Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 数据挖掘

◆技术为金融财务、行销分析、商业趋势预测带来全新的变革
◆详实的安装设定与程式编写说明降低学习入门门槛
◆可单机执行或以实机／虚拟机器建立多台演算阵列
◆具备大量实务案例分析与程式码范例实作

　　大数据分析与机器学习人工智慧带来资讯科技革命的第五波新浪潮
　　创新产业
　　大量商机
　　人才需求

　　一般人可能会认为大数据需要很多台机器的环境才能学习，但是本书透过虚拟机器的方法，就能在自家电脑演练建立Hadoop丛集，并且建立Spark开发环境。

　　以实机操作介绍Hadoop MapReduce与HDFS基本概念，以及Spark RDD与MapReduce基本观念。

　　以大数据分析实务案例：MoiveLens（电影喜好推荐引擎）、StumbleUpon（网页二元分类）、CovType（林相土地演算）、Bike Sharing（Ubike类租赁预测分析）。

　　配合范例程式码来介绍各种机器学习演算法，示范如何撷取资料、训练资料、建立模型、预测结果，由浅而深介绍Spark机器学习。

　　大数据对每个领域都造成影响。在商业、经济及其他领域中，将大量资料进行分析后，就可得出许多资料关联性。可用于预测商业趋势、行销研究、金融财务、疾病研究、打击犯罪等。大数据对每一个公司的决策方式将发生变革－决策方式将基于资料和分析的结果，而不是依靠经验和直觉。

　　资讯科技浪潮第一波是大型电脑，第二波是个人电脑，第三波是网路，第四波是社群媒体，第五波科技则是「大数据」。每一波的的资讯科技浪潮，总是带来工作与生活方式的改变，创造大量商机、新的产业、大量的工作机会。像是在网路时代，创造了Google、Amazon 等大公司，以及无数.com 公司。

　　每一波浪潮开始时，需求的相关人才最多，但是此时也是相关人才供应最少。因此对个人而言，如果能在浪潮兴起时就投入，往往成果最丰硕，并且有机会占有重要职位。像是网路刚兴起时，每个公司都需要建立网站，但是相对这方面的人才不够。那时候能撰写网页相关程式语言的工程师就能够获得高薪。但是后来投入的人越来越多，这方面的工程师就没有那么吃香了。

　　之前的科技浪潮，也许你没有机会躬逢其盛，或是没有机会在浪潮初期进入。但是大数据的浪潮方兴未艾，正是进入的好时机。根据IBM 调查预估，大数据目前的商机是71 亿美元，并将以每年增长20％速度持续成长，预计2015 年达到180 亿美元。机会是给有准备的人，学会了大数据分析的相关技能，让你有机会获得更好的薪资与发展前景。根据美国调查机构Robert Half Technology 2016 年趋势报告，在美国大数据工程师，薪水年成长8.9%，年薪大约13 万至18 万美金（约新台币429 万元~594 万元）。因为人才短缺，企业不惜重金挖角。（你可以在google 搜寻Robert Half Technology 2016 就可以下载此调查报告）

　　本书的主题是Haddop+Spark大数据分析与机器学习。Hadoop 大家已经知道是运用最多的大数据平台，然而Spark 异军突起，与Hadoop 相容而且执行速度更快，各大公司也开始加入Spark 开发。例如IBM 加入Apache Spark 社群打算培育百万名资料科学家。Google 与微软也分别应用了Spark 的功能来建置服务、发展大数据分析云端与机器学习平台。这些大公司的加入，也意味着未来更多公司会採用Hadoop+Spark 进行大数据资料分析。

　　然而目前市面上虽然很多大数据的书，但是多半偏向理论或应用层面的介绍，网路上的资讯虽然很多，但是也很杂乱。本书介绍希望能够用浅显易懂原理说明，再加上实机操作、范例程式，能够降低大数据技术的学习门槛，带领读者进入大数据与机器学习的领域。当然整个大数据的生态系非常庞大，需要学习的东西太多。希望读者能透过本书有了基本概念后，比较容易踏入这门领域，能继续深入研究其他大数据的相关技术。

数据科学与工程实践：从基础理论到前沿应用 本书聚焦于现代数据处理与分析领域的核心技术栈，旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的工程化指南。它涵盖了从数据采集、存储、处理到最终模型构建与部署的完整生命周期，强调理论与实践的紧密结合，帮助读者建立起坚实的数据工程基础，并掌握应对复杂业务场景的能力。 --- 第一部分：数据基础与工程实践 本部分将构建读者对数据世界的底层认知，并逐步引入高效处理大规模数据的工程方法论。 第一章：数据采集与清洗的艺术 数据是所有分析的基石。本章深入探讨数据获取的多种渠道与技术。我们将详细解析关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL）的高级查询优化、事务处理机制（ACID特性）及其在数据仓库中的应用。同时，对于非结构化数据和半结构化数据，我们将介绍网络爬虫技术（基于Python的Scrapy框架）的规范化构建，包括反爬策略的应对、数据解析的鲁棒性设计，以及对日志文件（如Nginx、应用日志）的结构化处理方法。 清洗（Cleansing）是确保数据质量的关键步骤。本章细致讲解数据缺失值处理的多种策略（插值法、删除法、模型预测法），异常值检测与矫正技术（基于统计学方法如Z-Score、IQR，以及基于距离的方法如LOF）。此外，还将涵盖数据标准化与归一化在不同算法中的适用性分析，并介绍数据脱敏与隐私保护的基础技术，确保合规性要求。 第二章：高效数据存储架构解析 在数据爆炸的时代，选择正确的存储方案至关重要。本章首先对比分析传统文件系统（如NFS）与分布式文件系统（DFS）的架构差异，重点剖析文件系统的冗余机制、数据块划分与负载均衡策略。 随后，我们将深入列式存储（Columnar Storage）的优势，解释Parquet和ORC格式在分析查询性能上的巨大提升，包括其压缩算法（如Dictionary Encoding, Run-Length Encoding）和谓词下推（Predicate Pushdown）的实现原理。我们还会探讨键值存储（Key-Value Stores，如Redis）在缓存层和会话管理中的应用，以及文档数据库（如MongoDB）在灵活Schema场景下的数据建模技巧。 第三章：并行计算框架的底层机制 并行计算是处理TB/PB级数据的核心能力。本章不再停留在API层面，而是深入探讨主流并行计算引擎的核心调度与执行模型。我们将详尽解析任务划分、资源隔离（如内存与磁盘溢出控制）、中间数据容错恢复机制。 重点分析迭代式计算的效率瓶颈与优化方案，对比不同框架在DAG（有向无环图）构建、编译与优化过程中的差异。理解这些底层机制，是编写高效、可扩展代码的前提。 --- 第二部分：深度数据处理与分析引擎 本部分将聚焦于实际处理大规模数据集的强大工具，并结合具体的应用场景进行深入剖析。 第四章：流式数据处理的实时脉搏 实时性要求催生了流处理技术。本章将详尽介绍流处理的四大核心概念：事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）、水位线（Watermark）与窗口操作（Windowing）。 我们将对比微批处理（Micro-batching）和纯粹的事件驱动模型的优劣。在窗口操作部分，将详细区分滚动窗口（Tumbling）、滑动窗口（Sliding）和会话窗口（Session）的数学定义与业务适用性。此外，还会涉及状态管理的持久化与容错机制，确保在系统故障时，实时计算结果的精确性与一致性。 第五章：图数据处理与社交网络分析 图数据是理解关系结构的关键。本章引入图数据库（如Neo4j）的基本操作语言（如Cypher），并讲解图的存储结构（如邻接矩阵、邻接表在内存和磁盘上的表现）。 核心内容在于图算法的并行实现。我们将详细阐述PageRank算法在分布式环境下的迭代优化，以及最短路径算法（如Dijkstra, BFS）在大规模图上的高效求解策略。最后，探讨社群发现算法（如Louvain方法）在复杂网络结构中的应用。 第六章：高性能SQL在分布式环境中的优化 SQL仍然是数据分析师最常用的语言。本章关注分布式SQL引擎（如Presto/Trino, Hive LLAP）如何实现高性能查询。我们将解析查询优化器的工作流程：从逻辑计划到物理计划的转换，包括连接顺序的重排、谓词的下推与过滤、聚合的提前。 重点分析数据倾斜（Data Skew）的成因及解决之道，包括使用两阶段聚合（Two-Phase Aggregation）和随机加盐（Salting）技术。此外，还将介绍向量化执行引擎如何通过批处理SIMD指令集提升CPU利用率。 --- 第三部分：高级分析、建模与部署流程 本部分将视野转向如何利用数据进行预测和决策，并关注如何将分析成果转化为生产力。 第七章：统计推断与因果分析基础 在数据分析中，区分相关性与因果性至关重要。本章提供严格的统计推断基础，包括假设检验（Hypothesis Testing）、置信区间（Confidence Intervals）的构建与解读。 我们将详细介绍实验设计（A/B Testing）的原理，包括样本量计算、统计功效分析（Power Analysis）以及多重检验问题的处理。此外，还将引入因果推断的初级模型，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM），帮助读者在非随机对照实验中尽可能地接近因果结论。 第八章：模型评估与可解释性技术 构建模型仅仅是第一步，可靠的评估和透明的决策机制才是工程化的体现。本章深入探讨模型性能的全面评估指标，不仅限于准确率（Accuracy），更侧重于业务敏感的指标，如精确率-召回率曲线（PR Curve）、F1分数、以及特定于分类和回归问题的损失函数。 我们将重点介绍模型可解释性（XAI）的技术栈，包括局部可解释性方法（如LIME）和全局归因方法（如SHAP值）的数学原理与实际操作，确保模型的决策过程可以被审计和理解。 第九章：数据科学工作流的自动化与治理 本部分探讨如何将模型从实验室带入生产环境，实现MLOps（机器学习运维）的实践。我们将介绍工作流编排工具（如Airflow, Dagster）在数据管道和模型训练流程中的应用，强调依赖管理、任务调度与监控。 内容还将包括模型版本控制、特征存储（Feature Store）的架构设计，以保证训练数据和在线推理数据的一致性。最后，讨论模型漂移（Model Drift）的检测方法与自动再训练触发机制，确保系统在真实世界数据变化时仍能保持高性能。 --- 本书的最终目标是培养具备“数据工程思维”和“数据科学素养”的复合型人才。通过本书的学习，读者将能够独立设计、构建和维护企业级的大规模数据处理与分析系统，并将前沿的统计与机器学习技术有效地转化为实际的业务价值。

作者简介

林大贵

　　作者从事IT产业多年，涉猎系统设计、网站开发、数位行销与商业智慧等多领域，具备丰富实务开发经验。

Chapter01 大数据与机器学习
1-1 大数据定义
1-2 Hadoop 简介
1-3 Hadoop HDFS 分散式档案系统
1-4 Hadoop MapReduce 介绍
1-5 Spark 介绍
1-6 机器学习介绍

Chapter02 Virtual Box 虚拟机器软体安装
2-1 VirtualBox 下载安装
2-2 设定Virtual Box 储存资料夹
2-3 在VirtualBox 建立虚拟机器

Chapter03 Ubuntu Linux 作业系统安装
3-1 下载Ubuntu 安装光碟档案
3-2 在Virtual Box 设定Ubuntu 虚拟光碟档案
3-3 开始安装Ubuntu
3-4 启动Ubuntu
3-5 安装Guest Additions
3-6 设定预设输入法
3-7 设定终端机程式
3-8 设定终端机白底黑字
3-9 设定共用剪贴簿

Chapter04 Hadoop Single Node Cluster 安装
4-1 安装JDK
4-2 设定SSH 无密码登入
4-3 下载安装Hadoop
4-4 设定Hadoop 环境变数
4-5 修改Hadoop 组态设定档
4-6 建立与格式化HDFS 目录
4-7 启动Hadoop
4-8 开启Hadoop Resource Manager Web 介面
4-9 NameNode HDFS Web 介面

Chapter05 Hadoop Multi Node Cluster 安装
5-1 复制Single Node Cluster 到data1
5-2 设定data1 伺服器
5-3 复制data1 伺服器至data2、data3、master
5-4 设定data2、data3 伺服器
5-5 设定master 伺服器
5-6 master 连线至data1、data2、data3 建立HDFS 目录
5-7 建立与格式化NameNode HDFS 目录
5-8 启动Hadoop Multi Node Cluster
5-9 开启Hadoop ResourceManager Web 介面
5-10 开启NameNode HDFS Web 介面

Chapter06 Hadoop HDFS 命令介绍
6-1 启动Hadoop Multi-Node Cluster
6-2 建立与查看HDFS 目录
6-3 从本机复制档案到HDFS
6-4 将HDFS 上的档案复制到本机
6-5 复制与删除HDFS 档案
6-6 Hadoop HDFS Web UI 介面浏览HDFS

Chapter07 Hadoop MapReduce 介绍
7-1 wordCount.java 介绍
7-2 编辑wordCount.java
7-3 编译wordCount.java
7-4 下载测试文字档
7-5 上传文字档至HDFS
7-6 执行wordCount.java
7-7 查看执行结果
7-8 Hadoop MapReduce 的缺点

Chapter08 Spark 安装介绍
8-1 SPARK 的cluster 模式架构图
8-2 Scala 介绍与安装
8-3 安装SPARK
8-4 启动spark-shell 互动介面
8-5 设定spark-shell 显示讯息
8-6 启动Hadoop
8-7 本机执行Spark-shell 程式
8-8 在Hadoop YARN 执行spark-shell
8-9 建置Spark standalone cluster 执行环境
8-10 在Spark standalone 执行spark-shell

Chapter09 Spark RDD 介绍
9-1 RDD 的特性
9-2 基本RDD「转换」运算
9-3 多个RDD「转换」运算
9-4 基本「动作」运算
9-5 RDD Key-Value 基本「转换」运算
9-6 多个RDD Key-Value「转换」运算
9-7 Key-Value「动作」运算
9-8 Broadcast 广播变数
9-9 accumulator 累加器
9-10 RDD Persistence 持久化
9-11 使用Spark 建立WordCount
9-12 Spark WordCount 详细解说

Chapter10 Spark 整合开发环境介绍
10-1 下载与安装Scala IDE
10-2 下载专案所需要的Library
10-3 启动eclipse
10-4 建立新Spark 专案
10-5 设定专案程式库
10-6 新增scala 程式
10-7 下载WordCount 测试资料
10-8 建立WordCount.scala
10-9 编译WordCount.scala 程式
10-10 执行WordCount.scala 程式
10-11 汇出jar 档
10-12 spark-submit 详细介绍
10-13 在本机local 模式执行WordCount 程式
10-14 在hadoop yarn-client 执行WordCount 程式
10-15 WordCount 程式在Spark Standalone Cluster 执行
10-16 本书范例程式安装说明

Chapter11 建立推荐引擎
11-1 推荐演算法介绍
11-2 「推荐引擎」大数据分析使用情境
11-3 ALS 推荐演算法介绍
11-4 ml-100k 推荐资料下载与介绍
11-5 使用spark-shell 汇入ml-100k 资料
11-6 查看汇入的资料
11-7 使用ALS.train 进行训练
11-8 使用模型进行推荐
11-9 显示推荐的电影的名称
11-10 建立Recommend 专案
11-11 Recommend.scala 程式码
11-12 建立PrepareData() 资料准备
11-13 recommend() 推荐程式码
11-14 执行Recommend.scala
11-15 建立AlsEv alution.scala 调校训练参数
11-16 建立PrepareData() 资料准备
11-17 进行训练评估
11-18 执行AlsEv aluation
11-19 修改Recommend.scala 为最佳参数组合

Chapter12 StumbleUpon 资料集介绍
12-1 StumbleUpon 资料集
12-2 下载StumbleUpon 资料
12-3 以LibreOffice Calc 试算表查看train.tsv
12-4 二元分类演算法

Chapter13 决策树二元分类
13-1 决策树介绍
13-2 建立Classi fication 专案
13-3 建立RunDecisionTreeBinary.scala 程式
13-4 资料准备阶段
13-5 训练评估阶段
13-6 预测阶段
13-7 执行RunDecisionTreeBinary.scala
13-8 修改RunDecisionTreeBinary 调校训练参数
13-9 RunDecisionTreeBinary 执行参数调校程式
13-10 RunDecisionTreeBinary 不执行参数调校程式

Chapter14 逻辑回归二元分类
14-1 逻辑回归分析介绍
14-2 RunLogisticRegressionWithSGDBinary.scala 程式说明
14-3 执行RunDecisionTreeRegression.scala 进行参数调校
14-4 执行RunDecisionTreeRegression.scala 不进行参数调校

Chapter15 支援向量机器SVM 二元分类
15-1 支援向量机器SVM 演算法基本概念
15-2 RunSVMWithSGDBinary.scala 程式说明
15-3 执行SVMWithSGD.scala 进行参数调校
15-4 执行SVMWithSGD.scala 不进行参数调校

Chapter16 单纯贝氏二元分类
16-1 单纯贝氏分析原理介绍
16-2 RunNaiveBayesBinary.scala 程式说明
16-3 执行NaiveBayes.scala 进行参数调校
16-4 执行NaiveBayes.scala 不进行参数调校

Chapter17 决策树多元分类
17-1 「森林覆盖树种」大数据问题分析情境
17-2 UCI Covertype 资料集介绍
17-3 下载与查看资料
17-4 建立RunDecisionTreeMulti.scala
17-5 修改RunDecisionTreeMulti.scala 程式
17-6 执行RunDecisionTreeMulti.scala 进行参数调校
17-7 执行RunDecisionTreeMulti.scala 不进行参数调校

Chapter18 决策树回归分析
18-1 Bike Sharing 大数据问题分析
18-2 Bike Sharing 资料集
18-3 下载与查看资料
18-4 建立RunDecisionTreeRegression.scala
18-5 修改RunDecisionTreeRegression.scala
18-6 执行RunDecisionTreeRegression.scala 执行参数调校
18-7 执行RunDecisionTreeRegression.scala 不执行参数调校

Chapter19 使用Apache Zeppelin 资料视觉化
19-1 Apache Zeppelin 介绍
19-2 安装Zeppelin 前的准备
19-3 Apache Zeppelin 安装
19-4 启动Apache Zeppelin
19-5 建立新的Notebook
19-6 使用Zeppelin 执行Shell 命令
19-7 建立暂存资料表「UserTable」
19-8 使用Zeppelin 执行年龄统计Spark SQL
19-9 使用Zeppelin 执行性别统计Spark SQL
19-10 依照职业统计
19-11 Spark SQL 加入文字方块输入参数
19-12 加入选项参数
19-13 Zeppelin 在firefox 浏览器使用的问题
19-14 同时显示多个统计栏位
19-15 工具列设定
19-16 设定段落标题
19-17 设定Paragraph 段落宽度
19-18 设定显示模式

评分☆☆☆☆☆

第一次接触到大数据这个领域，说实话，心里还是有点打鼓的。毕竟，名字听起来就觉得很硬核，加上Hadoop和Spark这些关键字，脑海里浮现的都是一堆代码和复杂的架构图。不过，手上的这本《Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》倒是让我眼前一亮。虽然书名听起来有点长，但实际翻阅起来，感觉它的叙事方式很接地气，一点点地把原本遥不可及的概念给拆解开来。一开始，它就不是直接丢给你一堆技术名词，而是先从大数据到底是什么、为什么重要开始讲起，让我这个新手也能慢慢跟上。然后，它很有条理地介绍了Hadoop的HDFS和MapReduce，感觉像是把一个庞然大物切成了可以理解的小块，让我知道数据是怎么存储、怎么被处理的。即使是初学者，也能在这种循序渐进的引导下，建立起对大数据处理流程的基本认识。我特别喜欢它在解释概念时，会穿插一些实际应用的例子，比如电商的数据分析、社交媒体的趋势预测等等，这样就能立刻感受到这些技术离我们并不遥远，而且能够解决实际问题，这大大提升了我继续往下读的动力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》这本书在机器学习部分的讲解，虽然不是像一本专门的机器学习教材那样面面俱到，但它胜在“整合”二字。它把机器学习的常用算法，比如分类、回归、聚类等，与Spark MLlib紧密地结合起来，用一种更实用的方式呈现。对于我们这些可能已经有一定机器学习基础，但希望将这些能力应用到大数据场景中的读者来说，这本书非常合适。它不会让你从头学习所有的数学原理，而是直接教你如何利用Spark的强大能力，去快速地实现这些机器学习算法，并且处理海量的数据。例如，书中关于模型训练和评估的部分，用Spark MLlib实现起来效率很高，而且还可以方便地进行分布式训练。这对于处理TB甚至PB级别的数据来说，是至关重要的。它让我看到了将机器学习能力“放大”的可能性，不再受限于单机性能，而是可以在分布式环境中，轻松地处理更复杂的模型和更大规模的数据集。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在整合开发这一块的内容，做得相当到位。很多时候，我们学习大数据技术，常常是孤立地学习Hadoop、Spark，却不知道如何将它们有效地结合起来，形成一个完整的项目流程。《Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》恰恰填补了这一块的空白。它不是简单地把Hadoop和Spark的功能罗列一遍，而是着重于“整合开发”，也就是说，它教我们如何将Hadoop作为数据的存储层，Spark作为强大的计算引擎，再结合机器学习库，来实现端到端的解决方案。书里有几个章节专门讲了如何构建一个完整的大数据分析项目，从数据采集、清洗、存储，到使用Spark进行复杂的分析和建模，最后如何部署和监控。这些章节中的案例都很贴近实际业务场景，比如如何构建一个用户行为分析平台，或者一个实时的推荐系统。这些例子都非常具体，有详细的步骤和代码示例，让我觉得学到的东西可以直接应用到工作中，很有实际操作价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》在介绍Spark的部分，真的可以说是给我打开了新世界的大门。Spark的内存计算能力，相比于Hadoop MapReduce，那种效率上的飞跃，光是想想就让人觉得兴奋。书里对Spark的RDD、DataFrame和Dataset这几个核心概念做了非常详尽的讲解，而且还会对比它们之间的优缺点，告诉我什么时候该用哪个。最棒的是，它不是枯燥地陈述理论，而是把这些理论都落实到具体的代码实现上。我尤其欣赏它在讲解Spark SQL和Spark Streaming时，给出的那些实战代码片段，那些代码我都尝试着在自己的环境里跑过，看到数据流动、结果输出，那种成就感是无与伦比的。而且，它还介绍了Spark MLlib，这可是机器学习的部分，把大数据分析和机器学习结合在一起，这正是我们现在很多企业都在追求的。从数据预处理到模型训练、评估，整套流程都梳理得很清楚，让我觉得以后在工作中，可以尝试用Spark来搭建更强大的数据分析和预测系统。

评分☆☆☆☆☆

整本书读下来，我最大的感受就是它的“实战”二字名副其实。它不是一本纯理论的书籍，也不是一本只有概念讲解的书。作者在书中倾注了大量的篇幅来展示如何将Hadoop和Spark这两个强大的工具，以及机器学习的技术，融会贯通，真正地应用于解决实际的大数据问题。书中的每一个案例，都仿佛是作者在真实项目中的一次复盘，从问题分析、技术选型，到架构设计、代码实现，再到最后的性能调优和结果解读，都讲得非常详细。我尤其喜欢它提供的那些可执行的代码示例，我都可以直接复制到自己的开发环境中进行测试和学习，这大大缩短了学习和实践的周期。读这本书，感觉就像是跟着一位经验丰富的工程师在手把手地教你如何做大数据开发，那种学习的效率和收获感是其他很多书难以比拟的。对于想要在实际工作中应用大数据技术，或者希望提升自己在大数据开发和机器学习整合能力的读者来说，这本书绝对是值得入手的一本好书。