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Hadoop数据分析 PDF 下载
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 资源简介： 通过提供分布式数据存储和并行计算框架，Hadoop已经从一个集群计算的抽象演化成了一个大数据的操作系统。本书旨在通过以可读且直观的方式提供集群计算和分析的概览，为数据科学家深入了解特定主题领域铺平道路，从数据科学家的视角介绍Hadoop集群计算和分析。本书分为两大部分，* 一部分从非常高的层次介绍分布式计算，讨论如何在集群上运行计算；* 二部分则重点关注数据科学家应该了解的工具和技术，意在为各种分析和大规模数据管理提供动力。 资源目录： 前言 ix * 一部分 分布式计算入门 * 1章 数据产品时代 2 1.1 什么是数据产品 2 1.2 使用Hadoop构建大规模数据产品 4 1.2.1 利用大型数据集 4 1.2.2 数据产品中的Hadoop 5 1.3 数据科学流水线和Hadoop生态系统 6 1.4 小结 8 * 2 章 大数据操作系统 9 2.1 基本概念 10 2.2 Hadoop架构 11 2.2.1 Hadoop集群 12 2.2.2 HDFS 14 2.2.3 YARN 15 2.3 使用分布式文件系统 16 2.3.1 基本的文件系统操作 16 2.3.2 HDFS文件权限 18 2.3.3 其他HDFS接口 19 2.4 使用分布式计算 20 2.4.1 MapReduce：函数式编程模型 20 2.4.2 MapReduce：集群上的实现 22 2.4.3 不止一个MapReduce：作业链 27 2.5 向YARN 提交MapReduce 作业 28 2.6 小结 30 第3 章 Python 框架和Hadoop Streaming 31 3.1 Hadoop Streaming 32 3.1.1 使用Streaming在CSV 数据上运行计算 34 3.1.2 执行Streaming作业 38 3.2 Python 的MapReduce框架 39 3.2.1 短语计数 42 3.2.2 其他框架 45 3.3 MapReduce进阶 46 3.3.1 combiner 46 3.3.2 partitioner 47 3.3.3 作业链 47 3.4 小结 50 第4 章 Spark内存计算 52 4.1 Spark基础 53 4.1.1 Spark栈 54 4.1.2 RDD 55 4.1.3 使用RDD 编程 56 4.2 基于PySpark的交互性Spark 59 4.3 编写Spark应用程序 61 4.4 小结 67 第5 章 分布式分析和模式 69 5.1 键计算 70 5.1.1 复合键 71 5.1.2 键空间模式 74 5.1.3 pair与stripe 78 5.2 设计模式 80 5.2.1 概要 81 5.2.2 索引 85 5.2.3 过滤 90 5.3 迈向* 后一英里分析 95 5.3.1 模型拟合 96 5.3.2 模型验证 97 5.4 小结 98 * 二部分 大数据科学的工作流和工具 第6 章 数据挖掘和数据仓 102 6.1 Hive 结构化数据查询 103 6.1.1 Hive 命令行接口（CLI） 103 6.1.2 Hive 查询语言 104 6.1.3 Hive 数据分析 108 6.2 HBase 113 6.2.1 NoSQL 与列式数据库 114 6.2.2 HBase 实时分析 116 6.3 小结 122 第7 章 数据采集 123 7.1 使用Sqoop 导入关系数据 124 7.1.1 从MySQL 导入HDFS 124 7.1.2 从MySQL 导入Hive 126 7.1.3 从MySQL 导入HBase 128 7.2 使用Flume 获取流式数据 130 7.2.1 Flume 数据流 130 7.2.2 使用Flume 获取产品印象数据 133 7.3 小结 136 第8 章 使用高 级API 进行分析 137 8.1 Pig 137 8.1.1 Pig Latin 138 8.1.2 数据类型 142 8.1.3 关系运算符 142 8.1.4 用户定义函数 143 8.1.5 Pig 小结 144 8.2 Spark 高 级API 144 8.2.1 Spark SQL 146 8.2.2 DataFrame 148 8.3 小结 153 第9 章 机器学习 154 9.1 使用Spark 进行可扩展的机器学习 154 9.1.1 协同过滤 156 9.1.2 分类 161 9.1.3 聚类 163 9.2 小结 166 * 10 章 总结：分布式数据科学实战 167 10.1 数据产品生命周期 168 10.1.1 数据湖泊 169 10.1.2 数据采集 171 10.1.3 计算数据存储 172 10.2 机器学习生命周期 173 10.3 小结 175 附录A 创建Hadoop 伪分布式开发环境 176 附录B 安装Hadoop 生态系统产品 184 术语表 193 关于作者 211 关于封面 211 |
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