发表于2024-11-30
Hadoop权 指南(第3版)+数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧+Spark数据分析
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Spark数据分析(正版H 9787115404749 [美] 里扎(Sandy Ryza)[美] 莱瑟森(Uri Laserson)[英] 欧文(Sean O*en)[美] 威尔详细目录
基本信息
书名:Spark数据分析
原:59元
作者:[美] 里扎(Sandy Ryza)[美] 莱瑟森(Uri Laserson)[英] 欧文(Sean O*en)[美] 威尔斯(Josh Wills)
出版社:人民邮电出版社
出版日期:2015年11月
ISBN:9787115404749
字数:360000
页码:226
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品标识:
编辑推荐
这是一本实用手册,四位作者均是Cloudera公*的数据科学家,他们联袂展示了利用Spark进行大规模数据分析的若干模式,而且每个模式都自成一体。他们将Spark、统计学方法和真实数据集结合起来,通过实例向读者讲述了怎样解决分析型问题。
本书先介绍了Spark及其生态系统,接着详细介绍了将分类、协同过滤及异常检查等常用技术应用于基因学、安全和金融领域的若干模式。如果你对机器学习和统计学有基本的了解,并且会用Java、Python或Scala编程,这些模式将有助于你开发自己的数据应用。
本书介绍了以下模式:
音乐推荐和Audioscrobbler数据集
用决策树算法预测森林植被
基于K均值聚类进行网络流量的异常检测
基于潜在语义分析技术分析维基*科
用GraphX分析伴生网络
对纽约出租车轨迹进行空间和时间数据分析
通过蒙特卡罗模拟来评估金融风险
基因数据分析和BDG项目
用PySpark和Thunder分析神经图像数据
内容提要
本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典,由大数据公*Cloudera的数据科学家撰写。四位作者先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark,然后介绍了用Spark和Scala进行数据处理的基础知识,接着讨论了如何将Spark用于机器学习,同时介绍了常见应用中几个常用的算法。此外还收集了一些更加新颖的应用,比如通过文本隐含语义关系来查询Wikipedia或分析基因数据。
目录
推荐序 ix
译者序 xi
序 xiii
前言 xv
第1 章大数据分析
1.1数据科学面临的挑战
1.2认识Apache Spark
1.3关于本书
第2 章用Scala 和Spark 进行数据分析
2.1数据科学家的Scala
2.2Spark 编程模型
2.3记录关联问题
2.4小试牛刀:Spark shell 和SparkContext
2.5把数据从集群上获取到客户端
2.6把代码从客户端发送到集群推荐序 ix
译者序 xi
序 xiii
前言 xv
第1 章大数据分析
1.1数据科学面临的挑战
1.2认识Apache Spark
1.3关于本书
第2 章用Scala 和Spark 进行数据分析
2.1数据科学家的Scala
2.2Spark 编程模型
2.3记录关联问题
2.4小试牛刀:Sp
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