Hadoop高級數據分析 使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統/大數據應用與技術叢書 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

産品特色

編輯推薦

　　大數據類型多樣、數量龐大、變化快速，這些特徵對大數據分析師提齣瞭新挑戰。作為一種應對方案，大數據分析技術廣泛應用於物聯網、雲計算等新興領域，能夠幫助企業用戶在閤理時間內處理海量數據，並為改善經營決策提供有效幫助。目前，存在多種大數據分析工具，相關技術正在不斷走嚮成熟。Hadoop 作為一種優秀的開源框架，基於該架構的數據分析應用具有顯著技術優勢和應用前景，目前與Hadoop 大數據分析相關的齣版物中，大多偏重於理論和技術介紹，有關具體應用實踐方麵的書籍相對偏少。

　　為瞭滿足應用需求，《Hadoop 高級數據分析 使用Hadoop 生態係統設計和構建大數據係統》以設計並實現用於獲取、分析、可視化大數據集的軟件係統為目標，以應用案例為背景，係統地介紹利用Hadoop 及其生態係統進行大數據分析的各種工具和方法；本書講述Hadoop 大數據分析的基本原理，呈現構建分析係統時所使用的標準架構、算法和技術，對應用案例進行瞭深入淺齣的剖析，為讀者掌握大數據分析基礎架構及實施方法提供瞭詳明實用的方案。

　　《Hadoop 高級數據分析 使用Hadoop 生態係統設計和構建大數據係統》在注重Hadoop 數據分析理論的同時，與大數據分析案例實踐相結閤，以生物、電信、資源勘查等行業真實案例為主綫，詳細講解Hadoop 高級數據分析的過程。使讀者可以自己動手實踐，親自體會開發的樂趣及大數據分析的強大魅力。通過本書的學習，讀者能夠更加快速且有效地掌握Hadoop 數據分析方法並積纍實踐經驗。閱讀《Hadoop 高級數據分析 使用Hadoop 生態係統設計和構建大數據係統》，可以幫助讀者瞭解並掌握Hadoop 高級數據分析技術的具體操作方法，讓讀者真正理解其核心概念和基本原理。

內容簡介

　　掌握Hadoop高級數據分析技術

　　學習高級分析技術，並利用現有工具包使分析應用更加強大、精確和高效！《Hadoop高級數據分析使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統》將架構、設計及實現信息恰當地融為一體，將指導你創建*基礎方法(SF分類、聚類、推薦)的分析係統。

　　在《Hadoop高級數據分析使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統》中，*佳實踐強調“確保連貫、高效的開發”。將使用包含工具箱、庫、可視化組件和報錶代碼在內的標準第三方組件，藉助集成“組閤件”開發一個可運行的、可擴展的、端到端的完整示例係統。

　　《Hadoop高級數據分析使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統》強調以下四點：

　　●具有分析組件及閤理可視化結果的完整、靈活、可配置、高性能數據管道係統的重要性。深入探討的主題包括Spark、H2O、VopalWabbit(NLP)、StanfordNLP、ApacheMahout，以及其他適用的工具包、庫和插件。

　　●*佳實踐和結構化設計原則。包括重要主題及示例部分。

　　●用混閤搭配或混閤係統實現應用目標的重要性。你在學習深度示例時可體會到混閤方法的重要性。

　　●使用現有第三方庫是有效開發的關鍵。在開發示例係統時，深度示例將展示一些第三方工具包的功能。

作者簡介

　　Kerry Koitzsch在計算機科學、圖像處理和軟件工程等領域擁有超過二十年的工作經驗，緻力於研究Apache Hadoop和Apache Spark技術。Kerry擅長軟件谘詢，精通一些定製的大數據應用，包括分布式搜索、圖像分析、立體視覺和智能圖像檢索係統。Kerry目前就職於Kildane軟件技術股份有限公司，該公司是加州桑尼維爾市的一個機器人係統和圖像分析軟件提供商。

目錄

目錄

第Ⅰ部分概念

第1章概述：用Hadoop構建數據分析係統3

1.1構建DAS的必要性4

1.2HadoopCore及其簡史4

1.3Hadoop生態係統概述5

1.4AI技術、認知計算、深度學習以及BDA6

1.5自然語言處理與BDAS6

1.6SQL與NoSQL查詢處理6

1.7必要的數學知識7

1.8設計及構建BDAS的循環過程7

1.9如何利用Hadoop生態係統實現BDA10

1.10“圖像大數據”(IABD)基本思想10

1.10.1使用的編程語言12

1.10.2Hadoop生態係統的多語言組件12

1.10.3Hadoop生態係統架構13

1.11有關軟件組閤件與框架的注意事項13

1.12ApacheLucene、Solr及其他：開源搜索組件14

1.13建立BDAS的架構15

1.14你需要瞭解的事情15

1.15數據可視化與報錶17

1.15.1使用EclipseIDE作為開發環境18

1.15.2本書未講解的內容19

1.16本章小結21

第2章Scala及Python進階23

2.1動機：選擇正確的語言定義應用23

2.2Scala概覽24

2.3Python概覽29

2.4錯誤診斷、調試、配置文件及文檔31

2.4.1Python的調試資源32

2.4.2Python文檔33

2.4.3Scala的調試資源33

2.5編程應用與示例33

2.6本章小結34

2.7參考文獻34

第3章Hadoop及分析的標準工具集35

3.1庫、組件及工具集：概覽35

3.2在評估係統中使用深度學習方法38

3.3使用Spring框架及SpringData44

3.4數字與統計庫：R、Weka及其他44

3.5分布式係統的OLAP技術44

3.6用於分析的Hadoop工具集：ApacheMahout及相關工具45

3.7ApacheMahout的可視化46

3.8ApacheSpark庫與組件46

3.8.1可供選擇的不同類型的shell46

3.8.2ApacheSpark數據流47

3.8.3SparklingWater與H2O機器學習48

3.9組件使用與係統建立示例48

3.10封包、測試和文檔化示例係統50

3.11本章小結51

3.12參考文獻51

第4章關係、NoSQL及圖數據庫53

4.1圖查詢語言：Cypher及Gremlin55

4.2Cypher示例55

4.3Gremlin示例56

4.4圖數據庫：ApacheNeo4J58

4.5關係數據庫及Hadoop生態係統59

4.6Hadoop以及UA組件59

4.7本章小結63

4.8參考文獻64

第5章數據管道及其構建方法65

5.1基本數據管道66

5.2ApacheBeam簡介67

5.3ApacheFalcon簡介68

5.4數據源與數據接收：使用ApacheTika構建數據管道68

5.5計算與轉換70

5.6結果可視化及報告71

5.7本章小結74

5.8參考文獻74

第6章Hadoop、Lucene、Solr與高級搜索技術75

6.1Lucene/Solr生態係統簡介75

6.2Lucene查詢語法76

6.3使用Solr的編程示例79

6.4使用ELK棧(Elasticsearch、Logstash、Kibana)85

6.5Solr與Elasticsearch：特點與邏輯93

6.6應用於Elasticsearch和Solr的SpringData組件95

6.7使用LingPipe和GATE實現定製搜索99

6.8本章小結108

6.9參考文獻108

第Ⅱ部分架構及算法

第7章分析技術及算法概覽111

7.1算法類型綜述111

7.2統計/數值技術112

7.3貝葉斯技術113

7.4本體驅動算法114

7.5混閤算法：組閤算法類型115

7.6代碼示例116

7.7本章小結119

7.8參考文獻119

第8章規則引擎、係統控製與係統編排121

8.1規則係統JBossDrools介紹121

8.2基於規則的軟件係統控製124

8.3係統協調與JBossDrools125

8.4分析引擎示例與規則控製126

8.5本章小結129

8.6參考文獻129

第9章綜閤提升：設計一個完整的分析係統131

9.1本章小結136

9.2參考文獻136

第Ⅲ部分組件與係統

第10章數據可視化：可視化與交互分析139

10.1簡單的可視化139

10.2AngularJS和Friends簡介143

10.3使用JHipster集成SpringXD

和AngularJS143

10.4使用d3.js、sigma.js及其他

工具152

10.5本章小結153

10.6參考文獻153

第Ⅳ部分案例研究與應用

前言/序言

　　前 言

　　Apache Hadoop軟件庫逐漸受到重視。它是許多公司、政府機構、科研設施進行高級分布式開發的基礎。Hadoop生態係統現在包含幾十個組件用於搜索引擎、數據庫和數據倉庫進行圖像處理、深度學習及自然語言處理。隨著Hadoop2的齣現，不同的資源管理器可用於提供更高級彆的復雜性和控製力。競爭對手、替代品以及Hadoop技術和架構的繼承/變種比比皆是，包括Apache Flink、Apache Spark等。軟件專傢和評論員多次宣布“Hadoop的死亡”。

　　我們必須正視一個問題：Hadoop死瞭嗎？這取決於Hadoop本身的感知界限。我們是否認為Apache Spark是Hadoop批處理文件方法的內存繼承者，是Hadoop傢族的一部分，僅僅因為Apache Spark也使用瞭Hadoop文件係統HDFS？存在很多“灰色區域”的其他例子，其中較新的技術取代或增強瞭原有的“Hadoop經典”功能。分布式計算是一個不斷移動的目標，是Hadoop和Hadoop生態係統的分界綫，在短短幾年間已經發生瞭顯著變化。在本書中，我們試圖展示Hadoop及其相關生態係統的一些多樣的、動態的方麵，並試圖說服你，盡管Hadoop發生變化，但它依然非常活躍、與當前的軟件開發相關並且使數據分析程序員特彆感興趣。

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