簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張良均 等 著 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據挖掘
• 大數據分析
• 實戰
• Java
• MapReduce
• HDFS
• Spark
• Hive

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111567875

商品編碼：12800266015

開本：1

頁數：1

字數：1

YL6573  9787111567875 9787111522652

Hadoop與大數據挖掘

這是一本適閤教學和零基礎自學的Hadoop與大數據挖掘的教程，即便你完全沒有Hadoop編程基礎和大數據挖掘基礎，根據本書中的理論知識和上機實踐，也能迅速掌握如何使用Hadoop進行大數據挖掘。全書主要分為兩篇：基礎篇（1-7章），首先從宏觀上介紹瞭大數據相關概念和技術，然後逐一對Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一係列大數據技術的概念、原理、架構，以及企業應用方法進行瞭詳細介紹，同時配有大量的案例。掌握瞭這些內容，就具備瞭大數據技術的基礎；挖掘實戰篇（第8章），主要是一個企業級大數據應用項目——電子商務智能推薦係統。通過分析應用背景、構建係統，使讀者瞭解針對係統的每一層應用使用什麼大數據技術來解決問題。涉及的流程有數據采集、數據預處理、模型構建等，在每一個流程中會進行大數據相關技術實踐，運用實際數據來進行分析，使讀者切身感受到利用大數據技術解決問題的魅力。

前言 
篇　基礎篇
第1章　淺談大數據2
1.1　大數據概述3
1.2　大數據平颱4
1.3　本章小結5
第2章　大數據存儲與運算利器—Hadoop6
2.1　Hadoop概述6
2.1.1　Hadoop簡介6
2.1.2　Hadoop存儲—HDFS8
2.1.3　Hadoop計算—MapReduce11
2.1.4　Hadoop資源管理—YARN13
2.1.5　Hadoop生態係統14
2.2　Hadoop配置及IDE配置17
2.2.1　準備工作17
2.2.2　環境配置18
2.2.3　集群啓動關閉與監控24
2.2.4　動手實踐：一鍵式Hadoop集群啓動關閉25
2.2.5　動手實踐：Hadoop IDE配置26
2.3　Hadoop集群命令28

2.3.1　HDFS常用命令hdfs dfs30
2.3.2　動手實踐：hdfs dfs命令實戰31
2.3.3　MapReduce常用命令mapred job32
2.3.4　YARN常用命令yarn jar32
2.3.5　動手實踐：運行MapReduce任務33
2.4　Hadoop編程開發33
2.4.1　HDFS Java API操作33
2.4.2　MapReduce原理35
2.4.3　動手實踐：編寫Word Count程序並打包運行44
2.4.4　MapReduce組件分析與編程實踐46
2.5　K-Means算法原理及HadoopMapReduce實現53
2.5.1　K-Means算法原理53
2.5.2　動手實踐：K-Means算法實現55
2.5.3　Hadoop K-Means算法實現思路55
2.5.4　Hadoop K-Means編程實現57
2.6　TF-IDF算法原理及HadoopMapReduce實現67
2.6.1　TF-IDF算法原理67
2.6.2　Hadoop TF-IDF編程思路67
2.6.3　Hadoop TF-IDF編程實現68
2.7　本章小結79
第3章　大數據查詢—Hive81
3.1　Hive概述81
3.1.1　Hive體係架構82
3.1.2　Hive數據類型86
3.1.3　Hive安裝87
3.1.4　動手實踐：Hive安裝配置91
3.1.5　動手實踐：HiveQL基礎—SQL91
3.2　HiveQL語句93
3.2.1　數據庫操作94
3.2.2　Hive錶定義94
3.2.3　數據導入100
3.2.4　數據導齣103
3.2.5　HiveQL查詢104
3.3　動手實踐：基於Hive的學生信息查詢108
3.4　基於Hive的航空公司客戶價值數據預處理及分析109
3.4.1　背景與挖掘目標109
3.4.2　分析方法與過程111
3.5　本章小結115
第4章　大數據快速讀寫—HBase116
4.1　HBase概述116
4.2　配置HBase集群118
4.2.1　Zookeeper簡介及配置118
4.2.2　配置HBase121
4.2.3　動手實踐：HBase安裝及運行122
4.2.4　動手實踐：ZooKeeper獲取HBase狀態122
4.3　HBase原理與架構組件123
4.3.1　HBase架構與組件123
4.3.2　HBase數據模型127
4.3.3　讀取/寫入HBase數據128
4.3.4　RowKey設計原則129
4.3.5　動手實踐：HBase數據模型驗證131
4.4　HBase Shell操作132
4.4.1　HBase常用Shell命令132
4.4.2　動手實踐：HBase Shell操作136
4.5　Java API &MapReduce;與HBase交互137
4.5.1　搭建HBase開發環境137
4.5.2　使用Java API操作HBase錶144
4.5.3　動手實踐：HBase Java API使用147
4.5.4　MapReduce與HBase交互147
4.5.5　動手實踐：HBase錶導入導齣150
4.6　基於HBase的冠字號查詢係統151
4.6.1　案例背景151
4.6.2　功能指標151
4.6.3　係統設計152
4.6.4　動手實踐：構建基於HBase的冠字號查詢係統162
4.7　本章小結175.........

Hadoop大數據分析與挖掘實戰

本書充滿瞭從多年投資與信貸業務中獲得的深刻的洞察，討論瞭廣泛的議題，包括：現金CDO違約相關性貸款與貸款擔保證券CDO權益級結構化産品CDO和擔保品概覽CDO套利新興市場和市值型CDO及閤成型CDO以及更多相關的議題CDO為那些能夠理解其復雜性的人們提供瞭激動人心的機會。藉助本書第2版的指導，讀者能夠理解並且利用這一變化的市場及其相關産品。 
前　言 
基　礎　篇 
第1章　數據挖掘基礎2
1.1　某知名連鎖餐飲企業的睏惑2
1.2　從餐飲服務到數據挖掘3
1.3　數據挖掘的基本任務4
1.4　數據挖掘建模過程4
1.4.1　定義挖掘目標4
1.4.2　數據取樣5
1.4.3　數據探索6
1.4.4　數據預處理12
1.4.5　挖掘建模14
1.4.6　模型評價14
1.5　餐飲服務中的大數據應用15
1.6　小結15
第2章　Hadoop基礎16
2.1　概述16
2.1.1　Hadoop簡介16
2.1.2　Hadoop生態係統17
2.2　安裝與配置19
2.3　Hadoop原理26
2.3.1　Hadoop HDFS原理26
2.3.2　Hadoop MapReduce原理27
2.3.3　Hadoop YARN原理28
2.4　動手實踐30
2.5　小結33
第3章　Hadoop生態係統：Hive34
3.1　概述34
3.1.1　Hive簡介34
3.1.2　Hive安裝與配置35
3.2　Hive原理38
3.2.1　Hive架構38
3.2.2　Hive的數據模型40
3.3　動手實踐41
3.4　小結45
第4章　Hadoop生態係統：HBase46
4.1　概述46
4.1.1　HBase簡介46
4.1.2　HBase安裝與配置47
4.2　HBase原理50
4.2.1　HBase架構50
4.2.2　HBase與RDBMS51
4.2.3　HBase訪問接口52
4.2.4　HBase數據模型53
4.3　動手實踐54
4.4　小結61
第5章　大數據挖掘建模平颱62
5.1　常用的大數據平颱62
5.2　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱63
5.2.1　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱的功能63
5.2.2　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱操作流程及實例65
5.2.3　TipDM-HB大數據挖掘建模平颱的特點67
5.3　小結68
第6章　挖掘建模69
6.1　分類與預測69
6.1.1　實現過程69
6.1.2　常用的分類與預測算法70
6.1.3　決策樹71
6.1.4　Mahout中Random Forests算法的實現原理75
6.1.5　動手實踐79
6.2　聚類分析83
6.2.1　常用聚類分析算法83
6.2.2　K-Means聚類算法84
6.2.3　Mahout中K-Means算法的實現原理88
6.2.4　動手實踐90
6.3　關聯規則93
6.3.1　常用的關聯規則算法93
6.3.2　FP-Growth關聯規則算法94
6.3.3　Mahout中Parallel Frequent Pattern Mining算法的實現原理98
6.3.4　動手實踐100
6.4　協同過濾102
6.4.1　常用的協同過濾算法102
6.4.2　基於項目的協同過濾算法簡介102
6.4.3　Mahout中Itembased Collaborative Filtering算法的實現原理103
6.4.4　動手實踐106
6.5　小結109
實　戰　篇
第7章　法律谘詢數據分析與服務推薦112
7.1　背景與挖掘目標112
7.2　分析方法與過程114
7.2.1　數據抽取120
7.2.2　數據探索分析120
7.2.3　數據預處理125
7.2.4　模型構建130
7.3　上機實驗139
7.4　拓展思考140
7.5　小結145........

《圖解大數據：從入門到精通》 內容簡介： 大數據時代已然來臨，海量數據的湧現與分析需求，使得大數據技術成為驅動企業創新與發展的核心引擎。然而，對於許多初學者而言，大數據技術體係龐雜，概念抽象，如何快速有效地掌握其精髓，並將其應用於實際工作，成為亟待解決的難題。《圖解大數據：從入門到精通》正是為填補這一空白而創作。本書以直觀易懂的圖解方式，係統地梳理瞭大數據技術的各個環節，從基礎概念的普及，到核心技術原理的剖析，再到實際應用的落地，層層遞進，力求讓讀者在輕鬆愉快的閱讀體驗中，搭建起紮實的大數據知識體係。 本書共分為四個部分： 第一部分：大數據啓濛與基礎認知 在本部分，我們將帶領讀者從宏觀層麵認識大數據。首先，我們會深入淺齣地闡述“大數據”究竟是什麼，它為何如此重要，以及它將如何改變我們的生活和工作。通過生動形象的比喻和案例，我們將大數據蘊含的“4V”特徵（Volume、Velocity、Variety、Value）進行可視化解讀，幫助讀者建立起對大數據最直觀的理解。 接著，我們將介紹大數據技術發展的曆史脈絡，以及其在不同領域的應用場景。從互聯網的興起到物聯網的普及，再到人工智能的浪潮，我們將梳理大數據技術是如何一步步演進並滲透到各行各業的。讀者將瞭解到大數據在金融風控、精準營銷、智能醫療、智慧城市等領域的實際應用案例，從而激發學習的興趣和動力。 此外，本部分還將對構建大數據技術棧所需的關鍵技術進行初步介紹，包括數據存儲、數據處理、數據分析以及數據可視化等。我們會簡要提及一些主流的大數據技術名詞，例如分布式文件係統、分布式計算框架、數據庫等，但不會深入講解其技術細節，旨在為後續更深入的學習打下鋪墊。 第二部分：核心技術剖析與原理揭秘 進入第二部分，我們將深入大數據技術的核心。本部分是本書的重頭戲，我們將聚焦於大數據領域最重要、最核心的技術棧，並以大量的圖解來闡釋其工作原理。 首先，我們將詳細講解分布式文件係統（DFS），以 Apache Hadoop 的 HDFS 為例，通過清晰的架構圖和流程圖，剖析其主從架構、數據塊的存儲與副本機製、 Namenode 和 Datanode 的職責、以及讀寫數據的整個流程。我們會用生動的比喻來解釋文件如何被切分成塊，如何在多個節點上冗餘存儲，以及 namenode 如何管理元數據，確保數據的可靠性和高可用性。 緊接著，我們將重點介紹分布式計算框架，同樣以 Apache Hadoop MapReduce 和 Apache Spark 為主要內容。對於 MapReduce，我們將通過圖示演示其 Map 和 Reduce 階段的工作流程，解釋數據是如何被分割、處理、聚閤的。對於 Spark，我們將著重講解其內存計算的優勢，RDD（彈性分布式數據集）的概念，以及 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 等組件的功能和應用。我們將用形象的圖示來展示 Spark 的 DAG（有嚮無環圖）調度機製，以及它如何通過迭代計算大幅提升性能。 此外，我們還將對數據倉庫與數據湖的概念進行區分和講解。通過圖解，讀者將理解數據倉庫的結構化特點和OLAP分析能力，以及數據湖的靈活性和對半結構化、非結構化數據的支持。我們會解釋它們在企業數據戰略中的不同作用。 本部分還將涉及NoSQL數據庫的入門介紹，如 HBase、Cassandra 等，闡述它們與傳統關係型數據庫的區彆，以及在應對大數據場景下的優勢，例如其高可擴展性和靈活的數據模型。 第三部分：數據處理與分析實戰 掌握瞭核心技術之後，第三部分將帶領讀者將這些技術轉化為實際的生産力。本部分將側重於數據處理和分析的實操層麵，通過一係列的實例和流程圖，指導讀者如何進行實際的數據應用。 我們將詳細講解數據抽取、轉換和加載（ETL）的流程。通過圖解，讀者將瞭解如何從各種數據源（如數據庫、日誌文件、API 等）抽取數據，如何對數據進行清洗、去重、格式化等轉換操作，以及如何將處理後的數據加載到目標存儲係統中。我們會介紹常用的 ETL 工具和技術。 在數據分析方麵，本部分將涵蓋數據挖掘的基本概念和常用算法。我們會以圖解的方式解釋諸如分類（如決策樹、支持嚮量機）、聚類（如 K-Means）、關聯規則挖掘（如 Apriori 算法）等經典算法的原理和應用場景。讀者將理解這些算法是如何從海量數據中發現有價值的模式和規律的。 此外，我們還將介紹數據可視化的重要性，並通過圖示展示如何使用 Tableau、Power BI 等工具，將分析結果以直觀的圖錶形式呈現齣來，幫助決策者快速理解數據，做齣明智的決策。我們將展示不同類型圖錶的選擇和最佳實踐。 本部分還會提及流式數據處理的概念，介紹 Apache Storm、Apache Flink 等實時計算框架，以及它們在實時推薦、異常檢測等場景的應用。 第四部分：大數據生態與未來展望 在本書的最後一部分，我們將帶領讀者跳齣單個技術的束縛，放眼整個大數據生態係統，並展望未來的發展趨勢。 本部分將介紹大數據生態係統的構成，包括存儲、計算、分析、管理、安全等各個環節的關鍵技術和項目，例如 Apache Hadoop 生態中的 HDFS、MapReduce、YARN，以及 Spark、Kafka、Hive、HBase、ZooKeeper 等一係列項目。我們將通過一張概覽圖，清晰地展示它們之間的關係和協作方式。 我們將深入探討雲時代的大數據。通過圖解，讀者將瞭解公有雲、私有雲、混閤雲在大數據架構中的作用，以及 AWS、Azure、GCP 等雲廠商提供的大數據服務。我們將解釋如何在雲平颱上彈性地部署和擴展大數據解決方案。 最後，我們將對大數據技術的未來發展趨勢進行展望。我們將討論人工智能與大數據的深度融閤，邊緣計算帶來的新的數據處理模式，以及數據隱私和安全在新興技術中的挑戰。我們會預測大數據技術將如何繼續賦能各行各業，驅動下一輪的科技革命。 本書特色： 圖解至上： 全書運用大量的圖錶、流程圖、架構圖，將抽象的技術概念可視化，讓學習過程更輕鬆、更高效。 循序漸進： 從基礎概念到核心技術，再到實戰應用，內容安排邏輯清晰，難度逐步提升，適閤不同層次的讀者。 全麵覆蓋： 涵蓋瞭大數據領域最核心和最常用的技術棧，為讀者構建起一套完整的知識體係。 理論與實踐結閤： 在講解技術原理的同時，融入瞭大量的實際應用場景和案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實踐能力。 語言通俗易懂： 避免使用過於專業的術語，用簡潔明瞭的語言解釋復雜的技術概念。 《圖解大數據：從入門到精通》不僅僅是一本技術書籍，更是一張通往大數據世界的大門票。無論您是想轉行進入大數據領域，還是希望提升現有工作中的數據處理與分析能力，本書都將是您不可或缺的學習伴侶。翻開本書，開啓您的精彩大數據之旅！

評分☆☆☆☆☆

性價比超高，內容更新及時，絕對是入門和進階的“雙保險”！ 以前購買技術書籍，最怕的就是內容滯後，學到的知識很快就過時瞭。但這套《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》係列，在內容上明顯做瞭大量的更新，很多章節都涵蓋瞭最新的技術發展和行業趨勢，比如對雲計算平颱上的大數據解決方案的介紹，以及對數據湖、數據中颱等新興概念的探討。這讓我覺得物超所值。作為一個還在學習階段的程序員，我最看重的是書籍的易讀性和實踐性。這本書在這兩方麵都做得非常齣色。它的語言通俗易懂，即使是復雜的概念，也能通過生動的比喻和形象的圖示變得容易理解。同時，書中提供瞭大量的代碼示例和詳細的操作步驟，讓我可以邊學邊練，快速掌握相關的技術。而且，這本書的定價也非常閤理，相比市麵上其他同類書籍，它的內容更加豐富，質量也更高。我覺得無論是想要入門大數據領域的新手，還是希望提升自己技能的進階學習者，都能在這套書中找到自己需要的東西。它就像一個全能的“學習夥伴”，能夠陪伴我走過大數據學習的整個過程。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是大數據學習者的“啓濛聖經”！ 作為一個剛接觸大數據領域的小白，我之前總是被各種專業術語和復雜的概念弄得頭暈腦脹，感覺自己像個無頭蒼蠅，不知道從何下手。直到我遇到瞭這套《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》和《包郵 Hadoop與大數據挖掘》，我纔真正找到瞭學習的方嚮。書中從 Hadoop 的基礎概念講起，一步步深入到實際應用，就像一位耐心的老師，把我從最基礎的 Hadoop 安裝配置，到 MapReduce 的原理，再到 HDFS 的文件係統操作，都講得明明白白。我最喜歡的是它的實戰部分，提供瞭很多貼近實際業務場景的案例，比如如何利用 Hadoop 對海量用戶日誌進行分析，如何構建推薦係統等等。我跟著書裏的步驟一步步操作，從最初的睏惑到最後的豁然開朗，那種成就感真的無與倫比。而且，書中的代碼示例清晰易懂，讓我能夠快速上手，並且在實踐中不斷鞏固和加深理解。以前覺得大數據高不可攀，現在覺得它其實就在我們身邊，觸手可及。這套書不僅僅是知識的傳授，更是讓我看到瞭大數據技術在解決實際問題中的強大力量，極大地激發瞭我深入學習的興趣和動力。

評分☆☆☆☆☆

絕對的“乾貨”滿滿，適閤有一定基礎的進階學習者！ 我之前已經對 Hadoop 有瞭一些初步的瞭解，學習瞭一些基礎的 MapReduce 編程，但總感覺理論和實踐之間存在一道鴻溝，很多實際應用中的問題還是束手無策。這套書恰好填補瞭我這方麵的知識空白。它沒有花太多篇幅去講那些已經被廣泛傳播的基礎知識，而是直接切入瞭大數據挖掘的核心技術和實戰應用。書中對 Spark、Hive、HBase 等主流大數據組件的講解非常深入，並且結閤瞭大量的實際案例，比如如何利用 Spark 進行實時數據流處理，如何用 Hive 構建數據倉庫進行復雜分析，以及如何用 HBase 實現海量數據的快速查詢。我特彆欣賞的是書中的案例分析，不僅僅是簡單地給齣代碼，還會詳細解釋背後的原理和設計思路，讓我能夠理解為什麼這樣做，以及在不同場景下如何靈活運用。我嘗試著書中提供的代碼，並在自己的實驗環境中運行，發現效果非常好，解決瞭我之前遇到的不少技術難題。對於已經熟悉 Hadoop 基礎，想要在數據挖掘和分析領域更進一步的讀者來說，這套書絕對是不可多得的寶藏。它讓我看到瞭大數據技術更廣闊的應用前景，也讓我對未來的職業發展有瞭更清晰的規劃。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯結構非常清晰，讓我能夠循序漸進地掌握大數據挖掘的精髓。 我一直認為，學習任何一門技術，清晰的邏輯和循序漸進的講解是最重要的。這套《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》係列就做到瞭這一點。它不是將各種零散的知識點堆砌在一起，而是將大數據挖掘的整個流程，從數據采集、存儲、處理，到分析、建模、應用，都進行瞭係統性的梳理和講解。書中每一章的內容都緊密銜接，層層遞進，讓我能夠很容易地理解不同技術和工具之間的關係。我尤其喜歡書中對不同數據挖掘算法的講解，它不僅介紹瞭算法的原理，還詳細講解瞭如何在 Hadoop 和 Spark 環境下實現這些算法，並且提供瞭具體的代碼示例。這讓我能夠真正地將理論知識轉化為實踐能力。我嘗試著書中提供的模型，並在真實的數據集上進行瞭驗證，效果非常好。這本書讓我明白，大數據挖掘並不是什麼神秘的技術，而是可以通過係統性的學習和大量的實踐來掌握的。它讓我對大數據技術産生瞭濃厚的興趣，也讓我對未來的學習方嚮更加明確。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我驚嘆，真正做到瞭“實戰”二字！ 作為一名資深的數據挖掘工程師，我一直在尋找能夠真正提升我實戰技能的書籍，而不是那些停留在理論層麵的教材。這套《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》係列，在我看來，就是為我們這類從業者量身打造的。它不僅僅是簡單地介紹 Hadoop 的生態係統，而是深入探討瞭如何將 Hadoop 與各種先進的數據挖掘算法相結閤，解決實際業務問題。書中關於機器學習算法在 HDFS 上的實現，以及如何利用 Spark MLlib 進行大規模模型訓練的章節，對我來說是最大的亮點。我嘗試瞭書中提到的特徵工程、模型選擇和調優的各種方法，發現它們在實際項目中都取得瞭非常顯著的效果。而且，書中的案例涵蓋瞭金融風控、電商用戶畫像、社交網絡分析等多個領域，讓我能夠觸類旁通，將學到的知識應用到我自己的工作中。我尤其喜歡書中對大數據架構設計的討論，以及如何在復雜的數據環境中保證數據質量和分析效率。這套書讓我對大數據分析和挖掘的理解進入瞭一個新的層次，也讓我更加自信地麵對工作中遇到的各種挑戰。