARN-client 模式啓動 IPython Notebook 195

9.9.3在Spark Stand Alone 模式啓動 IPython Notebook 195

9.10結論 196

第10章 Python Spark RDD 197

10.1RDD的特性 198

10.2開啓IPython Notebook 199

10.3基本RDD“轉換”運算 201

10.4多個RDD“轉換”運算 206

10.5基本“動作”運算 208

10.6RDD Key-Value 基本“轉換”運算 209

10.7多個RDD Key-Value“轉換”運算 212

10.8Key-Value“動作”運算 215

10.9Broadcast 廣播變量 217

10.10accumulator纍加器 220

10.11RDD Persistence持久化 221

10.12使用Spark創建WordCount 223

10.13Spark WordCount詳細解說 226

10.14結論 228

第11章 Python Spark的集成開發環境 229

11.1下載與安裝eclipse Scala IDE 232

11.2安裝PyDev 235

11.3設置字符串替代變量 240

11.4PyDev 設置 Python 鏈接庫 243

11.5PyDev設置anaconda2鏈接庫路徑 245

11.6PyDev設置Spark Python鏈接庫 247

11.7PyDev設置環境變量 248

11.8新建PyDev項目 251

11.9加入WordCount.py程序 253

11.10輸入WordCount.py程序 254

11.11創建測試文件並上傳至HDFS目錄 257

11.12使用spark-submit執行WordCount程序 259

11.13在Hadoop YARN-client上運行WordCount程序 261

11.14在Spark Standalone Cluster上運行WordCount程序 264

11.15在eclipse外部工具運行Python Spark程序 267

11.16在eclipse運行spark-submit YARN-client 273

11.17在eclipse運行spark-submit Standalone 277

11.18結論 280

第12章 Python Spark創建推薦引擎 281

12.1推薦算法介紹 282

12.2“推薦引擎”大數據分析使用場景 282

12.3ALS推薦算法的介紹 283

12.4如何搜索數據 285

12.5啓動IPython Notebook 289

12.6如何準備數據 290

12.7如何訓練模型 294

12.8如何使用模型進行推薦 295

12.9顯示推薦的電影名稱 297

12.10創建Remend項目 299

12.11運行RemendTrain.py 推薦程序代碼 302

12.12創建Remend.py推薦程序代碼 304

12.13在eclipse運行Remend.py 307

12.14結論 310

第13章 Python Spark MLlib決策樹二元分類 311

13.1決策樹介紹 312

13.2“StumbleUpon Evergreen”大數據問題 313

13.2.1Kaggle網站介紹 313

13.2.2“StumbleUpon Evergreen”大數據問題場景分析 313

13.3決策樹二元分類機器學習 314

13.4如何搜集數據 315

13.4.1StumbleUpon數據內容 315

13.4.2下載 StumbleUpon 數據 316

13.4.3用LibreOffice Calc 電子錶格查看train.tsv 319

13.4.4復製到項目目錄 322

13.5 使用IPython Notebook示範 323

13.6如何進行數據準備 324

13.6.1導入並轉換數據 324

13.6.2提取 feature 特徵字段 327

13.6.3提取分類特徵字段 328

13.6.4提取數值特徵字段 331

13.6.5返迴特徵字段 331

13.6.6提取 label 標簽字段 331

13.6.7建立訓練評估所需的數據 332

13.6.8以隨機方式將數據分為 3 部分並返迴 333

13.6.9編寫 PrepareData(sc) 函數 333

13.7如何訓練模型 334

13.8如何使用模型進行預測 335

13.9如何評估模型的準確率 338

13.9.1使用 AUC 評估二元分類模型 338

13.9.2計算 AUC 339

13.10模型的訓練參數如何影響準確率 341

13.10.1建立 trainEvaluateModel 341

13.10.2評估impurity參數 343

13.10.3訓練評估的結果以圖錶顯示 344

13.10.4編寫 evalParameter 347

13.10.5使用 evalParameter 評估 maxDepth 參數 347

13.10.6使用 evalParameter 評估 maxBins 參數 348

13.11如何找齣準確率高的參數組閤 349

13.12如何確認是否過度訓練 352

13.13編寫RunDecisionTreeBinary.py程序 352

13.14開始輸入RunDecisionTreeBinary.py程序 353

13.15運行RunDecisionTreeBinary.py 355

13.15.1執行參數評估 355

13.15.2所有參數訓練評估找齣好的參數組閤 355

13.15.3運行 RunDecisionTreeBinary.py 不要輸入參數 357

13.16查看DecisionTree的分類規則 358

13.17結論 360

第14章 Python Spark MLlib 邏輯迴歸二元分類 361

14.1邏輯迴歸分析介紹 362

14.2RunLogisticRegression WithSGDBinary.py程序說明 363

14.3運行RunLogisticRegression WithSGDBinary.py進行參數評估 367

14.4找齣佳參數組閤 370

14.5修改程序使用參數進行預測 370

14.6結論 372

第15章 Python Spark MLlib支持嚮量機SVM二元分類 373

15.1支持嚮量機SVM算法的基本概念 374

15.2運行SVMWithSGD.py進行參數評估 376

15.3運行SVMWithSGD.py 訓練評估參數並找齣佳參數組閤 378

15.4運行SVMWithSGD.py 使用佳參數進行預測 379

15.5結論 381

第16章 Python Spark MLlib樸素貝葉斯二元分類 382

16.1樸素貝葉斯分析原理的介紹 383

16.2RunNaiveBayesBinary.py程序說明 384

16.3運行NaiveBayes.py進行參數評估 386

16.4運行訓練評估並找齣好的參數組閤 387

16.5修改RunNaiveBayesBinary.py 直接使用佳參數進行預測 388

16.6結論 390

第17章 Python Spark MLlib決策樹多元分類 391

17.1“森林覆蓋植被”大數據問題分析場景 392

17.2UCI Covertype數據集介紹 393

17.3下載與查看數據 394

17.4修改PrepareData() 數據準備 396

17.5修改trainModel 訓練模型程序 398

17.6使用訓練完成的模型預測數據 399

17.7運行RunDecisionTreeMulti.py 進行參數評估 401

17.8運行RunDecisionTreeMulti.py 訓練評估參數並找齣好的參數組閤 403

17.9運行RunDecisionTreeMulti.py 不進行訓練評估 404

17.10結論 406

第18章 Python Spark MLlib決策樹迴歸分析 407

18.1Bike Sharing大數據問題分析 408

18.2Bike Sharing數據集 409

18.3下載與查看數據 409

18.4修改 PrepareData() 數據準備 412

18.5修改DecisionTree.trainRegressor訓練模型 415

18.6以 RMSE 評估模型準確率 416

18.7訓練評估找齣好的參數組閤 417

18.8使用訓練完成的模型預測數據 417

18.9運行RunDecisionTreeMulti.py進行參數評估 419

18.10運行RunDecisionTreeMulti.py訓練評估參數並找齣好的參數組閤 421

18.11運行RunDecisionTreeMulti.py 不進行訓練評估 422

18.12結論 424

第19章 Python Spark SQL、DataFrame、RDD數據統計與可視化 425

19.1RDD、DataFrame、Spark SQL 比較 426

19.2創建RDD、DataFrame與Spark SQL 427

19.2.1在 local 模式運行 IPython Notebook 427

19.2.2創建RDD 427

19.2.3創建DataFrame 428

19.2.4設置 IPython Notebook 字體 430

19.2.5為DataFrame 創建彆名 431

19.2.6開始使用 Spark SQL 431

19.3SELECT顯示部分字段 434

19.3.1使用 RDD 選取顯示部分字段 434

19.3.2使用 DataFrames 選取顯示字段 434

19.3.3使用 Spark SQL 選取顯示字段 435

19.4增加計算字段 436

19.4.1使用 RDD 增加計算字段 436

19.4.2使用 DataFrames 增加計算字段 436

19.4.3使用 Spark SQL 增加計算字段 437

19.5篩選數據 438

19.5.1使用 RDD 篩選數據 438

19.5.2使用 DataFrames 篩選數據 438

19.5.3使用 Spark SQL 篩選數據 439

19.6按單個字段給數據排序 439

19.6.1RDD 按單個字段給數據排序 439

19.6.2使用 Spark SQL排序 440

19.6.3使用 DataFrames按升序給數據排序 441

19.6.4使用 DataFrames按降序給數據排序 442

19.7按多個字段給數據排序 442

19.7.1RDD 按多個字段給數據排序 442

19.7.2Spark SQL 按多個字段給數據排序 443

19.7.3DataFrames 按多個字段給數據排序 443

19.8顯示不重復的數據 444

19.8.1RDD 顯示不重復的數據 444

19.8.2Spark SQL 顯示不重復的數據 445

19.8.3Dataframes顯示不重復的數據 445

19.9分組統計數據 446

19.9.1RDD 分組統計數據 446

19.9.2Spark SQL分組統計數據 447

19.9.3Dataframes分組統計數據 448

19.10Join 聯接數據 450

19.10.1創建 ZipCode 450

19.10.2創建 zipcode_tab 452

19.10.3Spark SQL 聯接 zipcode_table 數據錶 454

19.10.4DataFrame user_df 聯接 zipcode_df 455

19.11使用 Pandas DataFrames 繪圖 457

19.11.1按照不同的州統計並以直方圖顯示 457

19.11.2按照不同的職業統計人數並以圓餅圖顯示 459

19.12結論 461

第20章 Spark ML Pipeline 機器學習流程二元分類 462

20.1數據準備 464

20.1.1在 local 模式執行 IPython Notebook 464

20.1.2編寫 DataFrames UDF 用戶自定義函數 466

20.1.3將數據分成 train_df 與 test_df 468

20.2機器學習pipeline流程的組件 468

20.2.1StringIndexer 468

20.2.2OneHotEncoder 470

20.2.3VectorAssembler 472

20.2.4使用 DecisionTreeClassier 二元分類 474

20.3建立機器學習pipeline流程 475

20.4使用pipeline進行數據處理與訓練 476

20.5使用pipelineModel 進行預測 477

20.6評估模型的準確率 478

20.7使用TrainValidation進行訓練驗證找齣佳模型 479

20.8使用crossValidation交叉驗證找齣佳模型 481

20.9使用隨機森林 RandomForestClassier分類器 483

20.10結論 485

第21章 Spark ML Pipeline 機器學習流程多元分類 486

21.1數據準備 487

21.1.1讀取文本文件 488

21.1.2 創建 DataFrame 489

21.1.3轉換為 double 490

21.2建立機器學習pipeline流程 492

21.3使用dt_pipeline進行數據處理與訓練 493

21.4使用pipelineModel 進行預測 493

21.5評估模型的準確率 495

21.4使用TrainValidation進行訓練驗證找齣佳模型 496

21.7結論 498

第22章 Spark ML Pipeline 機器學習流程迴歸分析 499

22.1數據準備 501

22.1.1在local 模式執行 IPython Notebook 501

22.1.2將數據分成 train_df 與 test_df 504

22.2建立機器學習pipeline流程 504

22.3使用dt_pipeline進行數據處理與訓練 506

22.4使用pipelineModel 進行預測 506

22.5評估模型的準確率 507

22.6使用TrainValidation進行訓練驗證找齣佳模型 508

22.7使用crossValidation進行交叉驗證找齣佳模型 510

22.8使用GBT Regression 511

22.9結論 513

附錄A 本書範例程序下載與安裝說明 514

A.1 下載範例程序 515

A.2 打開本書IPythonNotebook範例程序 516

A.3 打開 eclipsePythonProject 範例程序 518

作者介紹

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林大貴,從事IT行業多年，在係統設計、網站開發、數字營銷、商業智慧、大數據、機器學習等領域具有豐富的實戰經驗。

文摘

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序言

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Python、Spark與Hadoop：構建下一代智能數據處理與分析平颱 在這個數據爆炸的時代，如何從海量數據中挖掘價值，實現智能決策，已成為企業和研究機構麵臨的核心挑戰。大數據技術的飛速發展，為我們提供瞭前所未有的機遇。本書將帶領讀者深入探索Python、Spark與Hadoop三大核心技術的強大組閤，構建起一套完整的、可擴展的、高效能的機器學習與大數據實戰平颱。 第一部分：Python的強大基石——數據科學的核心語言 Python之所以成為數據科學領域的首選語言，在於其簡潔的語法、豐富的庫生態以及強大的社區支持。本書將從零開始，全麵介紹Python在數據科學領域的應用，重點關注以下幾個方麵： Python基礎迴顧與進階： 即使您是Python新手，也能快速掌握核心語法、數據結構、函數、麵嚮對象編程等概念。對於有一定基礎的讀者，我們將深入探討Python的高級特性，如裝飾器、生成器、協程，以及如何利用它們優化代碼性能和可讀性。 NumPy：高性能數值計算的基石： NumPy數組是Python進行科學計算的基礎。我們將詳細講解NumPy的多維數組操作、嚮量化計算、廣播機製，以及如何利用NumPy高效地處理大規模數值數據，為後續的機器學習模型訓練奠定堅實基礎。 Pandas：數據處理與分析的瑞士軍刀： Pandas提供瞭DataFrame和Series兩種核心數據結構，極大地簡化瞭數據的讀取、清洗、轉換、聚閤和可視化。本書將係統介紹Pandas的數據加載（CSV, Excel, SQL等）、缺失值處理、數據篩選與排序、分組聚閤、閤並與連接等常用操作，讓您能夠遊刃有餘地處理現實世界中復雜多變的數據。 Matplotlib與Seaborn：深入洞察數據的可視化藝術： 數據可視化是理解數據、發現模式、溝通結果的關鍵。我們將學習如何使用Matplotlib繪製各種基礎圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等，並進階使用Seaborn庫，創建更具統計意義和美感的圖錶，如熱力圖、箱綫圖、小提琴圖，幫助您直觀地理解數據特徵和模型錶現。 Scikit-learn：機器學習的入門與精通： Scikit-learn是Python中最受歡迎的機器學習庫之一，提供瞭海量預實現的算法和工具。本書將涵蓋從數據預處理（特徵縮放、編碼、降維）到模型選擇（交叉驗證、網格搜索）再到各種經典機器學習算法（綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機、K-Means聚類）的詳細講解和實戰應用。我們將通過真實數據集，演示如何訓練、評估和優化模型，並介紹模型解釋性的重要性。 第二部分：Spark的極速引擎——內存計算與分布式處理的革新 Apache Spark是新一代的分布式計算係統，以其在內存中的快速計算能力而聞名。它能夠顯著提升大數據處理和機器學習的效率。本書將深入剖析Spark的核心概念與技術： Spark架構與核心概念： 我們將詳細解讀Spark的驅動程序（Driver）、執行器（Executor）、集群管理器（Cluster Manager）等關鍵組件，以及RDD（彈性分布式數據集）、DataFrame和Dataset等核心抽象。理解這些概念是掌握Spark分布式計算能力的基礎。 Spark Core：分布式計算的基石： RDD作為Spark的早期核心抽象，雖然DataFrame和Dataset更為常用，但理解RDD的工作原理對於掌握Spark的底層機製至關重要。我們將學習RDD的創建、轉換（map, filter, flatMap等）和行動（collect, count, reduce等）操作，以及其背後的容錯機製。 Spark SQL與DataFrame：結構化數據處理的利器： DataFrame是Spark 1.3版本引入的高性能數據抽象，它提供瞭更豐富的數據結構和查詢優化能力。本書將重點講解如何使用Spark SQL和DataFrame進行高效的數據查詢、轉換和分析，以及如何利用Schema優化查詢性能。我們將演示如何讀取不同來源的結構化數據，執行SQL查詢，以及進行復雜的數據聚閤和窗口函數操作。 Spark Streaming/Structured Streaming：實時數據處理的未來： 在物聯網、金融交易等實時場景下，流式數據處理至關重要。我們將深入學習Spark Streaming和Structured Streaming，理解其微批處理和事件時間處理模型，並演示如何構建實時數據管道，處理來自Kafka、Kinesis等數據源的實時數據，並進行實時分析和機器學習模型的在綫推理。 Spark MLlib：大規模機器學習的加速器： Spark MLlib是Spark提供的分布式機器學習庫，能夠將機器學習算法部署到集群上進行訓練和推理，極大地縮短瞭處理大規模數據集的訓練時間。本書將涵蓋MLlib中的常用算法，如分布式綫性代數、協同過濾、聚類、分類、迴歸以及模型評估和調優。我們將重點展示如何將Python中學習到的機器學習算法遷移到Spark MLlib上，實現大規模數據集上的模型訓練。 Spark與Python的融閤（PySpark）： PySpark是Spark官方提供的Python API，使得Python開發者能夠輕鬆地利用Spark強大的分布式計算能力。本書將貫穿Python和Spark的結閤，演示如何使用PySpark進行數據加載、預處理、特徵工程、模型訓練和推理，充分發揮Python豐富的庫和Spark的高性能。 第三部分：Hadoop生態係統——大數據存儲與管理的堅實後盾 Apache Hadoop是構建大規模數據處理係統的基石，其分布式文件係統HDFS和資源管理框架YARN為大數據提供瞭可靠的存儲和高效的計算資源調度。本書將帶領讀者深入理解Hadoop的核心組件及其在大數據實戰中的作用： Hadoop分布式文件係統（HDFS）： HDFS是Hadoop的核心組件之一，提供瞭高吞吐量、可擴展性和容錯性的分布式文件存儲。我們將深入講解HDFS的架構，包括NameNode、DataNode，以及數據塊的存儲、復製和故障恢復機製。理解HDFS的工作原理，是處理PB級彆數據的關鍵。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）： YARN是Hadoop 2.x引入的統一資源管理框架，它將應用程序的資源管理和作業調度與Hadoop的存儲功能分離，提高瞭係統的靈活性和效率。我們將學習YARN的 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等組件，以及如何利用YARN調度Spark、MapReduce等分布式應用。 Hadoop生態係統的其他重要組件（選講）： 根據實際需求，我們可能會簡要介紹Hadoop生態係統中其他關鍵組件，如Hive（構建在Hadoop之上的數據倉庫）、HBase（分布式NoSQL數據庫）、ZooKeeper（分布式協調服務）等，以及它們如何與Spark和Python協同工作，構建更完整的大數據解決方案。 第四部分：整閤與實戰——構建端到端的大數據機器學習流程 理論知識的學習最終需要通過實踐來鞏固。本書的最後部分將聚焦於將Python、Spark與Hadoop整閤起來，構建實際的大數據機器學習項目。 搭建本地與雲端開發環境： 我們將提供詳細的指導，幫助讀者在本地環境中搭建Hadoop與Spark集群，以及在雲平颱上（如AWS, Azure, GCP）配置和使用大數據服務，讓讀者能夠根據自己的需求選擇閤適的開發環境。 大數據ETL（Extract, Transform, Load）流程： 在進行機器學習之前，數據清洗和轉換是至關重要的步驟。我們將使用Spark和Python，演示如何從HDFS或雲存儲中讀取海量數據，進行數據清洗、去重、格式轉換、特徵提取等ETL操作，為模型訓練準備高質量的數據集。 分布式特徵工程： 針對大規模數據集，高效的特徵工程是模型性能的關鍵。我們將學習如何利用Spark的DataFrame API和MLlib庫，執行分布式特徵編碼、數值特徵縮放、文本特徵處理（TF-IDF, Word2Vec）等特徵工程技術。 Spark MLlib與Scikit-learn的模型訓練與比較： 我們將對比在Spark MLlib和Scikit-learn上訓練相同機器學習模型的性能差異，並演示如何根據數據規模和計算資源選擇最閤適的工具。 模型部署與推理： 訓練好的模型如何投入實際應用？我們將介紹模型持久化、加載，以及如何使用Spark Streaming或Structured Streaming進行實時模型的在綫推理，或者通過REST API提供模型服務。 案例研究與項目實踐： 本書將穿插多個貼近實際業務場景的案例研究，例如： 大規模用戶行為分析與推薦係統： 利用Spark和Python處理用戶日誌數據，構建用戶畫像，並實現個性化推薦。 金融欺詐檢測： 使用Spark MLlib訓練大規模的分類模型，實時檢測交易欺詐行為。 社交媒體情感分析： 通過Spark Streaming處理社交媒體的實時數據流，進行情感極性分析。 圖像與文本數據的大規模挖掘： 結閤Python的深度學習庫（如TensorFlow, PyTorch）與Spark的分布式處理能力，對海量非結構化數據進行分析。 本書的目標讀者： 本書適閤對大數據技術、分布式計算和機器學習感興趣的開發者、數據工程師、數據科學傢、算法工程師、以及希望提升自身在大數據領域實戰能力的IT從業人員。無論您是初學者還是有一定經驗的專業人士，都能從本書中獲得寶貴的知識和技能。 通過本書的學習，您將掌握使用Python、Spark和Hadoop構建下一代智能數據處理與分析平颱的必備技能，能夠自信地應對大數據挑戰，驅動業務創新，並在快速發展的數據科學領域取得成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常考究，封麵采用瞭硬殼精裝，觸感厚實，給人一種專業書籍的質感。書脊上的燙金字體清晰醒目，即使是放在書架上也能一眼找到。翻開書頁，紙張的厚度適中，印刷清晰，油墨的顔色也很飽滿，閱讀起來不會有廉價感。

評分☆☆☆☆☆

我一直對大數據和機器學習領域充滿好奇，特彆是想瞭解如何在實際項目中運用Python和Spark這樣的工具。這本書的名字就直擊我的痛點，感覺它能夠提供一些切實可行的解決方案。從目錄上看，涵蓋瞭從基礎知識到高級應用的多個方麵，讓我對接下來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我個人比較喜歡結構清晰、邏輯嚴謹的書籍，從這本書的標題來看，它似乎能夠將Python、Spark和Hadoop這三個核心技術巧妙地融閤在一起，並且聚焦於機器學習和大數據這兩個熱門應用方嚮。我期待它能提供一個係統性的學習路徑，幫助我構建起完整的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版布局非常用心，代碼塊的字體大小和顔色搭配閤理，使得復雜的代碼邏輯一目瞭然。即使是初學者，也能相對輕鬆地跟隨作者的思路去理解和實踐。段落之間的留白也恰到好處，不會讓人感覺信息過於密集而産生閱讀疲勞。

評分☆☆☆☆☆

我非常看重一本書的實用性，這本書的名字就暗示瞭它在“實戰”方麵的側重點，這正是我需要的。我希望它能提供一些真實的案例分析，讓我瞭解在實際的大數據處理和機器學習項目中，會遇到哪些挑戰，以及如何運用書中提到的技術來解決這些問題。