Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰+生態係統操作與實戰指

Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰+生態係統操作與實戰指 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

林大貴,餘輝 著
圖書標籤:
  • Python
  • Spark
  • Hadoop
  • 機器學習
  • 大數據
  • 數據分析
  • 生態係統
  • 實戰
  • 數據挖掘
  • 大數據處理
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店鋪: 曠氏文豪圖書專營店
齣版社: 清華大學
ISBN:9787302490739
商品編碼:24133814358

具體描述

YL12874  9787302490739 9787302479673

Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰

本書從淺顯易懂的“大數據和機器學習”原理說明入手,講述大數據和機器學習的基本概念,如分類、分析、訓練、建模、預測、機器學習(推薦引擎)、機器學習(二元分類)、機器學習(多元分類)、機器學習(迴歸分析)和數據可視化應用等。書中不僅加入瞭新近的大數據技術,還豐富瞭“機器學習”內容。

為降低讀者學習大數據技術的門檻,書中提供瞭豐富的上機實踐操作和範例程序詳解,展示瞭如何在單機Windows係統上通過Virtual Box虛擬機安裝多機Linux虛擬機,如何建立Hadoop集群,再建立Spark開發環境。書中介紹搭建的上機實踐平颱並不限製於單颱實體計算機。對於有條件的公司和學校,參照書中介紹的搭建過程,同樣可以實現將自己的平颱搭建在多颱實體計算機上,以便更加接近於大數據和機器學習真實的運行環境。

本書非常適閤於學習大數據基礎知識的初學者閱讀,更適閤正在學習大數據理論和技術的人員作為上機實踐用的教材。

 

第1章  Python Spark機器學習與Hadoop大數據 1

1.1  機器學習的介紹 2

1.2  Spark的介紹 5

1.3  Spark數據處理 RDD、DataFrame、Spark SQL 7

1.4  使用Python開發 Spark機器學習與大數據應用 8

1.5  Python Spark 機器學習 9

1.6  Spark ML Pipeline機器學習流程介紹 10

1.7  Spark 2.0的介紹 12

1.8  大數據定義 13

1.9  Hadoop 簡介 14

1.10  Hadoop HDFS分布式文件係統 14

1.11  Hadoop MapReduce的介紹 17

1.12  結論 18

第2章  VirtualBox虛擬機軟件的安裝 19

2.1  VirtualBox的下載和安裝 20

2.2  設置VirtualBox存儲文件夾 23

2.3  在VirtualBox創建虛擬機 25

2.4  結論 29

第3章  Ubuntu Linux 操作係統的安裝 30

3.1  Ubuntu Linux 操作係統的安裝 31

3.2  在Virtual設置Ubuntu虛擬光盤文件 33

3.3  開始安裝Ubuntu 35

3.4  啓動Ubuntu 40

3.5  安裝增強功能 41

3.6  設置默認輸入法 45

3.7  設置“終端”程序 48

3.8  設置“終端”程序為白底黑字 49

3.9  設置共享剪貼闆 50

3.10  設置最佳下載服務器 52

3.11  結論 56

第4章  Hadoop Single Node Cluster的安裝 57

4.1  安裝JDK 58

4.2  設置SSH無密碼登錄 61

4.3  下載安裝Hadoop 64

4.4  設置Hadoop環境變量 67

4.5  修改Hadoop配置設置文件 69

4.6  創建並格式化HDFS目錄 73

4.7  啓動Hadoop 74

4.8  打開Hadoop Resource-Manager Web界麵 76

4.9  NameNode HDFS Web界麵 78

4.10  結論 79

第5章  Hadoop Multi Node Cluster的安裝 80

5.1  把Single Node Cluster復製到data1 83

5.2  設置VirtualBox網卡 84

5.3  設置data1服務器 87

5.4  復製data1服務器到data2、data3、master 94

5.5  設置data2服務器 97

5.6  設置data3服務器 100

5.7  設置master服務器 102

5.8  master連接到data1、data2、data3 創建HDFS目錄 107

5.9  創建並格式化NameNode HDFS目錄 110

5.10  啓動Hadoop Multi Node Cluster 112

5.11  打開Hadoop ResourceManager Web界麵 114

5.12  打開NameNode Web界麵 115

5.13  停止Hadoop Multi Node Cluster 116

5.14  結論 116

第 6 章  Hadoop HDFS命令 117

6.1  啓動Hadoop Multi-Node Cluster 118

6.2  創建與查看HDFS目錄 120

6.3  從本地計算機復製文件到HDFS 122

6.4  將HDFS上的文件復製到本地計算機 127

6.5  復製與刪除HDFS文件 129

6.6  在Hadoop HDFS Web用戶界麵瀏覽HDFS 131

6.7  結論 134

第7章  Hadoop MapReduce 135

7.1  簡單介紹WordCount.java 136

7.2  編輯WordCount.java 137

7.3  編譯WordCount.java 141

7.4  創建測試文本文件 143

7.5  運行WordCount.java 145

7.6  查看運行結果 146

7.7  結論 147

第8章  Python Spark的介紹與安裝 148

8.1  Scala的介紹與安裝 150

8.2  安裝Spark 153

8.3  啓動pyspark交互式界麵 156

8.4  設置pyspark顯示信息 157

8.5  創建測試用的文本文件 159

8.6  本地運行pyspark程序 161

8.7  在Hadoop YARN運行pyspark 163

8.8  構建Spark Standalone Cluster運行環境 165

8.9  在Spark Standalone運行pyspark 171

8.10  Spark Web UI界麵 173

8.11  結論 175

第9章  在 IPython Notebook 運行 Python Spark 程序 176

9.1  安裝Anaconda 177

9.2  在IPython Notebook使用Spark 180

9.3  打開IPython Notebook筆記本 184

9.4  插入程序單元格 185

9.5  加入注釋與設置程序代碼說明標題 186

9.6  關閉IPython Notebook 188

9.7  使用IPython Notebook在Hadoop YARN-client模式運行 189

9.8  使用IPython Notebook在Spark Stand Alone模式運行 192

9.9  整理在不同的模式運行IPython Notebook的命令 194

9.9.1  在 Local 啓動 IPython Notebook 195

9.9.2  在Hadoop YARN-client 模式啓動 IPython Notebook 195

9.9.3  在Spark Stand Alone 模式啓動 IPython Notebook 195

9.10  結論 196

第10章  Python Spark RDD 197

10.1  RDD的特性 198

10.2  開啓IPython Notebook 199

10.3  基本RDD“轉換”運算 201

10.4  多個RDD“轉換”運算 206

10.5  基本“動作”運算 208

10.6  RDD Key-Value 基本“轉換”運算 209

10.7  多個RDD Key-Value“轉換”運算 212

10.8  Key-Value“動作”運算 215

10.9  Broadcast 廣播變量 217

10.10  accumulator纍加器 220

10.11  RDD Persistence持久化 221

10.12  使用Spark創建WordCount 223

10.13  Spark WordCount詳細解說 226

10.14  結論 228

第11章  Python Spark的集成開發環境 229

11.1  下載與安裝eclipse Scala IDE 232

11.2  安裝PyDev 235

11.3  設置字符串替代變量 240

11.4  PyDev 設置 Python 鏈接庫 243

11.5  PyDev設置anaconda2鏈接庫路徑 245

11.6  PyDev設置Spark Python鏈接庫 247

11.7  PyDev設置環境變量 248

11.8  新建PyDev項目 251

11.9  加入WordCount.py程序 253

11.10  輸入WordCount.py程序 254

11.11  創建測試文件並上傳至HDFS目錄 257

11.12  使用spark-submit執行WordCount程序 259

11.13  在Hadoop YARN-client上運行WordCount程序 261

11.14  在Spark Standalone Cluster上運行WordCount程序 264

11.15  在eclipse外部工具運行Python Spark程序 267

11.16  在eclipse運行spark-submit YARN-client 273

11.17  在eclipse運行spark-submit Standalone 277

11.18  結論 280

第12章  Python Spark創建推薦引擎 281

12.1  推薦算法介紹 282

12.2  “推薦引擎”大數據分析使用場景 282

12.3  ALS推薦算法的介紹 283

12.4  如何搜索數據 285

12.5  啓動IPython Notebook 289

12.6  如何準備數據 290

12.7  如何訓練模型 294

12.8  如何使用模型進行推薦 295

12.9  顯示推薦的電影名稱 297

12.10  創建Recommend項目 299

12.11  運行RecommendTrain.py 推薦程序代碼 302

12.12  創建Recommend.py推薦程序代碼 304

12.13  在eclipse運行Recommend.py 307

12.14  結論 310

第13章  Python Spark MLlib決策樹二元分類 311

13.1  決策樹介紹 312

13.2  “StumbleUpon Evergreen”大數據問題 313

13.2.1  Kaggle網站介紹 313

13.2.2  “StumbleUpon Evergreen”大數據問題場景分析 313

13.3  決策樹二元分類機器學習 314

13.4  如何搜集數據 315

13.4.1  StumbleUpon數據內容 315

13.4.2  下載 StumbleUpon 數據 316

13.4.3  用LibreOffice Calc 電子錶格查看train.tsv 319

13.4.4  復製到項目目錄 322

13.5  使用IPython Notebook示範 323

13.6  如何進行數據準備 324

13.6.1  導入並轉換數據 324

13.6.2  提取 feature 特徵字段 327

13.6.3  提取分類特徵字段 328

13.6.4  提取數值特徵字段 331

13.6.5  返迴特徵字段 331

13.6.6  提取 label 標簽字段 331

13.6.7  建立訓練評估所需的數據 332

13.6.8  以隨機方式將數據分為 3 部分並返迴 333

13.6.9  編寫 PrepareData(sc) 函數 333

13.7  如何訓練模型 334

13.8  如何使用模型進行預測 335

13.9  如何評估模型的準確率 338

13.9.1  使用 AUC 評估二元分類模型 338

13.9.2  計算 AUC 339

13.10  模型的訓練參數如何影響準確率 341

13.10.1  建立 trainEvaluateModel 341

13.10.2  評估impurity參數 343

13.10.3  訓練評估的結果以圖錶顯示 344

13.10.4  編寫 evalParameter 347

13.10.5  使用 evalParameter 評估 maxDepth 參數 347

13.10.6  使用 evalParameter 評估 maxBins 參數 348

13.11  如何找齣準確率最高的參數組閤 349

13.12  如何確認是否過度訓練 352

13.13  編寫RunDecisionTreeBinary.py程序 352

13.14  開始輸入RunDecisionTreeBinary.py程序 353

13.15  運行RunDecisionTreeBinary.py 355

13.15.1  執行參數評估 355

13.15.2  所有參數訓練評估找齣最好的參數組閤 355

13.15.3  運行 RunDecisionTreeBinary.py 不要輸入參數 357

13.16  查看DecisionTree的分類規則 358

13.17  結論 360

第14章  Python Spark MLlib 邏輯迴歸二元分類 361

14.1  邏輯迴歸分析介紹 362

14.2  RunLogisticRegression WithSGDBinary.py程序說明 363

14.3  運行RunLogisticRegression WithSGDBinary.py進行參數評估 367

14.4  找齣最佳參數組閤 370

14.5  修改程序使用參數進行預測 370

14.6  結論 372

第15章  Python Spark MLlib支持嚮量機SVM二元分類 373

15.1  支持嚮量機SVM算法的基本概念 374

15.2  運行SVMWithSGD.py進行參數評估 376

15.3  運行SVMWithSGD.py 訓練評估參數並找齣最佳參數組閤 378

15.4  運行SVMWithSGD.py 使用最佳參數進行預測 379

15.5  結論 381

第16章  Python Spark MLlib樸素貝葉斯二元分類 382

16.1  樸素貝葉斯分析原理的介紹 383

16.2  RunNaiveBayesBinary.py程序說明 384

16.3  運行NaiveBayes.py進行參數評估 386

16.4  運行訓練評估並找齣最好的參數組閤 387

16.5  修改RunNaiveBayesBinary.py 直接使用最佳參數進行預測 388

16.6  結論 390

第17章  Python Spark MLlib決策樹多元分類 391

17.1  “森林覆蓋植被”大數據問題分析場景 392

17.2  UCI Covertype數據集介紹 393

17.3  下載與查看數據 394

17.4  修改PrepareData() 數據準備 396

17.5  修改trainModel 訓練模型程序 398

17.6  使用訓練完成的模型預測數據 399

17.7  運行RunDecisionTreeMulti.py 進行參數評估 401

17.8  運行RunDecisionTreeMulti.py 訓練評估參數並找齣最好的參數組閤 403

17.9  運行RunDecisionTreeMulti.py 不進行訓練評估 404

17.10  結論 406

第18章  Python Spark MLlib決策樹迴歸分析 407

18.1  Bike Sharing大數據問題分析 408

18.2  Bike Sharing數據集 409

18.3  下載與查看數據 409

18.4  修改 PrepareData() 數據準備 412

18.5  修改DecisionTree.trainRegressor訓練模型 415

18.6  以 RMSE 評估模型準確率 416

18.7  訓練評估找齣最好的參數組閤 417

18.8  使用訓練完成的模型預測數據 417

18.9  運行RunDecisionTreeMulti.py進行參數評估 419

18.10  運行RunDecisionTreeMulti.py訓練評估參數並找齣最好的參數組閤 421

18.11  運行RunDecisionTreeMulti.py 不進行訓練評估 422

18.12  結論 424

第19章  Python Spark SQL、DataFrame、RDD數據統計與可視化 425

19.1  RDD、DataFrame、Spark SQL 比較 426

19.2  創建RDD、DataFrame與Spark SQL 427

19.2.1  在 local 模式運行 IPython Notebook 427

19.2.2  創建RDD 427

19.2.3  創建DataFrame 428

19.2.4  設置 IPython Notebook 字體 430

19.2.5  為DataFrame 創建彆名 431

19.2.6  開始使用 Spark SQL 431

19.3  SELECT顯示部分字段 434

19.3.1  使用 RDD 選取顯示部分字段 434

19.3.2  使用 DataFrames 選取顯示字段 434

19.3.3  使用 Spark SQL 選取顯示字段 435

19.4  增加計算字段 436

19.4.1  使用 RDD 增加計算字段 436

19.4.2  使用 DataFrames 增加計算字段 436

19.4.3  使用 Spark SQL 增加計算字段 437

19.5  篩選數據 438

19.5.1  使用 RDD 篩選數據 438

19.5.2  使用 DataFrames 篩選數據 438

19.5.3  使用 Spark SQL 篩選數據 439

19.6  按單個字段給數據排序 439

19.6.1  RDD 按單個字段給數據排序 439

19.6.2  使用 Spark SQL排序 440

19.6.3  使用 DataFrames按升序給數據排序 441

19.6.4  使用 DataFrames按降序給數據排序 442

19.7  按多個字段給數據排序 442

19.7.1  RDD 按多個字段給數據排序 442

19.7.2  Spark SQL 按多個字段給數據排序 443

19.7.3  DataFrames 按多個字段給數據排序 443

19.8  顯示不重復的數據 444

19.8.1  RDD 顯示不重復的數據 444

19.8.2  Spark SQL 顯示不重復的數據 445

19.8.3  Dataframes顯示不重復的數據 445

19.9  分組統計數據 446

19.9.1  RDD 分組統計數據 446

19.9.2  Spark SQL分組統計數據 447

19.9.3  Dataframes分組統計數據 448

19.10  Join 聯接數據 450

19.10.1  創建 ZipCode 450

19.10.2  創建 zipcode_tab 452

19.10.3  Spark SQL 聯接 zipcode_table 數據錶 454

19.10.4  DataFrame user_df 聯接 zipcode_df 455

19.11  使用 Pandas DataFrames 繪圖 457

19.11.1  按照不同的州統計並以直方圖顯示 457

19.11.2  按照不同的職業統計人數並以圓餅圖顯示 459

19.12  結論 461

第20章  Spark ML Pipeline 機器學習流程二元分類 462

20.1  數據準備 464

20.1.1  在 local 模式執行 IPython Notebook 464

20.1.2  編寫 DataFrames UDF 用戶自定義函數 466

20.1.3  將數據分成 train_df 與 test_df 468

20.2  機器學習pipeline流程的組件 468

20.2.1  StringIndexer 468

20.2.2  OneHotEncoder 470

20.2.3  VectorAssembler 472

20.2.4  使用 DecisionTreeClassi?er 二元分類 474

20.3  建立機器學習pipeline流程 475

20.4  使用pipeline進行數據處理與訓練 476

20.5  使用pipelineModel 進行預測 477

20.6  評估模型的準確率 478

20.7  使用TrainValidation進行訓練驗證找齣最佳模型 479

20.8  使用crossValidation交叉驗證找齣最佳模型 481

20.9  使用隨機森林 RandomForestClassi?er分類器 483

20.10  結論 485

第21章  Spark ML Pipeline 機器學習流程多元分類 486

21.1  數據準備 487

21.1.1  讀取文本文件 488

21.1.2  創建 DataFrame 489

21.1.3  轉換為 double 490

21.2  建立機器學習pipeline流程 492

21.3  使用dt_pipeline進行數據處理與訓練 493

21.4  使用pipelineModel 進行預測 493

21.5  評估模型的準確率 495

21.4  使用TrainValidation進行訓練驗證找齣最佳模型 496

21.7  結論 498

第22章  Spark ML Pipeline 機器學習流程迴歸分析 499

22.1  數據準備 501

22.1.1  在local 模式執行 IPython Notebook 501

22.1.2  將數據分成 train_df 與 test_df 504

22.2  建立機器學習pipeline流程 504

22.3  使用dt_pipeline進行數據處理與訓練 506

22.4  使用pipelineModel 進行預測 506

22.5  評估模型的準確率 507

22.6  使用TrainValidation進行訓練驗證找齣最佳模型 508

22.7  使用crossValidation進行交叉驗證找齣最佳模型 510

22.8  使用GBT Regression 511

22.9  結論 513

附錄A  本書範例程序下載與安裝說明 514

A.1  下載範例程序 515

A.2  打開本書IPython Notebook範例程序 516

A.3  打開 eclipse PythonProject 範例程序 518



Hadoop + Spark生態係統操作與實戰指南

本書用於Hadoop+Spark快速上手,全麵解析Hadoop和Spark生態係統,通過原理解說和實例操作每一個組件,讓讀者能夠輕鬆跨入大數據分析與開發的大門。

全書共12章,大緻分為3個部分,第1部分(第1~7章)講解Hadoop的原生態組件,包括Hadoop、ZooKeeper、HBase、Hive環境搭建與安裝,以及介紹MapReduce、HDFS、ZooKeeper、HBase、Hive原理和Apache版本環境下實戰操作。第2部分(第8~11章)講解Spark的原生態組件,包括Spark Core、Spark SQL、Spark  Streaming、DataFrame,以及介紹Scala、Spark API、Spark SQL、Spark Streaming、DataFrame原理和CDH版本環境下實戰操作,其中Flume和Kafka屬於Apache*開源項目也放在本篇講解。第3部分(第12章)講解兩個大數據項目,包絡網頁日誌離綫項目和實時項目,在CDH版本環境下通過這兩個項目將Hadoop和Spark原生態組件進行整閤,一步步帶領讀者學習和實戰操作。

本書適閤想要快速掌握大數據技術的初學者,也適閤作為高等院校和培訓機構相關專業師生的教學參考書和實驗用書。

 

第1章  Hadoop概述 1

1.1  Hadoop簡介 1

1.2  Hadoop版本和生態係統 3

1.3  MapReduce簡介 7

1.4  HDFS簡介 8

1.5  Eclipse+Java開發環境搭建 10

1.5.1  Java安裝 10

1.5.2  Maven安裝 11

1.5.3  Eclipse安裝和配置 12

1.5.4  Eclipse創建Maven項目 16

1.5.5  Eclipse其餘配置 19

1.6  小結 21

第2章  Hadoop集群搭建 22

2.1  虛擬機簡介 22

2.2  虛擬機配置 24

2.3  Linux係統設置 31

2.4  Apache版本Hadoop集群搭建 36

2.5  CDH版本Hadoop集群搭建 44

2.5.1  安裝前期準備 44

2.5.2  Cloudera Manager安裝 45

2.5.3  CDH安裝 46

2.6  小結 55

第3章  Hadoop基礎與原理 56

3.1  MapReduce原理介紹 56

3.1.1  MapReduce的框架介紹 56

3.1.2  MapReduce的執行步驟 58

3.2  HDFS原理介紹 59

3.2.1  HDFS是什麼 59

3.2.2  HDFS架構介紹 59

3.3  HDFS實戰 62

3.3.1  HDFS客戶端的操作 62

3.3.2  Java操作HDFS 65

3.4  YARN原理介紹 69

3.5  小結 71

第4章  ZooKeeper實戰 72

4.1  ZooKeeper原理介紹 72

4.1.1  ZooKeeper基本概念 72

4.1.2  ZooKeeper工作原理 73

4.1.3  ZooKeeper工作流程 76

4.2  ZooKeeper安裝 78

4.3  ZooKeeper實戰 80

4.3.1  ZooKeeper客戶端的操作 80

4.3.2  Java操作ZooKeeper 81

4.3.3  Scala操作ZooKeeper 85

4.4  小結 87

第5章  MapReduce實戰 88

5.1  前期準備 88

5.2  查看YARN上的任務 95

5.3  加載配置文件 95

5.4  MapReduce實戰 96

5.5  小結 121

第6章  HBase實戰 122

6.1  HBase簡介及架構 122

6.2  HBase安裝 127

6.3  HBase實戰 129

6.3.1  HBase客戶端的操作 129

6.3.2  Java操作HBase 132

6.3.3  Scala操作HBase 136

6.4  小結 140

第7章  Hive實戰 141

7.1  Hive介紹和架構 141

7.2  Hive數據類型和錶結構 143

7.3  Hive分區、桶與傾斜 144

7.4  Hive安裝 146

7.5  Hive實戰 148

7.5.1  Hive客戶端的操作 148

7.5.2  Hive常用命令 154

7.5.3  Java操作Hive 155

7.6  小結 161

第8章  Scala實戰 162

8.1  Scala簡介與安裝 162

8.2  IntelliJ IDEA開發環境搭建 164

8.2.1  IntelliJ IDEA簡介 164

8.2.2  IntelliJ IDEA安裝 164

8.2.3  軟件配置 166

8.3  IntelliJ IDEA建立Maven項目 171

8.4  基礎語法 176

8.5  函數 179

8.6  控製語句 181

8.7  函數式編程 184

8.8  模式匹配 189

8.9  類和對象 191

8.10  Scala 異常處理 194

8.11  Trait(特徵) 195

8.12  Scala文件I/O 196

8.13  作業 198

8.13.1  九九乘法錶 198

8.13.2  冒泡排序 199

8.13.3  設計模式Command 200

8.13.4  集閤對稱判斷 202

8.13.5  綜閤題 204

8.14  小結 206

第9章  Flume實戰 207

9.1  Flume概述 207

9.2  Flume的結構 208

9.3  Flume安裝 211

9.4  Flume實戰 212

9.5  小結 214

第10章  Kafka實戰 215

10.1  Kafka概述 215

10.1.1  簡介 215

10.1.2  使用場景 217

10.2  Kafka設計原理 218

10.3  Kafka主要配置 222

10.4  Kafka客戶端操作 224

10.5  Java操作Kafka 226

10.5.1  生産者 226

10.5.2  消費者 228

10.6  Flume連接Kafka 229

10.7  小結 233

第11章  Spark實戰 234

11.1  Spark概述 234

11.2  Spark基本概念 234

11.3  Spark算子實戰及功能描述 238

11.3.1  Value型Transformation算子 238

11.3.2  Key-Value型Transformation算子 242

11.3.3  Actions算子 245

11.4  Spark Streaming實戰 248

11.5  Spark SQL和DataFrame實戰 253

11.6  小結 266

第12章  大數據網站日誌分析項目 267

12.1  項目介紹 267

12.2  網站離綫項目 267

12.2.1  業務框架圖 267

12.2.2  子服務“趨勢分析”詳解 268

12.2.3  錶格的設計 272

12.2.4  提前準備 274

12.2.5  項目步驟 287

12.3  網站實時項目 297

12.3.1  業務框架圖 297

12.3.2  子服務“當前在綫”詳解 297

12.3.3  錶格的設計 302

12.3.4  提前準備 304

12.3.5  項目步驟 327

12.4  小結 337

   


機器學習與大數據實戰:賦能智能決策與海量數據處理 在當今數據驅動的時代,無論是科研探索還是商業實踐,都離不開對海量數據的高效處理與深度洞察。而機器學習,作為人工智能的核心分支,正以前所未有的力量,驅動著各行各業的智能化轉型。本書旨在為讀者提供一套全麵、係統且極具實操性的學習指南,幫助您掌握機器學習在實際大數據場景中的應用,並熟練運用現代大數據處理框架,將理論知識轉化為解決實際問題的強大工具。 第一部分:機器學習的基石與進階 本書將從機器學習的基本概念和核心算法入手,逐步深入到更復雜的模型和技術。我們不會停留在理論的講解,而是通過大量的代碼示例和實際案例,讓您親身體驗機器學習的魅力。 機器學習入門: 什麼是機器學習? 我們將首先探討機器學習的定義、發展曆程以及它在現實世界中的廣泛應用,例如推薦係統、圖像識彆、自然語言處理等。 監督學習、無監督學習與強化學習: 深入理解這三大類機器學習範式的核心思想、適用場景以及代錶性算法。我們會詳細講解如何區分和選擇適閤不同問題的學習範式。 數據預處理與特徵工程: 真實世界的數據往往是雜亂無章的,高效的數據預處理和有意義的特徵工程是構建優秀模型的第一步,也是最關鍵的一步。我們將學習數據清洗(缺失值處理、異常值檢測)、數據轉換(歸一化、標準化、編碼)、特徵選擇與特徵提取等技術,並展示如何在實際項目中應用這些技術。 模型評估與選擇: 如何客觀地評估模型的性能?我們將介紹各種評估指標,如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等,並講解交叉驗證、網格搜索等模型調優技術,確保您能夠選擇齣最適閤您任務的模型。 經典機器學習算法深度解析: 綫性模型: 從最基礎的綫性迴歸和邏輯迴歸開始,深入理解其原理、假設以及在分類和迴歸任務中的應用。 樹模型: 決策樹、隨機森林、梯度提升樹(GBDT、XGBoost、LightGBM)是處理結構化數據最強大的算法之一。我們將詳細剖析這些算法的工作機製,並演示如何使用它們來解決復雜的預測問題。 支持嚮量機(SVM): 理解核函數在SVM中的作用,以及如何利用SVM進行高效的分類和迴歸。 聚類算法: K-Means、DBSCAN等無監督學習算法將幫助您發現數據中的隱藏結構和模式,適用於用戶分群、異常檢測等場景。 降維技術: PCA、t-SNE等降維算法能夠幫助我們處理高維數據,可視化數據,並提高模型的效率。 深度學習基礎: 神經網絡入門: 介紹神經網絡的基本構成(神經元、激活函數、層)、前嚮傳播與反嚮傳播算法。 捲積神經網絡(CNN): 專為處理圖像數據設計,我們將深入理解捲積層、池化層、全連接層等,並演示如何在圖像分類、目標檢測等任務中應用CNN。 循環神經網絡(RNN): 適用於處理序列數據,如文本和時間序列。我們將講解RNN、LSTM、GRU等模型,並展示其在自然語言處理和時間序列預測中的應用。 深度學習框架實踐: 本部分將重點展示如何使用主流的深度學習框架(如TensorFlow或PyTorch)來實現上述各種神經網絡模型,並通過具體的代碼示例帶領讀者完成訓練和部署。 第二部分:大數據處理框架與生態係統 海量數據的處理是機器學習落地應用的關鍵挑戰。本書將深入介紹當前最流行、最強大的大數據處理框架,使您能夠高效地存儲、管理、處理和分析TB甚至PB級彆的數據。 Hadoop生態係統詳解: Hadoop分布式文件係統(HDFS): 理解HDFS的設計理念,包括其高容錯性、高吞吐量以及數據存儲的原理,學習如何進行文件上傳、下載、管理等基本操作。 YARN(Yet Another Resource Negotiator): 掌握YARN在集群資源管理和作業調度的作用,理解其工作流程和核心組件。 MapReduce編程模型: 深入理解MapReduce的編程模型,包括Map、Reduce階段的邏輯,以及如何編寫高效的MapReduce作業。我們將提供實際的MapReduce編程示例,幫助您快速上手。 Apache Spark:下一代大數據處理引擎: Spark核心概念: 深入理解Spark的RDD(Resilient Distributed Dataset)抽象,以及Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等核心組件。 RDD操作: 掌握RDD的轉換(transformations)和行動(actions)操作,學會如何利用RDD進行復雜的數據處理。 Spark SQL: 利用Spark SQL進行結構化數據處理,包括使用DataFrame和Dataset API,以及編寫SQL查詢。這將極大地簡化大數據查詢和分析工作。 Spark Streaming: 學習如何使用Spark Streaming進行實時數據流處理,包括接收、處理和分析實時數據。 Spark MLlib: 掌握Spark的機器學習庫MLlib,如何在分布式環境下訓練和部署機器學習模型,充分利用Spark的計算能力加速模型訓練。 Spark性能優化: 學習Spark的調優技巧,包括內存管理、Shuffle調優、代碼優化等,以確保在大規模數據集上獲得最佳性能。 與其他大數據組件的集成: 數據倉庫與數據湖: 瞭解Hive、HBase等數據倉庫和數據湖技術,以及它們如何與Spark集成,構建統一的數據處理平颱。 數據采集與ETL: 簡要介紹Kafka、Flume等數據采集工具,以及如何將數據有效地傳輸到Hadoop或Spark進行處理。 可視化工具: 瞭解如何將Spark處理後的數據通過Tableau、Power BI等可視化工具進行展示,從而更直觀地理解數據洞察。 第三部分:實戰案例與項目實踐 理論知識的最終目的是解決實際問題。本書將通過一係列精心設計的實戰案例,將前麵學到的機器學習算法和大數據處理框架融會貫通,帶領讀者完成從數據獲取到模型部署的全過程。 案例一:電商用戶行為分析與精準推薦 使用Hadoop和Spark處理海量用戶點擊流數據。 運用機器學習算法(如協同過濾、矩陣分解)構建個性化推薦係統。 通過Spark Streaming實時分析用戶實時行為,動態更新推薦結果。 案例二:金融風險預測模型 采集和預處理大量的金融交易數據。 利用Spark MLlib訓練分類模型(如邏輯迴歸、GBDT)來預測貸款違約風險。 學習如何對模型進行部署和監控。 案例三:社交媒體情感分析 利用Spark處理社交媒體的海量文本數據。 應用自然語言處理技術(如詞嚮量、RNN)進行情感分析。 將Spark Streaming與情感分析模型結閤,實現實時輿情監控。 案例四:物聯網(IoT)數據分析與異常檢測 處理海量IoT設備産生的時序數據。 使用Spark MLlib或深度學習模型進行異常模式檢測。 展示如何將處理結果用於設備維護和故障預警。 本書特色: 理論與實踐並重: 既有嚴謹的理論講解,又有大量的代碼示例和實戰案例,讓您學以緻用。 技術棧全麵: 涵蓋瞭機器學習的核心算法、主流的深度學習框架以及Hadoop和Spark等大數據處理技術,構建完整的知識體係。 由淺入深: 從基礎概念到高級應用,循序漸進,適閤不同層次的讀者。 麵嚮未來: 關注當前最熱門的大數據與人工智能技術,幫助您在職業生涯中保持競爭力。 無論您是想在海量數據中挖掘價值的工程師、數據科學傢,還是希望提升業務智能化水平的技術管理者,本書都將是您寶貴的學習資源。通過本書的學習,您將能夠自信地駕馭機器學習與大數據技術,賦能您的項目,驅動智能決策,在快速變化的技術浪潮中乘風破浪。

用戶評價

評分

這本《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰+生態係統操作與實戰指》的書名,立刻就吸引瞭我。作為一名正在學習大數據和機器學習的初學者,我對這三個核心技術都有很強的學習需求,而這本書正好把它們整閤在瞭一起。我特彆關注“生態係統操作與實戰”這個部分,因為我認為理解Hadoop的整個生態圈,比如HDFS如何存儲數據,MapReduce如何進行計算,YARN如何調度資源,以及Spark如何利用這些資源進行更快的計算,是非常重要的。我希望書中能提供一些關於如何搭建和配置Hadoop和Spark集群的詳細步驟,以及一些常用的命令行操作和腳本示例。另外,關於機器學習的部分,我希望能夠看到一些具體的算法實現,例如如何使用Spark MLlib庫來構建模型,如何進行數據預處理、特徵選擇和模型評估。如果書中還能包含一些真實的業務場景,並給齣完整的解決方案,那就太有價值瞭,能幫助我更好地將所學知識應用到實際工作中。

評分

我最近購買的這本《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰+生態係統操作與實戰指》的書名,給我一種“一站式”學習的希望。我對大數據和機器學習的興趣由來已久,但一直苦於找不到一本能夠係統性地講解這些技術,並能提供豐富實戰案例的書籍。尤其是Spark 2.0,這是當前業界廣泛使用的分布式計算引擎,而Hadoop則是大數據的基礎設施,Python則是實現這一切的強大語言。這本書的組閤拳,讓我看到瞭解決問題的可能。我非常期待書中能夠深入講解Spark的RDD、DataFrame、Dataset API,以及它的執行計劃和優化策略。同時,對於Hadoop的HDFS和YARN,我也希望能看到更詳細的部署和管理指南,以及如何將Spark作業部署到Hadoop集群上運行。此外,書中提到的“機器學習與大數據實戰”部分,我希望能看到一些經典的機器學習算法,如邏輯迴歸、決策樹、隨機森林,甚至深度學習模型,是如何在Spark上進行分布式訓練的,並且最好能提供一些代碼示例,讓我能夠跟著操作。

評分

拿到這本書《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰+生態係統操作與實戰指》後,我最看重的是它的“實戰”二字。我是一名在校學生,對於大數據和機器學習理論知識有所涉獵,但總是感覺缺少實踐經驗。這本書將Python、Spark 2.0和Hadoop這三個當下最熱門的技術組閤在一起,並且強調實戰操作,這正是我需要的。我尤其對書中關於Spark 2.0的講解非常感興趣,希望它能詳細介紹Spark的架構、核心組件(如Driver Program、Cluster Manager、Worker Node)以及重要的API,如DataFrame和Dataset。同時,我希望能看到如何在Hadoop環境下部署和運行Spark,以及如何利用Spark進行大規模數據分析和處理。此外,“機器學習與大數據實戰”部分,我期待書中能夠提供一些實際的項目案例,例如如何利用Spark處理海量日誌數據,構建推薦係統,或者進行用戶行為分析。如果書中還能包含一些Python代碼示例,並解釋其背後的原理,那就更完美瞭,這樣我就可以邊學邊練,快速提升自己的動手能力。

評分

拿到這本《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰+生態係統操作與實戰指》後,第一感覺是它的標題非常“實在”,直擊痛點。作為一名在數據分析領域摸爬滾打瞭一段時間的從業者,我深知理論知識的枯燥和實踐操作的睏難。市麵上很多書要麼偏重理論,要麼案例老舊,要麼講解不清晰。這本書的亮點在於將Python、Spark 2.0、Hadoop以及機器學習這些核心技術融為一體,並且強調“實戰”。我尤其看重它在“生態係統操作”這部分的內容,因為理解Hadoop的HDFS、MapReduce、YARN等組件的協同工作原理,以及Spark如何在其上高效運行,對於構建穩定、可擴展的大數據平颱至關重要。我還期待書中能夠提供一些真實世界的案例,比如如何利用Spark進行大規模數據預處理、特徵工程,以及如何使用Hadoop集群來存儲和管理海量數據,最後通過機器學習模型進行預測或分類。如果書中還能涉及到一些常用的機器學習算法在Spark上的實現,那就更完美瞭。這本書的結構和內容安排,似乎能夠為我提供一條從基礎理論到高級應用的全方位學習路徑。

評分

我最近買瞭一本關於Python、Spark 2.0、Hadoop機器學習和大數據實戰的書,書名是《Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據實戰+生態係統操作與實戰指》。拿到手後,我迫不及待地翻閱瞭一下,發現這本書的封麵設計得很吸引人,有種科技感和專業感撲麵而來。書的紙張質量也很好,摸起來厚實,油墨印刷清晰,閱讀起來眼睛不會疲勞。我之前對大數據和機器學習一直有濃厚的興趣,但總覺得理論居多,缺乏實操的指引。這本書的書名就直接點齣瞭我想要的內容,Python作為主流的編程語言,Spark 2.0作為目前非常流行的分布式計算框架,再加上Hadoop這個大數據領域的基石,以及機器學習和實戰,感覺這幾乎涵蓋瞭我所有學習的重點。我尤其期待它在“生態係統操作與實戰”這部分的內容,希望能夠真正理解Hadoop生態圈裏各個組件是如何協同工作的,並且能通過實際的案例來學習如何在實際項目中應用這些技術。這本書的厚度也適中,既不會讓人望而卻步,又能保證內容的深度和廣度,我個人比較喜歡這種拿在手裏很有分量的書,感覺內容會比較紮實。

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