Spark：原理、機製及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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符積高，徐聞春 著，劉馳 編

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 分布式計算
• 數據處理
• 機器學習
• 流處理
• 數據分析
• Scala
• Python
• Java

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111529286

版次：1

商品編碼：11885775

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據科學叢書

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：264

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：大數據應用開發人員、運維工程師和開源軟件愛好者
　　Spark是一個高效的分布式計算係統，相比Hadoop，它在性能上比Hadoop要高100倍。Spark提供比Hadoop更上層的API，同樣的算法在Spark中實現往往隻有Hadoop的1/10或者1/100的長度。
　　Spark較大的集群來自騰訊——8000個節點，而單個較大的Job分彆是阿裏巴巴和Databricks——1PB，震撼人心！同時，截止2015年6月，Spark的Contributor比2014年漲瞭3倍，達到730人；總代碼行數也比2014年漲瞭2倍多，達到40萬行。
　　本書是國內（包括Github社區）較新的基於Spark1.4版本的技術書籍，涵蓋Spark技術的環境搭建、RDD實操應用、內部機製、調優和企業應用等內容，具體如下。
　　1）基於IntelliJIDEA的運行、開發和編譯環境的詳細搭建過程。
　　2）詳細介紹Spark技術基礎概念和應用實踐。
　　3）基於Spark1.4官方文檔對Spark四大應用框架進行解讀。
　　4）基於源碼深入剖析Spark的資源調度、任務調度和shuffle過程。
　　5）深入解讀近兩年Spark峰會和國內企業分享的典型應用案例。
　　本書的編寫係統完整，力爭以通俗易懂的語言全方位精細解讀Spark技術，本書主要針對大數據技術初學者，包括但不限於大學生、研究生和工程師。此外，Spark應用開發人員、運維工程師和開源軟件愛好者也可以將本書作為參考用書。
　　本書共分為概念、開發、機製和應用四篇，概念篇介紹Spark的背景概念和環境配置方法，開發篇介紹瞭Spark核心開發、四大應用框架和調優策略，機製篇則對Spark的RDD、調度和shuffle等機製進行解讀，應用篇針對Spark在業界的典型應用進行闡述。

內容簡介

　　本書是一本以Spark1.4為基礎，詳細介紹瞭Spark技術的概況、內部機製和企業界的應用情況。作者結閤國內外眾多資料和項目經驗，力求深入淺齣地講解Spark技術的生態應用和發展狀況，此外還選取瞭SparkSummit中的典型案例進行解析，為讀者全麵展現Spark技術在企業界的應用情況。本書適閤Spark技術初學者、Spark技術愛好者、Spark運維工程師和開源軟件愛好者，也可以作為相關培訓學校和大專院校相關專業的教學用書。

作者簡介

　　劉馳，博士，現任北京理工大學軟件學院教授，軟件服務工程係係主任。入選“北京理工大學傑齣中青年支持與發展計劃”。主持瞭國傢自然科學基金、工信部電子商務集成試點工程等多項國傢省部級重點項目。分彆於清華大學和英國帝國理工學院獲得學士和博士學位，後曆任德國電信研究院（柏林）博士後研究員、美國IBMTJWatson研究中心研究員和IBM中國研究院研究主管。研究方嚮為：物聯網、雲計算和大數據技術。

目錄

前言
第一篇 概 念 篇
第1章 Spark概述2
1.1 Spark初見2
1.1.1 Spark的發展史及近況2
1.1.2 Spark的特點5
1.1.3 Spark的作用6
1.1.4 Spark的體係結構6
1.1.5 Spark的發展趨勢6
1.2 Spark框架7
1.2.1 批處理框架7
1.2.2 流處理框架8
1.3 Spark的生態係統8
1.4 Spark的數據存儲11
1.5 本章小結11
第2章 Spark環境配置12
2.1 Spark運行環境配置12
2.1.1 先決條件12
2.1.2 下載與運行 Spark13
2.1.3 使用交互式 Shell14
2.1.4 搭建Spark Standalone集群16
2.2 Spark開發環境配置18
2.2.1 Spark獨立應用程序18
2.2.2 構建IDE開發環境24
2.3 Spark編譯環境配置29
2.3.1 使用Maven編譯項目源碼30
2.3.2 使用IDEA搭建源碼編譯與
閱讀環境31
2.4 本章小結35
第二篇 開 發 篇
第3章 Spark核心開發37
3.1 Spark編程模型概述37
3.2 SparkContext38
3.2.1 SparkContext的作用38
3.2.2 SparkContext的創建38
3.2.3 使用Shell41
3.2.4 應用實踐41
3.3 RDD簡介42
3.3.1 RDD創建42
3.3.2 RDD轉換操作43
3.3.3 RDD動作操作44
3.3.4 RDD惰性計算44
3.3.5 RDD持久化44
3.3.6 RDD檢查點45
3.4 共享變量45
3.4.1 廣播變量45
3.4.2 纍加器46
3.5 Spark核心開發實踐46
3.5.1 單值型Trasnformation算子46
3.5.2 鍵值對型Transformation算子58
3.5.3 Action算子64
3.6 本章小結72
第4章 Spark四大應用技術框架73
4.1 Spark SQL73
4.1.1 Spark SQL入門73
4.1.2 數據源75
4.1.3 性能調優81
4.1.4 分布式SQL引擎82
4.1.5 Shark遷移至Spark SQL指南82
4.1.6 Hive的兼容性83
4.1.7 Spark SQL數據類型85
4.2 Spark Streaming86
4.2.1 Spark Streaming簡介87
4.2.2 入門實例87
4.2.3 基本概念89
4.3 Spark GraphX97
4.3.1 Spark GraphX簡介97
4.3.2 屬性圖98
4.3.3 圖操作100
4.3.4 Pregel API108
4.3.5 圖構造器110
4.3.6 頂點與邊相關RDD111
4.3.7 最優化錶示113
4.3.8 圖算法114
4.3.9 Example116
4.4 Spark MLlib116
4.4.1 Spark MLlib簡介116
4.4.2 數據類型117
4.4.3 基本統計分析121
4.4.4 分類與迴歸123
4.4.5 協同過濾136
4.4.6 聚類138
4.4.7 降維139
4.4.8 特徵提取與轉換141
4.4.9 頻繁模式挖掘146
4.4.10 最優化算法147
4.4.11 導齣PMML模式149
4.5 SparkR150
4.5.1 SparkR DataFrame150
4.5.2 DataFrame的相關操作152
4.5.3 從SparkR運行SQL查詢153
第5章 Spark係統配置與調優154
5.1 Spark運行監控154
5.2 Spark配置參數158
5.2.1 應用屬性159
5.2.2 運行環境屬性159
5.2.3 Shuffle操作

前言/序言

　　前言
　　隨著互聯網與移動終端行業的迅猛發展，企業和個體對數據相關服務需求不斷提升，以ApacheHadoop為代錶的分布式並行計算技術進一步發展，數據由量變而引發的質變正在全球範圍內掀起深刻的技術與商業變革。在産業界，以數據驅動的發展策略也已逐漸被提升到前所未有的高度。在金融、電信、房地産和眾多傳統領域，沉積的數據價值開始被重視，這些公司逐漸在大數據領域加強資金和研發投入。在學術界，國內外越來越多的高校和研究機構在雲計算和大數據領域投入大量的人力研究大數據及其相關技術。不僅如此，我國政府提齣的“中國製造2025”戰略規劃和“互聯網+”的概念也與大數據技術有著密不可分的聯係，這更預示瞭大數據技術未來廣闊的發展前景。
　　大數據的處理主要依靠分布式並行處理技術。本書主要介紹大數據分析平颱的後起之秀ApacheSpark。相對於人們近年來熟知的ApacheHadoop，ApacheSpark具有基於內存計算、適閤迭代計算並兼容多應用場景的特點，同時它還能兼容Hadoop生態係統中的組件，能吸收Hadoop的優點。經過短短6年的飛躍式發展，Spark已經成為業內頗具發展潛力的大數據分析平颱之一。近兩年召開的SparkSummit峰會，年均參會人數近2000人，業內對Spark的研究熱情進一步提升，Spark的應用領域也在不斷擴展，包括醫療、金融、O2O電商、政府、教育、電信、智慧城市和安全等，且在諸多領域都已經有Spark的成功應用案例。
　　編者基於國內外的研究和企業項目實踐的經驗，基於截稿時最新的Spark1.4版來介紹Spark技術的應用實踐和最新動嚮，讓讀者更容易地邁上Spark學習之路。
　　本書是國內（包括Github社區）較新的基於Spark1.4版本的技術書籍，涵蓋Spark技術的環境搭建、RDD實操應用、內部機製、調優和企業應用等內容，具體如下。
　　1）基於IntelliJIDEA的運行、開發和編譯環境的詳細搭建過程。
　　2）詳細介紹Spark技術基礎概念和應用實踐。
　　3）基於Spark1.4官方文檔對Spark四大應用框架進行解讀。
　　4）基於最新源碼深入剖析Spark的資源調度、任務調度和shuffle過程。
　　5）深入解讀近兩年Spark峰會和國內企業分享的典型應用案例。
　　本書的編寫係統完整，力爭以通俗易懂的語言全方位精細解讀Spark技術，本書主要針對大數據技術初學者，包括但不限於大學生、研究生和工程師。此外，Spark應用開發人員、運維工程師和開源軟件愛好者也可以將本書作為參考用書。
　　本書共分為概念、開發、機製和應用四篇，概念篇介紹Spark的背景概念和環境配置方法，開發篇介紹瞭Spark核心開發、四大應用框架和調優策略，機製篇則對Spark的RDD、調度和shuffle等機製進行解讀，應用篇針對Spark在業界的典型應用進行闡述。
　　對於初學者，建議先學習Scala語言的基本語法，並從第1章起順序閱讀，搭建好開發環境，邊學邊進行代碼實踐。
　　對於已經有一定基礎的讀者可以跳過概念篇直接從第3章開始閱讀，學習完第二篇開發篇，即Spark的應用操作後可以通過接著學習第三篇機製篇來加深理解。第四篇比較獨立，在學習完概念篇之後就可以進行學習。
　　本書由劉馳主編，參與編寫人員有符積高、徐聞春。在本書的編寫過程中，始終本著科學、嚴謹的態度，力求精益求精，但錯誤、疏漏之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。

《海上的燈塔：穿越迷霧的航行指南》 引言： 茫茫大海，時而風平浪靜，時而波濤洶湧。作為一名船長，我們肩負著載運貨物、保障人員安全的重任。然而，在浩瀚的海洋中，前行的道路並非總是清晰可見。迷霧、暗礁、風暴，這些潛在的危險時刻考驗著我們的智慧和判斷。此時，一本可靠的航行指南，一座指引方嚮的燈塔，將是我們最寶貴的財富。 《海上的燈塔：穿越迷霧的航行指南》並非一本告訴你如何駕駛某一款特定船隻的說明手冊，它更像是一位經驗豐富的領航員，一位孜孜不倦的智者，將帶領你深入理解海洋的語言，掌握航行的藝術，從而在任何風浪中都能找到正確的航嚮。這本書不是為瞭替代你手中的舵盤，而是為瞭讓你更加自信、精準地握住它。 第一章：海圖的奧秘——理解你所處的環境 在踏上未知的航程之前，首先要做的，是認識你即將徵服的這片海洋。本章將帶你領略海圖的魅力，它遠不止是簡單的綫條和符號。我們將深入探討： 地理坐標的精確藝術： 緯度與經度，這兩個看似簡單的數字，卻構建瞭整個地球的坐標網絡。理解它們如何運作，如何精確地定位船隻，是所有導航的基礎。我們將學習不同投影方式的海圖特點，以及它們在不同海域的適用性。 海洋的語言：深度與水文： 海圖上那些深淺不一的等深綫，描繪著海底的真實地形。我們將學習如何解讀這些信息，避開淺灘暗礁，選擇安全的水道。同時，本書也將探討潮汐、洋流等重要的水文因素，瞭解它們如何影響航行速度和路綫選擇。 航標與燈塔的智慧： 它們是海洋中的眼睛，是夜空中最閃耀的星辰。我們將深入理解不同類型航標的含義，識彆它們的顔色、形狀、閃光頻率，以及它們在引導船隻安全進齣港口、繞行危險區域時的關鍵作用。燈塔的分布和特性，也將在本書中得到細緻的闡述，幫助你在最黑暗的夜晚也能找到歸途。 海圖的動態更新： 海洋是不斷變化的，海圖也需要與時俱進。我們將探討電子海圖的優勢與局限，以及如何利用最新的航海資料更新紙質海圖，確保信息的準確性。 第二章：風的低語，浪的節奏——掌握航行的自然法則 海洋的力量是無窮的，也是多變的。懂得順應自然，纔能更好地駕馭它。本章將聚焦於理解和利用海洋中的自然力量： 風的七種性格： 從輕柔的微風到狂暴的颶風，風是航行最直接的動力來源，也是最不可忽視的挑戰。我們將學習識彆不同風嚮和風速的跡象，理解風如何影響船帆的受力，以及在不同風力條件下，如何調整航行姿態以獲得最佳效率和安全性。 浪的韆姿百態： 浪並非隻是簡單的起伏。長浪、短浪、湧浪，它們各自有著不同的形成原因和運動規律。我們將學習如何判斷浪的方嚮和強度，以及如何在巨浪中保持船體的穩定，減少顛簸和危險。 流的暗湧： 洋流如同海洋中的河流，它們默默地改變著海水的流嚮和速度。理解主要洋流的分布和季節性變化，能夠幫助我們規劃更經濟、更快速的航綫。我們還將學習如何利用或規避局部水流的影響。 氣候的預警： 天氣預報並非是遙不可及的數字。我們將學習如何通過觀察雲層、氣壓變化等跡象，初步判斷天氣的走嚮，並結閤氣象圖，提前規避惡劣天氣。 第三章：船的靈魂——理解你的夥伴 每一艘船都有著獨特的“靈魂”，理解它的特性，纔能將它的性能發揮到極緻。本章將深入剖析船隻在航行中的各個方麵： 船體設計的智慧： 從船頭的破浪綫到船尾的推進器，每一個設計都凝聚著科學的智慧。我們將探討不同船型（如帆船、機動船）的結構特點，以及它們在不同海況下的受力錶現和操控性。 動力與推進係統： 無論是風力還是引擎，動力係統是船隻前進的血液。我們將瞭解不同推進方式的工作原理，以及如何在實際航行中進行有效的動力管理，確保能源的閤理利用。 操控的藝術：舵與帆的對話： 舵是船隻的靈魂之翼，帆是與風共舞的使者。我們將詳細講解舵葉的原理，如何通過精準的操作控製船隻的轉嚮。對於帆船，我們將深入研究各種帆的類型、受力原理，以及如何根據風嚮風速巧妙地調整帆的角度，實現高效航行。 穩定與平衡的科學： 船隻的穩定關乎生命安全。我們將探討壓載水、船體設計如何影響船隻的穩定性，以及在風浪中如何通過調整重心來維持平衡。 第四章：航程的規劃與決策——智慧的指揮中心 一次成功的航行，離不開周密的計劃和臨場的智慧。本章將聚焦於航程規劃與決策的全過程： 路綫的精算： 從起點到終點，每一條路綫都蘊含著最優解的可能。我們將學習如何結閤海圖、潮汐、風嚮等信息，規劃齣最安全、最高效的航綫。電子導航設備的應用，將是本章的重要組成部分。 風險評估與應對： 航行中的風險無處不在，識彆並評估它們是決策的關鍵。我們將學習如何對潛在的危險進行分類（如天氣、機械故障、航道擁堵等），並製定相應的應急預案。 燃油與能源管理： 閤理的能源管理，是確保航程順利完成的重要保障。我們將探討如何在計劃階段和航行過程中，對燃油消耗進行精確估算和有效控製。 導航設備的協同應用： 現代航海技術日新月異，GPS、雷達、AIS等設備提供瞭強大的導航支持。本書將詳細介紹這些設備的原理、操作方法，以及如何將它們的信息整閤起來，做齣最明智的判斷。 通信與聯絡： 在茫茫大海中，保持與外界的有效溝通至關重要。我們將瞭解不同通信方式（如VHF、衛星電話）的應用場景，以及在緊急情況下如何發齣求救信號。 第五章：穿越迷霧——應對挑戰的實戰策略 理論的武裝最終要落實在實踐中。本章將為你提供應對各種挑戰的實用技巧和經驗： 濃霧中的“聽風辨位”： 濃霧不僅遮蔽瞭視綫，也帶來瞭巨大的心理壓力。我們將學習如何利用聽覺、聲納等設備，以及對船隻自身聲音的敏感度，在能見度極低的條件下辨彆方嚮和障礙物。 巨浪中的“與浪共舞”： 麵對鋪天蓋地的巨浪，恐懼是最大的敵人。本章將提供實用的技巧，教你如何在巨浪中保持船體的穩定，如何判斷浪的縫隙，以及如何利用浪的動力巧妙地通過。 惡劣天氣中的“守護與堅持”： 當風暴來臨時，穩固船體、減少受力是關鍵。我們將探討如何采取措施加固船隻，如何調整航嚮以減小風浪的衝擊，以及如何在極端天氣下保持冷靜和耐心。 機械故障的“臨危不亂”： 即使是最堅固的船隻，也可能遭遇機械故障。本書將提供一些常見的故障排除方法，以及在無法修復時，如何采取臨時措施確保安全，並及時發齣求救信號。 緊急情況下的“生命綫”： 在最危急的時刻，知道如何使用救生設備、如何發齣求救信號、如何與其他船隻協作，都可能成為挽救生命的關鍵。 結語： 《海上的燈塔：穿越迷霧的航行指南》是一本獻給所有熱愛海洋、勇於探索的人們的指南。它不提供速成的捷徑，卻為你鋪就瞭一條通往精通的道路。通過對海洋環境的深刻理解，對自然法則的靈活運用，對船隻性能的充分掌握，以及對航程規劃與決策的智慧運用，你將不再畏懼大海的未知。願這本書成為你每一次航行中的堅實夥伴，引領你在碧海藍天中，自信而從容地駛嚮遠方。

評分☆☆☆☆☆

Spark的實戰演練，觸類旁通 理論知識的掌握固然重要，但更關鍵的是如何在實際應用中落地。《Spark：原理、機製及應用》在這方麵做得相當齣色，其“應用”篇的內容，幾乎涵蓋瞭Spark在大數據領域最常見的應用場景。從批處理的ETL（提取、轉換、加載）作業，到實時流處理的實時監控和分析，再到交互式查詢的SQL on Spark，書中都提供瞭詳實的案例分析和代碼示例。我特彆喜歡書中關於Spark Streaming（盡管現在已經過渡到Structured Streaming）的講解，它不僅演示瞭如何處理實時數據流，還講解瞭窗口操作、狀態管理等關鍵概念，讓我能夠理解如何構建實時數據管道。此外，書中對MLlib（Spark的機器學習庫）的應用介紹，也極大地激發瞭我對Spark在人工智能領域的興趣。通過書中提供的機器學習算法示例，我能夠快速瞭解如何利用Spark進行特徵工程、模型訓練和評估。這些案例並非簡單地羅列代碼，而是結閤瞭實際業務場景，讓讀者能夠理解這些技術是如何解決實際問題的。這本書不僅僅是教授工具的使用，更是在傳授解決問題的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

一點小小的遺憾與進階之路 坦白說，讀完《Spark：原理、機製及應用》之後，我受益匪淺，但同時也産生瞭一些更加深入的思考。比如，書中在介紹Shuffle時，雖然詳細解釋瞭不同Shuffle管理器的原理，但對於一些更底層的網絡通信協議和序列化機製，似乎點到為止，我希望能有更深入的探討。另外，對於Spark在Kubernetes上的部署和優化，雖然有提及，但我覺得可以進一步展開，例如更詳細的配置參數解釋和常見的部署挑戰及解決方案。當然，我也理解一本書的篇幅有限，不可能涵蓋所有細節。本書的定位非常清晰，就是為讀者打下堅實的基礎，並引導讀者掌握核心的應用。而我所期待的更深入的細節，或許需要通過查閱Spark的官方文檔、源代碼，或者其他更專業的資料來補充。總的來說，這本書為我打開瞭一扇通往Spark世界的大門，它不僅提供瞭堅實的理論基礎和豐富的實踐案例，更重要的是，它激發瞭我對Spark技術刨根問底的興趣。我相信，這本書將是我在大數據學習道路上的一塊重要的裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

Spark的未來展望與技術趨勢 在讀完Spark的核心原理和應用之後，我開始思考這項技術未來的發展方嚮。《Spark：原理、機製及應用》的結尾部分，並沒有停留在當前的版本和功能，而是對Spark未來的發展趨勢進行瞭前瞻性的探討。書中對Spark 3.0及以後版本的新特性，如對AI和GPU的支持，以及在雲原生環境下的優化，都進行瞭一定的預判和介紹。這讓我對Spark的演進方嚮有瞭一個初步的認識，並為我後續的學習和技術選型提供瞭參考。同時，作者也觸及瞭Spark與其他大數據技術（如Hadoop、Flink）的比較，以及Spark在不同生態係統（如Kubernetes、YEM）中的集成。這種宏觀的視角，讓我能夠將Spark置於整個大數據技術棧的背景下進行理解，從而更好地把握技術發展的大局。對我而言，瞭解技術的未來走嚮，遠比僅僅掌握現有技術更具價值，它能幫助我保持技術的敏感度，並為未來的職業發展做好準備。

評分☆☆☆☆☆

初見Spark，如沐春風 一直以來，我都在尋找一本能夠深入淺齣地講解大數據處理框架的書籍，尤其是對於像Spark這樣性能卓越、應用廣泛的工具。在一次偶然的機會下，我接觸到瞭《Spark：原理、機製及應用》，盡管這本書的封麵樸實無華，但我翻開的瞬間，就被其清晰的脈絡和精煉的語言所吸引。作者並沒有一開始就拋齣大量晦澀的術語，而是從Spark誕生的背景、解決的核心問題齣發，娓娓道來。我尤其欣賞的是，書中對Spark的RDD（彈性分布式數據集）這一核心概念的介紹，沒有生硬的定義，而是通過一係列生動的比喻和生活化的場景，讓我迅速理解瞭RDD的不可變性、分布式存儲以及惰性計算等特性。這種“潤物細無聲”的講解方式，讓我這種對大數據尚處於入門階段的讀者，也能很快建立起對Spark的整體認知。隨後，書中對Spark的DAG（有嚮無環圖）調度器、內存計算以及容錯機製的闡述，也同樣循序漸進，邏輯清晰。我能夠感受到作者在組織內容時，是真正站在讀者的角度思考的，力求讓每一個概念都易於理解，每一個原理都觸手可及。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師，引領我一步步走進Spark的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

深入探索Spark的內在世界 隨著我對Spark的瞭解不斷加深，我開始渴望瞭解其更底層的運作原理。此時，《Spark：原理、機製及應用》中的“機製”部分便成為瞭我的首選。我花瞭大量的時間去研讀書中關於Spark的Shuffle過程的講解，作者用非常細緻的圖示和文字，將數據在分布式節點之間如何進行重組、聚閤以及落盤的過程展現得淋灕盡緻。我之前在實際工作中遇到過Shuffle性能瓶頸的問題，但始終找不到根源，而這本書中的分析，讓我茅塞頓開。作者不僅解釋瞭Shuffle的各個階段，還深入剖析瞭不同Shuffle管理器（如Hash Shuffle、Sort Shuffle）的優劣勢，以及它們在不同場景下的適用性。此外，書中對Spark的內存管理機製的闡述也令我印象深刻。瞭解Spark如何管理內存，如何進行數據存儲和緩存，對於優化Spark應用程序的性能至關重要。作者詳細介紹瞭Spark的Unified Memory Manager，並解釋瞭Executor內存、Storage內存、Shuffle內存之間的分配和迴收策略，這些細節的披露，讓我對Spark的資源利用有瞭更深刻的認識。閱讀這部分內容，我感覺自己仿佛擁有瞭一雙透視Spark內部運作的眼睛，能夠更精準地診斷和解決性能問題。

評分☆☆☆☆☆

到位工作調動，有可能從事大數據相關工作，所以在京東買瞭這幾本書，很不錯。一直相信京東，物流快，服務也很好，贊一個。。

評分☆☆☆☆☆

內容很細緻，值得細細去看，看瞭好幾遍，每一遍都有不同的領悟

評分☆☆☆☆☆

看上去還不錯

評分☆☆☆☆☆

老公每天看這個(?>?<?）

評分☆☆☆☆☆

大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解

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此用戶未及時填寫評價內容，係統默認好評！

評分☆☆☆☆☆

這是一本深入淺齣，非常適閤學習大數據，裏麵的案例非常典型，有代錶性。這是一本最實用，最專業，最完整的數據分析專著，麵嚮所有基礎不等的學生，印刷也非常用心，推薦所有人學習。

評分☆☆☆☆☆

後麵的項目有點模糊其詞。不是太能看懂。建議補一下大數據知識

評分☆☆☆☆☆

內容深入淺齣，值得買