比Hadoop+Python还强：Spark MLlib机器学习实作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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大数据时代是一个充满着机会和挑战的时代，仅需要有一个得心应手的工具--MLlib就是这个工具。

　　本书的主要目的是介绍如何使用MLlib进行资料採撷。MLlib是Spark中最核心的部分，它是Spark机器学习函数库，可以执行在分散式丛集上的资料採撷工具。吸引了大量程式设计和开发人员进行相关内容的学习与开发。

　　本书理论内容由浅而深，採取实例和理论相结合的方式，内容全面而详尽，适合Spark MLlib初学者、大数据採撷、大数据分析的工作人员。
 

深入探索数据科学的广阔天地：基于现代计算框架的高效实践 本书将带您穿越数据处理与分析的前沿领域，聚焦于如何利用先进的分布式计算架构和现代编程范式，构建强大、可扩展且高效的数据科学解决方案。我们不局限于单一工具集或特定技术栈，而是致力于为您构建一个全面的、能够应对真实世界复杂挑战的技术视野。 本书内容严格围绕以下核心主题展开，旨在系统性地提升您在大数据环境下的机器学习建模、数据管道构建以及性能优化方面的实战能力： --- 第一部分：现代数据处理基础与高效能计算范式 本部分旨在奠定坚实的基础，理解当前大数据生态系统的核心组件及其运作原理，特别是那些提供高性能、内存计算能力和灵活数据抽象的框架。 1. 分布式计算核心原理与架构解析 深入剖析弹性分布式数据集（RDD）的底层设计哲学，理解其在容错性、并行化和惰性求值方面的优势与局限。我们将详细探讨图计算（GraphX）的数学基础及其在社交网络分析、推荐系统中的应用场景，而非仅仅停留在API调用层面。讨论现代内存计算框架如何通过绕过磁盘I/O瓶颈，实现数量级的性能提升，并对比不同级别抽象层（如DataFrame/Dataset与RDD）在不同工作负载下的性能特征。 2. 数据湖与数据仓库的融合实践 探讨如何利用开放的数据格式（如Parquet、ORC）构建统一的数据湖架构，并强调其在Schema演进和查询优化方面的重要性。本书将展示如何通过结合SQL引擎（如Presto/Trino或类似引擎）与批处理/流处理框架，实现对同一底层数据的快速交互式查询和复杂分析任务。内容将涵盖数据分层策略（Bronze, Silver, Gold）、数据质量检查的自动化流程设计。 3. 流式数据架构的构建与实时性保证 聚焦于构建低延迟、高吞吐的实时数据流处理系统。内容将涵盖事件驱动架构（EDA）的设计原则，以及如何利用专门的流处理库，实现窗口操作（滑动窗口、滚动窗口）、状态管理和精确一次（Exactly-Once）语义的保证。我们将深入分析背压机制（Backpressure）的原理及其在保障系统稳定运行中的作用。 --- 第二部分：高级机器学习算法的分布式实现与优化 本部分将超越标准库的简单应用，侧重于理解和部署复杂、高维模型，并针对分布式环境进行调优。 4. 深度学习模型在集群上的部署与训练 本书将详细阐述如何利用成熟的分布式深度学习框架（如TensorFlow Distributed或PyTorch Distributed），实现模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）。内容将包括梯度同步机制（AllReduce、Parameter Server）的深入对比，以及如何针对特定硬件（如多GPU节点）优化通信带宽和计算效率。我们将探讨超大规模数据集上迁移学习策略的有效实施方法。 5. 矩阵分解与协同过滤的扩展应用 深入研究ALS（交替最小二乘法）等矩阵分解技术在处理海量用户-物品交互数据时的性能瓶颈。我们将讨论如何通过优化迭代次数、正则化参数以及利用稀疏矩阵运算库，加速模型的收敛过程。更进一步，会涉及因子分解机（Factorization Machines）及深度协同过滤模型在推荐系统中的集成与效果评估。 6. 集成学习模型的分布式构建与评估 专注于梯度提升决策树（GBDT）等集成模型的分布式实现细节。内容将包括如何在Worker节点间高效地划分数据集、并行化特征工程步骤，并优化树的构建过程（如直方图算法的并行化）。评估部分将侧重于如何设计鲁棒的交叉验证策略，以避免分布式训练中可能引入的偏差。 --- 第三部分：模型部署、性能调优与生产环境集成 本部分关注如何将训练好的模型无缝集成到生产环境，并确保其具备高可用性和可维护性。 7. 模型服务的轻量化与高性能API设计 探讨将复杂的机器学习模型转化为低延迟、高并发服务的技术栈。内容将涵盖模型序列化（Serialization）的最佳实践，以及如何使用专门的推理服务器（Inference Servers）进行批量预测和实时API封装。我们将分析不同序列化格式（如ONNX）对跨平台兼容性和加载速度的影响。 8. 分布式系统的性能诊断与瓶颈识别 系统性地介绍如何使用专业的监控和分析工具来追踪分布式作业的执行计划。重点讲解如何解读DAG（有向无环图）执行计划，识别数据倾斜（Data Skew）和Shuffle操作的性能热点。内容将提供一套结构化的调试流程，用于定位内存溢出、I/O等待和CPU饱和等常见问题。 9. 资源管理与作业调度优化 理解集群资源管理器（如YARN、Kubernetes）如何分配和隔离计算资源。我们将探讨如何通过精细调整容器大小、内存预留和并发执行策略，最大化集群的资源利用率，同时保证关键机器学习作业的SLA（服务等级协议）。 --- 总结： 本书旨在为致力于构建下一代数据驱动系统的工程师和研究人员提供一套完整的、跨越多个主流技术的实践指南。我们关注的重点在于分布式计算的效率、算法实现的深度优化，以及模型从实验到生产的平滑过渡。通过详实的案例和底层的原理剖析，读者将能够自信地驾驭大规模数据集上的复杂分析任务。

前言

Chapter 01  星星之火
1.1 大数据时代
1.2 大数据分析时代
1.3 简单、优雅、有效-- 这就是Spark
1.4 核心-- MLlib
1.5 星星之火，可以燎原
1.6 小结

Chapter 02  Spark 安装和开发环境设定
2.1 Windows 单机模式Spark 安装和设定
2.2 经典的WordCount
2.3 小结

Chapter 03  RDD 详解
3.1 RDD 是什么
3.2 RDD 工作原理
3.3 RDD 应用API 详解
3.4 小结 .

Chapter 04  MLlib 基本概念
4.1 MLlib 基本资料型态
4.2 MLlib 数理统计基本概念
4.3 小结

Chapter 05  协作过泸演算法
5.1 协作过泸
5.2 相似度度量
5.3 MLlib 中的交替最小平方法（ALS 演算法）
5.4 小结

Chapter 06 MLlib 线性回归理论与实战
6.1 随机梯度下降演算法详解
6.2 MLlib 回归的过拟合
6.3 MLlib 线性回归实战
6.4 小结

Chapter 07 MLlib 分类实战
7.1 逻辑回归详解
7.2 支援向量机详解
7.3 单纯贝氏详解
7.4 小结

Chapter 08决策树与保序回归
8.1 决策树详解
8.2 保序回归详解
8.3 小结

Chapter 09 MLlib 中分群详解
9.1 分群与分类
9.2 MLlib 中的Kmeans 演算法
9.3 高斯混合分群
9.4 快速反覆运算分群
9.5 小结

Chapter 10 MLlib 中连结规则
10.1 Apriori 频繁项集演算法
10.2 FP-growth 演算法
10.3 小结

Chapter 11资料降维
11.1 奇异值分解（SVD）
11.2 主成分分析（PCA）
11.3 小结

Chapter 12特征分析和转换
12.1 TF-IDF
12.2 词向量化工具
12.3 以卡方检定为基础的特征选择
12.4 小结

Chapter 13 MLlib 实战演练-- 鸢尾花分析
13.1 建模说明
13.2 资料前置处理和分析
13.3 长与宽之间的关系-- 资料集的回归分析
13.4 使用分类和分群对鸢尾花资料集进行处理
13.5 最后的判断-- 决策树测试
13.6 小结

前言
　　
　　Spark在英文中是火花的意思，创作者希望它能够像火花一样点燃大数据时代的序幕。它，做到了。
　　
　　大数据时代是一个充满着机会和挑战的时代。就像一座未经开发的金山，任何人都有资格去获得其中宝藏，仅需要的就是有一个得心应手的工具——MLlib就是这个工具。
　　
　　本书目的
　　
　　本书的主要目的是介绍如何使用MLlib进行资料採撷。MLlib是Spark中最核心的部分，它是Spark机器学习函数库，经过无数创造者卓越的工作，MLlib已经成为一个优雅的、可以执行在分散式丛集上的资料採撷工具。
　　
　　MLlib充分利用了现有资料採撷的技术与方法，将隐藏在资料中不为人知，但又包含价值的资讯从中分析出来，并透过对应的电脑程式，无须人工操作自动地在系统中进行计算，以发现其中的规律。
　　
　　通常来说，资料採撷的困难和重点于在于两个方面：分别是演算法的学习和程式的设计。还有的是需要使用者有些对应的背景知识，例如统计学、人工智慧、网路技术等。本书在写作上以工程实作为主，重点介绍其与资料採撷密切相关的演算法与概念，并且使用浅显容易的语言将其中有关的演算法进行综合性描述，可以帮助使用者更进一步地採撷了解和掌握资料採撷的原理。
　　
　　作者在写作本书的时候有一个基本原则，这本书应该表现工程实作与理论之间的平衡。资料採撷的目的是为了解决现实中的问题，并提供一个结果，而非去理论比较哪个演算法更高深，看起来更能唬人。本书对演算法的基本理论和演算法也做了描述，如果读者阅读起来觉得困难，建议找出对应的教材深入复习一下，相信大多数的读者都能了解相关的内容。
　　
　　本书内容
　　
　　本书主要介绍MLlib资料採撷演算法，撰写的内容可以分成三部分：第一部分是MLlib最基本的介绍以及RDD的用法，包含第1~4章；第二部分是MLlib演算法的应用介绍，包含第5~12章；第三部分透过一个经典的实例向读者示范了如何使用MLlib去进行资料採撷工作，即第13章。
　　
　　各章节内容如下：
　　
　　■第1章主要介绍了大数据时代带给社会与个人的影响，并由此产生的各种意义。介绍了大数据如何深入到每个人的生活之中。MLlib是大数据分析的利器，能够帮助使用者更进一步地完成资料分析。
　　
　　■第2章介绍Spark设定的单机版安装方法和开发环境设定。MLlib是Spark资料处理架构的主要元件，因此其执行必须要有Spark的支援。
　　
　　■第3章是对弹性资料集（RDD）进行了说明，包含弹性资料集的基本组成原理和使用，以及弹性资料集在资料处理时产生的相互相依关系，并对主要方法逐一进行范例示范。
　　
　　■第4章介绍了MLlib在资料处理时所用到的基本资料型态。MLlib对资料进行处理时，需要将资料转变成对应的资料类型。
　　
　　■第5章介绍了MLlib中协作过泸演算法的基本原理和应用，并据此介绍了相似度计算和最小平方法的原理和应用。
　　
　　■第6~12章每章是一个MLlib分支部分，其将MLlib各个资料採撷演算法分别做了应用描述，介绍了其基本原理和学科背景，示范了使用方法和范例，对每个资料做了详细的分析。并且在一些较为重要的程式码上，作者深入MLlib原始程式，研究了其建置方法和参数设计，进一步帮助读者更深入地了解MLlib，也为将来读者撰写自有的MLlib程式奠定了基础。
　　
　　■第13章是本文的最后一章，透过经典的鸢尾花资料集向读者示范了一个资料採撷的详细步骤。从资料的前置处理开始，去除有相关性的重复资料，採用多种演算法对资料进行分析计算，对资料进行分类回归，最后获得隐藏在资料中的结果，并为读者示范了资料採撷的基本步骤与方法。
　　
　　本书特点
　　
　　■本书尽量避免纯粹的理论知识介绍和高深技术研讨，完全从应用实作出发，用最简单的、典型的范例引伸出核心知识，最后还指出了通往「高精尖」进一步深入学习的道路；　　
　　■本书全面介绍了MLlib有关的资料採撷的基本结构和上层程式设计，借此能够系统地看到MLlib的全貌，让读者在学习的过程中不至于迷失方向；　　
　　■本书在写作上浅显容易，没有深奥的数学知识，採用了较为简洁的形式描述了应用的理论知识，让读者透过轻松愉悦地阅读掌握相关内容；
　　■本书旨在引导读者进行更多技术上的创新，每章都会用范例描述的形式帮助读者更进一步地学习内容；　　
　　■本书程式遵循重构原理，避免程式污染，引导读者写出优秀的、简洁的、可维护的程式。
　　
　　读者与作者
　　■准备从事或已从事大数据採撷、大数据分析的工作人员。
　　■SparkMLlib初学者。
　　■大专院校和补教单位资料分析和处理相关专业的师生。
　　本书由王晓华主编，其他参与创作的作者还有李阳、张学军、陈士领、陈丽、殷龙、张鑫、赵海波、张兴瑜、毛聪、王琳、陈宇、生晖、张喆、王健，排名不分先后。
　　
　　范例程式下载
　　本书范例程式可以从本公司官网(www.topteam.cc)对应到本书的地方下载。

评分☆☆☆☆☆

光看書名就覺得這本書一定很實用！「比Hadoop+Python還強」這句話，根本就是在對我喊話嘛！平常寫Python處理數據，有時候遇到大數據就覺得有點吃力，又聽說Hadoop很強，但一想到那些複雜的操作就頭痛。Spark MLlib這個名字，聽起來就像是結合了兩者的優點，又更上一層樓的感覺！我最想知道的就是，它到底強在哪裡？是真的在運算速度上比Hadoop+Python快很多，還是說在操作上更直觀、更容易上手？如果這本書能提供實際的程式碼，教我怎麼用Spark MLlib來解決一些常見的機器學習問題，例如數據分類、聚類、迴歸等等，那真是太棒了！我希望透過這本書，能學到一些真正能提升我工作效率的技巧，而不是只是理論知識。期待能看到書中有很多圖表和範例，幫助我快速理解！

评分☆☆☆☆☆

哇！這本書光聽名字就覺得超厲害的！「比Hadoop+Python還強」這句口號真的太吸引人了，尤其是我這種平常寫一些Python小爬蟲、偶爾用Hadoop處理一下大數據的門外漢。常常覺得Hadoop雖然強大，但設定和操作起來總是有點門檻，Python雖然靈活，但遇到海量數據的時候，效能就顯得力不從心。Spark MLlib聽起來就像是結合了兩者的優點，又更上一層樓的感覺！這本書如果能把Spark MLlib的原理講清楚，又搭配實際的Python操作範例，那絕對是無價之寶！我真的很想知道，它到底怎麼個「比Hadoop+Python還強」法，是速度上？易用性上？還是說能解決Hadoop+Python解決不了的問題？作者如果能針對這個核心優勢，從實際應用場景出發，像是推薦系統、異常偵測、甚至是自然語言處理的進階應用，一步一步引導讀者實作，那絕對是能讓我在職場上大放異彩的神器！我超期待它能給我帶來哪些令人驚豔的開發體驗！

评分☆☆☆☆☆

「比Hadoop+Python還強」！這句口號讓我眼睛一亮！我在工作中經常接觸到需要處理大量數據的專案，有時會覺得Hadoop的複雜性和Python在處理大數據時的瓶頸，讓我有點力不從心。Spark MLlib聽起來就是一個非常有潛力的技術，能將兩者的優勢結合，並且提供更強大的效能。我非常期待這本書能夠深入淺出地解釋Spark MLlib的核心概念，並且透過實際的程式碼範例，展示如何運用它來解決真實世界的機器學習問題。例如，在推薦系統、圖像辨識、或是文字分析等領域，Spark MLlib能帶來哪些突破性的進展？如果書裡能夠提供豐富的案例研究，並且指導我們如何進行數據預處理、特徵工程、模型選擇、以及模型評估等關鍵步驟，那我絕對會毫不猶豫地入手！這本書很有可能成為我提升大數據機器學習能力的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題真的太有吸引力了！「比Hadoop+Python還強」這句slogan，對於像我這樣在數據科學領域摸索的學習者來說，簡直就像是黑暗中的一道曙光。我一直對於Hadoop生態系的強大感到敬畏，但同時也對其學習門檻感到卻步；而Python雖然靈活且易於上手，但在處理真正龐大的數據集時，效能瓶頸總會讓人感到一絲無奈。Spark MLlib聽起來就像是為了解決這些痛點而生的技術，能夠集結兩者的優勢，並在效能上更上一層樓。我非常期待這本書能透過清晰的架構和詳實的內容，帶領我們深入了解Spark MLlib的運作原理，並提供大量貼近實務的程式碼範例。我希望能透過這本書，學到如何運用Spark MLlib來高效地進行特徵工程、模型訓練，甚至部署，進而解決在實際業務場景中遇到的複雜機器學習問題，像是精準行銷、風險評估、或是智能客服等。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名真是直擊痛點！「比Hadoop+Python還強」這句話，簡直就是點燃了我對大數據處理和機器學習的熱情。我之前嘗試過用Python來做一些簡單的機器學習專案，但當數據量一上來，就開始卡頓，效能問題讓我很苦惱。Hadoop雖然聽起來很威，但學習曲線真的很高，光是那些設定和概念就讓我望而卻步。Spark MLlib這個名字聽起來就很酷，好像是解決了我現有困境的完美方案。我特別好奇這本書會怎麼闡述Spark MLlib的架構和優勢，它是不是真的比Hadoop+Python組合更高效、更方便？如果書裡有實際的程式碼範例，能夠帶著我們從零開始，一步步建立起一個完整的機器學習模型，解決實際問題，那我就真的太開心了！我希望能透過這本書，學到如何在短時間內，用更少的資源，處理更大的數據集，並且建立出更精準、更強大的機器學習模型。