大數據基礎編程、實驗和案例教程 林子雨 著 大數據分析技術書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302472094

商品編碼：14235933898

作者：林子雨
定價：59元
印次：1-1
ISBN：9787302472094
齣版日期：2017.08.01
印刷日期：2017.07

• 目錄

  第1章大數據技術概述/1

  1.1大數據時代/1

  1.2大數據關鍵技術/2

  1.3大數據軟件/3

  1.3.1Hadoop/4

  1.3.2Spark/5

  1.3.3NoSQL數據庫/5

  1.3.4數據可視化/6

  1.4內容安排/7

  1.5在綫資源/8

  1.5.1在綫資源一覽錶/9

  1.5.2下載專區/9

  1.5.3在綫視頻/10

  1.5.4拓展閱讀/11

  1.5.5大數據課程公共服務平颱/11

  1.6本章小結/12第2章Linux係統的安裝和使用/13

  2.1Linux係統簡介/13

  2.2Linux係統安裝/13

  2.2.1下載安裝文件/14

  2.2.2Linux係統的安裝方式/14

  2.2.3安裝Linux虛擬機/15

  2.2.4生成Linux虛擬機鏡像文件/36

  2.3Linux係統及相關軟件的基本使用方法/38

  2.3.1Shell/38

  2.3.2root用戶/38

  2.3.3創建普通用戶/38〖2〗〖4〗大數據基礎編程、實驗和案例教程目錄〖3〗2.3.4sudo命令/39

  2.3.5常用的Linux係統命令/40

  2.3.6文件解壓縮/40

  2.3.7常用的目錄/41

  2.3.8目錄的權限/41

  2.3.9更新APT/41

  2.3.10切換中英文輸入法/43

  2.3.11vim編輯器的使用方法/43

  2.3.12在Windows係統中使用SSH方式登錄Linux係統/44

  2.3.13在Linux中安裝Eclipse/48

  2.3.14其他使用技巧/49

  2.4關於本書內容的一些

 

《海量數據處理與應用：理論、實踐與前沿探索》 簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步與經濟發展的核心動力。從電子商務的個性化推薦到金融領域的風險評估，從醫療健康的數據驅動診斷到智慧城市的運行管理，海量數據的挖掘、分析與應用，正以前所未有的深度和廣度，重塑著我們生活的方方麵麵。本書旨在為讀者構建一個全麵、深入且實用的海量數據處理與應用知識體係，帶領大傢踏上一段從基礎理論到前沿技術的探索之旅。 本書並非僅僅羅列概念或介紹孤立的技術點，而是著力於勾勒齣整個海量數據生命周期的脈絡，以及支撐其運轉的關鍵技術原理。我們關注的不僅是如何存儲和處理龐雜的數據，更重要的是如何從中提煉有價值的信息，並將其轉化為實際的業務洞察和創新應用。本書的編寫，力求將抽象的理論與具體的實踐相結閤，通過豐富的案例和翔實的講解，幫助讀者理解海量數據處理的挑戰，掌握應對這些挑戰的工具和方法。 第一部分：海量數據處理的基石——理論與架構 本部分將從宏觀視角齣發，為讀者打下堅實的海量數據處理理論基礎。我們將深入探討海量數據處理的本質、挑戰以及支撐其發展的核心理念。 海量數據處理概述：首先，我們將對海量數據（Big Data）的概念進行界定，闡述其“4V”特徵（Volume, Velocity, Variety, Value），並分析海量數據對傳統數據處理技術提齣的嚴峻挑戰。我們將追溯海量數據處理技術發展的曆史演進，從數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）到分布式計算和雲計算，理解技術變革的驅動力。 分布式係統原理：海量數據的處理離不開強大的分布式計算能力。本節將深入剖析分布式係統的基本原理，包括數據分片、負載均衡、容錯機製、一緻性模型等。我們將探討 CAP 定理的內涵及其在分布式係統設計中的權衡，以及 Paxos、Raft 等共識算法的原理和應用，這些都是構建穩定可靠的海量數據處理係統的關鍵。 海量數據存儲技術：海量數據的存儲是一個巨大的挑戰。我們將詳細介紹當前主流的海量數據存儲技術，包括： 分布式文件係統：以 Hadoop 分布式文件係統（HDFS）為例，講解其架構設計、讀寫操作、副本機製以及在數據容錯和高可用性方麵的優勢。 分布式數據庫：涵蓋關係型分布式數據庫（如 TiDB、CockroachDB）和 NoSQL 數據庫（如 Cassandra、HBase、MongoDB）。我們將分析不同類型 NoSQL 數據庫的設計理念，如鍵值存儲、列族存儲、文檔存儲、圖數據庫等，以及它們各自的適用場景和性能特點。 數據倉庫與數據湖：對比傳統數據倉庫和新興數據湖的架構、數據模型和使用方式，講解它們在海量數據存儲和分析中的作用，以及現代數據平颱如何融閤兩者的優勢。 分布式計算模型：在海量數據存儲之上，高效的計算模型是進行數據分析的前提。我們將重點介紹： MapReduce 模型：深入解析 MapReduce 的計算思想、工作流程、Shuffle 過程以及其在批處理任務中的應用。我們將分析 MapReduce 的優勢和局限性，為理解更高級的計算框架奠定基礎。 Spark 計算引擎：作為當前最流行的分布式計算框架，Spark 的內存計算、有嚮無環圖（DAG）調度、容錯機製等核心技術將是本節的重點。我們將對比 Spark 和 MapReduce 的性能差異，並介紹 Spark 在批處理、流處理、圖計算和機器學習等方麵的統一處理能力。 第二部分：海量數據分析的利器——技術與工具 掌握瞭基礎理論和架構後，本部分將聚焦於海量數據分析的具體技術和實用工具，幫助讀者從數據中挖掘價值。 數據預處理與清洗：真實世界的數據往往充斥著噪聲、缺失值和不一緻性。本節將介紹一係列數據預處理和清洗的技術，包括： 數據集成：如何將來自不同源頭的數據進行整閤，解決模式衝突和冗餘問題。 數據變換：包括數據標準化、歸一化、特徵提取、特徵選擇等，以改善模型性能。 數據去噪：識彆和處理異常值、噪聲數據。 處理缺失值：插補、刪除等常用策略。 數據冗餘：檢測和消除重復數據。 批處理與流處理：海量數據的分析場景分為靜態數據的批處理和實時産生數據的流處理。 批處理分析：除瞭 MapReduce 和 Spark 之外，我們將介紹更高級的批處理框架和工具，如 Apache Hive、Apache Impala 等，它們提供瞭 SQL 接口，極大地簡化瞭對海量數據的查詢和分析。 流處理分析：在實時數據分析領域，Apache Kafka、Apache Flink、Spark Streaming 將是核心技術。我們將深入講解消息隊列的原理、流處理引擎的事件驅動模型、狀態管理、窗口操作以及如何實現低延遲、高吞吐量的實時分析。 數據倉庫與商業智能（BI）：本節將探討如何構建和利用數據倉庫來支持業務決策。我們將介紹數據倉庫的設計範式（如星型模型、雪花模型），以及如何利用 BI 工具（如 Tableau, Power BI, Superset）對數據進行可視化分析，生成報錶和儀錶盤，幫助業務人員快速理解數據洞察。 數據挖掘與機器學習算法：海量數據分析的核心目標之一是發現隱藏在數據中的模式和規律，並構建預測模型。我們將係統介紹數據挖掘和機器學習的關鍵算法，並強調它們在海量數據背景下的應用： 分類算法：邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯、K近鄰（KNN）、集成學習（隨機森林、梯度提升）。 迴歸算法：綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso 迴歸。 聚類算法：K-Means、DBSCAN、層次聚類。 關聯規則挖掘：Apriori、FP-Growth。 降維技術：主成分分析（PCA）、t-SNE。 深度學習基礎：神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其在海量數據特徵學習中的應用。 圖計算與分析：現實世界中許多復雜的關係可以通過圖模型來錶示，例如社交網絡、知識圖譜、交通網絡等。本節將介紹圖計算的基本概念、圖數據庫（如 Neo4j, ArangoDB）的應用，以及圖計算框架（如 Apache Giraph, GraphX）如何處理海量圖數據，進行社區發現、路徑查找、 PageRank 等分析。 第三部分：海量數據應用的實踐——案例與前沿 理論與技術最終要服務於實際應用。本部分將通過豐富的實際案例，展示海量數據處理與分析如何在各個領域産生巨大的價值，並展望未來的發展趨勢。 行業應用案例分析： 電子商務：個性化推薦係統、用戶行為分析、精準營銷、庫存優化。 金融領域：風險管理、欺詐檢測、量化交易、客戶畫像。 醫療健康：疾病預測、基因組學分析、藥物研發、電子病曆分析。 社交媒體：用戶情感分析、內容推薦、輿情監控、社交網絡分析。 物聯網（IoT）：設備狀態監控、預測性維護、能效管理、智能城市。 推薦係統：我們將深入剖析協同過濾、基於內容的推薦、混閤推薦等主流推薦算法的原理和在海量數據上的實現。 搜索引擎：數據爬取、索引構建、查詢處理、排名算法。 數據治理與安全：隨著數據規模的增長，數據治理、數據質量、數據隱私和數據安全問題也日益凸顯。本節將討論數據生命周期管理、元數據管理、數據血緣追蹤、訪問控製、加密技術以及閤規性要求，確保海量數據的可用性、完整性和安全性。 實時數據分析與決策：強調實時數據流的處理能力，以及如何構建能夠進行即時響應的分析係統，從而支持敏捷決策和自動化流程。 人工智能與海量數據：深入探討人工智能（AI）與海量數據之間的緊密聯係。AI 的發展離不開大量高質量的數據進行訓練，而海量數據處理技術則為 AI 模型的落地提供瞭算力和技術支撐。我們將介紹 AI 在海量數據分析中的具體應用，如自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等。 麵嚮未來的探索： 雲原生大數據平颱：探討容器化、微服務、Serverless 等雲原生技術如何重塑大數據架構，提升彈性、可伸縮性和效率。 數據編織（Data Fabric）與數據網格（Data Mesh）：介紹這些新興的數據架構理念，如何應對日益復雜和分布式的海量數據環境。 聯邦學習與隱私計算：在保護數據隱私的前提下，實現分布式數據的模型訓練。 可解釋性 AI（XAI）：隨著 AI 應用的深入，理解模型決策過程的需求日益迫切。 AIOps（人工智能運維）：將 AI 和數據分析應用於 IT 運維領域，實現自動化故障檢測、根因分析和智能響應。 總結 《海量數據處理與應用：理論、實踐與前沿探索》是一本麵嚮具有一定編程基礎，希望深入理解和掌握海量數據處理與分析技術的讀者而設計的。本書將理論性、係統性、實踐性與前沿性融為一體，力求為讀者提供一條清晰的學習路徑，使其能夠從容應對大數據帶來的機遇與挑戰，在數字化浪潮中，駕馭數據，創造價值。無論是想成為一名專業的數據工程師、數據科學傢，還是希望在工作中提升數據分析能力的應用型人纔，本書都將是您不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據分析領域充滿好奇，但又苦於找不到一個能夠真正入門的引路人。在網上瀏覽瞭大量資料後，這本書給我留下瞭深刻的印象。它不像其他一些書籍那樣，上來就堆砌一堆高深的理論，而是循序漸進，從最基礎的概念講起，一步一步引導讀者深入。作者的講解非常生動形象，我經常能通過他舉的例子，立刻就明白瞭那些原本模糊不清的原理。例如，在講解分布式存儲的時候，作者用瞭一個非常形象的比喻，讓我一下子就理解瞭MapReduce的核心思想。而且，書中提供的實驗部分也極其寶貴，我按照書中的步驟一步步操作，親手搭建瞭環境，運行瞭代碼，這種“動手齣真知”的學習方式，讓我對大數據技術有瞭更直觀的認識，也培養瞭我解決實際問題的能力。相比於其他隻是羅列概念的書籍，這本書更注重實踐，這對於我這種希望將理論應用於實際工作的人來說，實在是太重要瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的印刷質量真是讓人驚喜，紙張厚實，摸起來很有質感，即使經常翻閱也不會輕易損壞。封麵設計簡潔大氣，色彩搭配也很舒服，擺在書架上非常顯眼。打開書頁，字體大小適中，排版清晰，閱讀起來一點也不費眼。更重要的是，書中穿插的圖示和代碼示例都非常到位，邏輯清晰，一目瞭然，讓我這個初學者也能很快理解抽象的概念。有時候，學習一門新技術，光有理論知識是遠遠不夠的，還需要有像這樣製作精良的實體書作為載體，纔能真正沉浸其中，享受學習的過程。我尤其喜歡它在細節上的用心，比如章節之間的過渡自然流暢，每一個概念的引入都有鋪墊，不會顯得突兀。對於我這種喜歡把書放在床頭，睡前翻幾頁的人來說，這樣的觸感和視覺體驗，無疑是加分項。它不像一些電子書那樣冰冷，而是帶著溫度，仿佛一位循循善誘的老師，靜靜地等待著我的探索。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到這本書的時候，我還有點擔心它會不會太過於理論化，難以消化。但事實證明，我的顧慮是多餘的。這本書的敘事方式非常獨特，作者就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我們穿越大數據技術的迷宮。他不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“為什麼”和“怎麼做”。尤其是書中穿插的一些案例分析，讓我看到瞭大數據技術在實際應用中的強大威力，從商業分析到科學研究，它無處不在。這些案例並非簡單羅列，而是深入剖析瞭問題的産生、解決方案的設計以及最終的效果，讓我能夠從宏觀到微觀地理解大數據技術如何解決真實世界的問題。這種將理論與實踐緊密結閤的方式，讓我對大數據分析不再是停留在概念層麵，而是有瞭一種更具象、更深刻的認識。我特彆欣賞作者在講解復雜算法時，能夠用通俗易懂的語言將其拆解，讓我們這些非科班齣身的人也能輕鬆理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是，它不僅僅是一本技術教程，更像是一本能激發我學習興趣的“工具書”。我之前對大數據技術一直有一種畏難情緒，覺得它離自己很遙遠。但讀瞭這本書之後，我發現大數據其實並沒有那麼神秘，它可以通過一步步的學習和實踐來掌握。書中的實驗部分設計得非常巧妙，每一個實驗都緊密圍繞著前一章節的理論知識，讓我能夠立刻鞏固所學。而且，實驗步驟清晰明瞭，即使是沒有太多編程經驗的讀者，也能照著做。我印象最深的是書中關於機器學習算法的講解，作者用瞭很多生動形象的比喻，讓我這個對算法一竅不通的人也能理解其核心思想。這本書讓我看到瞭學習大數據技術的希望，也讓我願意投入更多的時間和精力去鑽研。

評分☆☆☆☆☆

作為一名曾經嘗試過其他大數據書籍的讀者，我不得不說，這本書在講解的深度和廣度上都達到瞭一個令人驚嘆的水平。它並沒有迴避那些復雜的底層原理，而是以一種非常友好的方式將它們呈現齣來，讓讀者在理解基本概念的同時，也能窺見技術的本質。書中的代碼示例也非常實用，可以直接復製粘貼運行，這大大節省瞭我自己搭建環境和調試代碼的時間。而且，作者在講解過程中，還會時不時地穿插一些他個人的經驗和感悟，這使得閱讀過程不再是枯燥的知識灌輸，而更像是一場與一位資深技術專傢的對話。我尤其喜歡書中關於數據預處理和特徵工程的章節，這部分內容往往是決定模型效果的關鍵，而作者的講解非常細緻，讓我受益匪淺。他提齣的那些優化建議，都是經過實戰檢驗的，非常具有參考價值。