大数据(Big Data)分析与应用：使用Hadoop与Spark(最新版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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1.阐述大数据的重要观念，包括正面的效用与负面的副作用，建立 读者对大数据正确的认知。
　　2.说明大数据时代的因应与挑战，其中有思维的转变、大数据分析技术、大数据的应用模式分类，也有大数据分析的流程。
　　3.介绍各行各业的大数据经典应用案例，让读者体会大数据分析的应用精随，有机会发挥创造力，开创自己的大数据应用。
　　4.介绍大数据分析工具（Hadoop和Spark）的生态系统，期使读者能充分掌握大数据的技术发展和工具的应用蓝图。
　　5.透过对大数据工具的实战演练，包括安装、设定、指令操作等，使读者在具备大数据概念正确理解的同时，还能拥有动手实现的功力。
　　6.学习大数据程式语言Scala，熟悉函数式程式设计（functional programming）的特点，以及它对于大数据的操作与处理，提升读者对大数据分析演算法的开发能力。
　　7.使用Spark的机器学习程式库（MLlib），应用在既有资料集的分析上，让读者迅速获得大数据的预测能力。

计算机科学与技术前沿探索：软件工程与系统架构实战指南 本书聚焦于现代软件开发的核心领域，深入剖析软件工程的理论基础、前沿方法论及其在复杂系统架构设计与实现中的实战应用。它旨在为系统架构师、高级软件工程师以及致力于提升工程实践能力的开发者提供一份全面、深入的技术路线图。 第一部分：现代软件工程的基石与演进 第1章：软件开发的范式转变与敏捷工程深度解析 本章首先回顾软件开发历史上主要范式的演进历程，从瀑布模型的局限性到迭代与增量模型的兴起。重点深入探讨敏捷宣言背后的哲学思想，并对Scrum、看板（Kanban）等主流敏捷框架进行细致的比较分析。内容不仅限于流程管理，更侧重于如何将敏捷原则融入到团队文化、需求管理和持续反馈循环的构建中。特别讨论了“精益（Lean）”思想在软件开发中的体现，例如价值流图的绘制与浪费的识别和消除。本章的实践环节将引导读者设计一个适合中型项目的混合敏捷模型，并评估其在不同项目约束条件下的适用性。 第2章：高质量代码的工程化：设计原则、模式与重构策略 软件质量是系统的生命线。本章系统梳理了SOLID设计原则，并结合具体的代码实例展示了如何将这些原则落地，避免“代码坏味道”。我们将超越基础的GoF设计模式，深入探讨领域驱动设计（DDD）中的核心概念，如限界上下文（Bounded Context）、实体、值对象和聚合根的精确划分与应用。关于重构，本章不仅介绍工具层面的辅助，更强调“有目的的重构”——如何识别技术债务的根源，并制定出最小化风险、最大化收益的重构路线图。内容将详述如何通过“绞杀者模式”（Strangler Fig Pattern）安全地迭代遗留系统。 第3章：需求工程与用户体验（UX）驱动的开发 有效捕捉和管理需求是项目成功的起点。本章详述了从模糊的用户痛点到清晰、可执行用户故事的转化过程。我们将探讨用户旅程地图（User Journey Mapping）的绘制方法，以及如何利用Persona来指导功能优先级排序。在需求分析层面，本章引入了基于事件风暴（Event Storming）的技术，用于快速理解复杂业务流程中的核心事件流。软件需求文档（SRD）的编写不再是形式主义，而是强调以验收准则驱动的规格说明（Specification by Example），确保开发团队与业务方对交付物的理解完全一致。 第二部分：分布式系统架构与云原生实践 第4章：系统架构设计方法论：从单体到微服务 本部分是本书的架构核心。本章首先建立系统的非功能性需求（NFRs）分析框架，包括性能、可扩展性、可靠性与安全性。在此基础上，详细对比了单体架构、分层架构与面向服务的架构（SOA）的优劣。深入探讨微服务架构的治理挑战，如服务间通信（同步与异步）、数据一致性（Saga模式）以及分布式事务的处理。我们将使用架构决策记录（ADR）作为工具，系统性地记录和回顾关键架构选择的背景、权衡和结果，从而建立清晰的架构演进历史。 第5章：容器化与基础设施即代码（IaC）的深度集成 容器技术已成为现代部署的标准。本章专注于深入理解容器运行时（Runtime）的工作原理，而非简单的`docker run`命令。内容覆盖容器镜像的最佳实践（多阶段构建、最小化基础镜像），以及容器编排工具Kubernetes（K8s）的核心组件解析，包括Pod、Service、Deployment和StatefulSet的精确使用场景。在基础设施自动化方面，我们将详细介绍Terraform或Pulumi等IaC工具，如何构建声明式、可重复部署的基础设施环境，并讨论配置管理工具Ansible或SaltStack在应用配置部署中的互补作用。 第6章：构建高可靠性的弹性系统 系统必须能优雅地应对故障。本章围绕“弹性设计”展开，介绍了故障注入测试（Chaos Engineering）的概念和实践，并探讨了Netflix Hystrix或其现代替代品中的熔断器（Circuit Breaker）、限流器（Rate Limiter）和超时机制的实现原理。内容还涵盖了分布式系统的容错策略，如幂等性设计、乐观锁与悲观锁的选用，以及如何设计高效的健康检查和自动恢复机制，确保系统在面对部分组件失效时仍能提供核心服务。 第三部分：数据处理与系统监控 第7章：现代数据管道的构建与流式处理基础 尽管本书不深入Hadoop或Spark的细节，但本章将系统地介绍数据在企业中的生命周期和处理范式。我们探讨批处理与流处理的根本区别，并引入消息队列（如Kafka、RabbitMQ）作为系统间解耦和数据流缓冲的核心组件。重点讨论构建“Lambda架构”或“Kappa架构”的必要性，以及如何设计一个能够灵活支持历史回溯（Batch View）和实时洞察（Speed Layer）的数据管道。内容将涉及数据序列化（如Protocol Buffers）的选择对管道性能的影响。 第8章：可观测性（Observability）的全面构建 现代复杂系统依赖于深度洞察力。本章将“监控”提升到“可观测性”的层面，聚焦于三大支柱：日志（Logging）、指标（Metrics）和分布式追踪（Tracing）。我们将介绍结构化日志的最佳实践，以及如何利用Prometheus/Grafana进行时间序列数据的可视化和告警配置。分布式追踪系统（如Jaeger或Zipkin）的原理是本章的重点，它能帮助开发者在微服务调用链中准确定位延迟瓶颈和错误源头。本章强调，构建可观测性是为了在用户发现问题之前就进行干预。 第9章：安全工程融入开发生命周期（SecDevOps） 安全不再是事后补救。本章将安全实践嵌入到CI/CD流程中。内容涵盖静态应用安全测试（SAST）和动态应用安全测试（DAST）工具的集成点。讨论身份验证与授权的现代方法，如OAuth 2.0和OpenID Connect（OIDC）在微服务环境中的实现挑战。此外，本章还会详细剖析API安全的关键措施，包括输入验证、速率限制、Secrets管理（如Vault的使用），以及如何构建防御纵深（Defense in Depth）的安全架构。 总结 本书是一本面向工程实践的深度指南，它将软件工程的严谨性与分布式系统的复杂性相结合，提供了一套构建、部署和维护高性能、高可靠系统的实战框架和思考方法。阅读本书后，读者将掌握将理论转化为健壮、可扩展软件产品的核心能力。

观念篇
第 1 章　进入大数据时代
1-1 大数据时代来了
1-2 「大」数据有多「大」
1-3 大数据的「大」特征
1-4 大数据的「大」作用
1-5 大数据的「大」问题
1-6 结语

第 2 章　大数据挑战与因应
2-1 大数据的思维转变
2-2 大数据案例
2-3 大数据的应用模式分类
2-4 大数据计画的启动
2-5 结语

第 3 章　大数据分析技术
3-1 资料科学
3-2 资料分析工具箱
3-3 大数据分析流程
3-4 结语

工具篇
第 4 章　大数据工具与生态系统
4-1 Hadoop/HDFS：分散式档案系统
4-2 Spark：平行运算框架
4-3 NoSQL 资料库
4-4 结语

第 5 章　大数据作业系统Ubuntu 的安装
5-1 安装虚拟化系统工具Oracle VirtualBox
5-2 新增和设定Ubuntu 虚拟机
5-3 安装和设定Ubuntu 作业系统

第 6 章　大数据平台Hadoop 和Spark 的安装
6-1 建立和设定master 主机
6-2 建立slave1 虚拟机
6-3 继续master 的设定
6-4 启动Hadoop 主机集群
6-5 试玩HDFS
6-6 试玩Spark
6-7 结束Spark 和Hadoop

第 7 章　HDFS 和Spark RDD 的操作
7-1 HDFS 的操作指令
7-2 Spark RDD 的操作

第 8 章　Scala—大数据的程式语言
8-1 Scala 基础
8-2 基本的资料型态
8-3 资料集Collections
8-4 逻辑流程控制
8-5 函数
8-6 常用资料集处理方法
8-7 模式匹配Pattern Matching

应用篇
第 9 章　大数据分析应用基础
9-1 字数计算（word count）
9-2 矩阵相乘
9-3 频繁项（frequent items）分析
9-4 One-hot 编码
9-5 相似性（similarity）计算
9-6 文件资料反向排序

第 10 章 大数据分析范例—葡萄酒分析
10-1 葡萄酒品质资料集
10-2 读入资料档
10-3 基本统计资料
10-4 建立LabeledPoint 资料类别格式
10-5 资料标准化
10-6 切割资料集
10-7 预测模型训练
10-8 预测与模式评估MSE
10-9 参数最佳组合与模型测试
10-10 结论

第 11 章 大数据分析范例—书籍推荐
11-1 推荐技术
11-2 书籍资料集
11-3 读入资料档与资料前处理
11-4 建立Rating 资料格式
11-5 切割资料集
11-6 预测模型训练
11-7 计算均方差MSE
11-8 参数最佳组合与最佳模型
11-9 使用最佳模型进行推荐

第 12 章 大数据分析范例—鸢尾花分类
12-1 大数据分析流程
12-2 分类演算法
12-3 鸢尾花资料集
12-4 读入资料档与资料前处理
12-5 资料集随机切割
12-6 模式设定与训练
12-7 使用评价器（evaluator）计算准确度
12-8 交叉验证
12-9 使用最佳模式来预测新值

附录　参考文献
 

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老實說，我入手這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》純粹是因為近來工作上遇到不少需要處理大量資料的專案，而Hadoop和Spark這兩個名字，又幾乎是每次開會必提的關鍵字，所以就想說找一本比較紮實的書來系統性地學習一下。畢竟，零散的網路資訊雖然多，但要建立起一個完整的知識體系，還是一本好的參考書比較有系統。 我打開這本書，最先注意到的是它對於大數據概念的講解，真的非常貼合實際。它從數據的來源、特點，再到大數據技術面臨的挑戰，都有很詳盡的論述，這讓我有種「原來這才是大家都在談的大數據」的感覺。在Hadoop的部分，它不只是介紹了HDFS和MapReduce，還花了不少篇幅去講解YARN，這個在Hadoop 2.x 版本後變得越來越重要的組件，它如何實現資源的統一管理和調度，這對我理解Hadoop叢集的運行機制非常有幫助。 接著，當書本介紹到Spark，我個人覺得這是這本書的亮點之一。它不僅僅是講了Spark的RDD、DataFrame和Dataset這些核心概念，更重要的是，它深入剖析了Spark的架構，像是它的Catalyst優化器、Tungsten執行引擎，以及如何利用這些機制來實現高效能的數據處理。書中關於Spark SQL的講解，也讓我印象深刻，它示範了如何使用SQL語句來進行複雜的數據查詢和分析，這對於習慣SQL的開發者來說，上手會快很多。 而且，這本書在「最新版」的承諾上，也讓我感到放心。在Spark Streaming的介紹部分，它明確提到了Structured Streaming，並且給出了相關的範例，這是我非常期待的部分，因為我希望學到的技術能夠應用到近期的即時數據處理專案。它對MLlib的介紹，也讓我看到大數據分析在機器學習領域的潛力，像是分類、迴歸和聚類等常用演算法的實現。 總之，這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》給我的感覺就是一本「專業」且「與時俱進」的技術書籍。它不僅能夠幫助初學者建立起紮實的大數據知識基礎，也能為有經驗的開發者提供深入的技術指導和實戰技巧。書中的範例也比較貼近實際應用場景，這對於我這種想要將學到的知識轉化為實際工作能力的讀者來說，是非常重要的。它讓我對大數據分析的學習，充滿了信心和方向感。

评分☆☆☆☆☆

這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》啊，說實話，我一開始看到書名，還有點猶豫，畢竟市面上這類型的書真的不少，要找到一本既能緊跟技術發展，又能把東西講清楚的，確實不容易。我個人一直在關注大數據的發展，特別是Hadoop和Spark這兩大框架，但總覺得自己好像停留在「聽說過」的階段，實際應用上還是有點力不從心。 拿到這本書後，我先從它的結構和內容深度上做了一個大概的評估。它並沒有一開始就灌輸大量的程式碼，而是先花了不少篇幅來介紹大數據的定義、特性以及它所帶來的機遇與挑戰。這讓我感到很舒服，因為這有助於建立一個完整的概念框架，理解為什麼我們需要Hadoop和Spark。它對於Hadoop的介紹，我認為相當到位，特別是HDFS的架構設計，以及MapReduce的執行流程，作者用了很多比喻和圖示，讓原本複雜的機制變得容易理解。 接著，它切入了Spark的部分，這對我來說是重點。我之前對Spark的RDD、DataFrame的理解總是有點模糊，不知道在實際運用中，它們的區別和優勢在哪裡。但這本書在講解Spark時，不僅介紹了它的核心組件，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming，還深入探討了Spark的架構優勢，例如內存計算和DAG調度機制，這讓我對Spark的高性能有了更深刻的認識。它還提供了許多關於Spark SQL的查詢優化技巧，這對我處理結構化數據非常有幫助。 值得一提的是，這本書的「最新版」標示，在實際內容中也得到了很好的體現。我特別關注了它在講解Spark的機器學習庫MLlib時，用了較新的API和演算法。還有它對Spark Streaming的介紹，也涵蓋了許多實用的場景，像是利用Spark Streaming和Kafka整合，實現實時數據的擷取與處理，這讓我覺得學到的東西確實是能用在當下。 總體來說，這本書給我的感覺是非常紮實且實用。它不像有些書只講技術細節，而是能夠將技術與實際應用場景緊密結合。書中的範例也比較豐富，涵蓋了從數據處理到機器學習等不同層面的應用，這對於想快速上手大數據分析的讀者來說，絕對是一本值得推薦的好書。它讓我對Hadoop和Spark的理解，從「知道」提升到了「理解」和「應用」的層次。

评分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》，我最直觀的感受就是它的厚度。你知道，一本好的技術書，內容豐富是一回事，但能不能把複雜的概念講得深入淺出，又把應用場景闡述得明明白白，才是考驗功力的。我個人對Hadoop和Spark這兩個技術一直抱有濃厚興趣，但總覺得它們之間有那麼一點點的隔閡，不知道該從何下手才能系統性地掌握。 這本書在這方面做得相當不錯。它開篇就從大數據的定義和挑戰切入，讓你對這個領域有一個宏觀的認識。接著，它非常有條理地介紹了Hadoop的生態系，從HDFS的分散式儲存，到YARN的資源管理，再到MapReduce的計算模型，循序漸進，環環相扣。我尤其欣賞它在解釋MapReduce的過程中，不只是給出流程圖，還會深入到每個階段的運作細節，像是Shuffle和Sort的過程，以及如何優化MapReduce Job，這對於我理解其底層原理非常有幫助。 然後，當書本進入Spark的部分，我感覺像是進入了一個全新的境界。Spark的RDD、DataFrame和Dataset這些抽象概念，在這本書的細膩闡述下，變得生動起來。它不僅講述了Spark的核心架構，像是Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，還非常貼心地提供了大量程式碼範例。我印象最深刻的是它在講解Spark Streaming如何處理即時數據流時，結合了實際的網路爬蟲和消息隊列的應用，這讓我看到了將大數據分析能力延伸到即時決策的可能性。 更讓我感到欣慰的是，這本書對「最新版」的承諾，在內容上得到了體現。它對於Spark 3.x版本的一些新特性，例如自適應查詢執行（AQE）等，都有所提及和解釋。這對於正在學習或準備將Hadoop和Spark應用於實際專案的開發者來說，是非常寶貴的資訊，避免了走彎路。書中提供的範例程式碼，也考慮到了相容性和執行效率，讓人能夠順利地在自己的環境中進行實驗和驗證。 總之，這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》在我心中，是一本非常紮實的技術參考書。它不僅提供了全面的技術知識，更重要的是，它引導我如何將這些知識應用於解決實際的大數據分析問題。從概念的建立，到技術的深入，再到應用層面的展示，都處理得相當到位。對於任何想要在大數據領域有所作為的讀者，這本書都是一個絕佳的起點和寶貴的資源。

评分☆☆☆☆☆

說實在話，我對《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》這本書的期待，其實是希望能找到一本能夠幫助我真正「實戰」的指南。我之前在工作中有接觸到一些大數據的初步概念，但總覺得自己在實際操作上，特別是在Hadoop和Spark這兩個主流框架的使用上，還欠缺一套系統性的方法論。 這本書在開篇就花了 considerable 的篇幅來介紹大數據的生態系，從底層的Hadoop架構，像是HDFS的儲存原理、YARN的資源管理調度，到上層的MapReduce程式設計模型，作者都給予了詳細且結構化的說明。我特別喜歡它在講解HDFS的副本機制和容錯處理時，搭配著實際的架構圖，讓我對它的可靠性有了一個具體的認識。而MapReduce的部分，它不僅解釋了Map和Reduce階段的邏輯，還深入探討了Intermediate Data的處理，像是Shuffle、Sort和Combiner，這些細節的講解，讓我對整個資料處理流程有了更清晰的掌握。 當書本進入Spark的章節時，我感覺整個視野都開闊了。Spark的RDD、DataFrame和Dataset這些核心概念，在這本書中得到了非常好的闡釋。它不僅告訴你它們是什麼，更重要的是解釋了它們是如何運作的，以及為什麼Spark能夠比Hadoop MapReduce更有效率。我對它在講解Spark的DAG執行引擎，以及Stage和Task的劃分方式印象非常深刻，這幫助我理解了Spark的延遲執行和優化機制。 另外，這本書的「最新版」這個標籤，對我來說是很大的吸引力。我之前買過一些技術書，結果發現書中的API和實際版本有很大的差異，學習起來非常挫折。這本書在這方面做得不錯，它在介紹Spark Streaming的時候，不僅涵蓋了基本的DStream API，還提到了DataFrame-based Streaming，也就是Structured Streaming，這是一個非常重要的更新，也讓我覺得這本書跟上了技術發展的腳步。 總的來說，這本書給我的感覺就是「全面」且「深入」。它不僅涵蓋了Hadoop和Spark的基礎知識，還深入到了一些進階的應用和優化技巧。書中的範例程式碼也相當豐富，涵蓋了數據清洗、轉換、分析以及機器學習等不同方面，這對於我這種希望能夠快速將所學應用於實際工作的讀者來說，是非常寶貴的資源。它讓我知道，學習大數據分析，不再只是理論上的概念，而是可以透過這些強大的工具，去解決真實世界的數據問題。

评分☆☆☆☆☆

喔，這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》嘛… 其實我個人在買這本書之前，就已經是對大數據領域有點基礎的認識了。所以，當我看到這本書的名字時，腦子裡第一個閃過的念頭就是：「哇，終於有一本看起來真的能跟上時代的書了！」畢竟，Hadoop跟Spark這兩個名字，現在在業界幾乎是無處不在，你如果在跟別人談大數據，卻不知道這兩個，那簡直有點落伍。 我記得當時我翻開書的第一眼，就被它那清晰的排版和豐富的圖表給吸引住了。你知道的，有些技術書寫得跟天書一樣，密密麻麻的字，看了就頭痛。但這本不一樣，它很有條理地把複雜的概念拆解開來，而且用了很多實際的例子來解釋。尤其是在講Hadoop的HDFS架構和MapReduce原理的時候，我感覺好像終於抓到了一個清晰的脈絡，不再是以前那種模模糊糊的概念。 再來就是Spark的部分。我之前一直覺得Spark的RDD概念有點抽象，總是抓不到它跟Hadoop MapReduce的根本差別在哪裡。但這本書在講解Spark的RDD轉換和行動操作時，搭配著實際的程式碼範例，讓我豁然開朗。它不只是告訴你API怎麼用，更重要的是讓你理解為什麼要這樣設計，它背後的效率提升機制是什麼。我特別喜歡它有幾個章節是針對不同的分析場景，像是推薦系統、日誌分析等等，直接把Hadoop和Spark的結合應用示範了出來，這對我這種想把學到的知識應用到實際工作中的人來說，簡直是太實用了！ 還有，這本書的「最新版」這三個字，對我來說真的非常重要。很多技術書，尤其是在大數據這個變化飛快的領域，很快就會過時。上次我買了一本幾年前的Hadoop書，結果很多API都改了，根本沒辦法照著做。所以，當我看到這本是「最新版」的時候，就覺得錢花得值了。它在講解Spark的結構化串流（Structured Streaming）和機器學習庫（MLlib）的部分，也讓我看到了大數據分析的最新趨勢，不只是處理批次資料，更朝著即時分析和機器學習的方向發展，這讓我對未來的學習和工作有了更明確的方向。 最後，我想說的是，這本書不僅僅是介紹技術，它還探討了大數據分析在不同行業的應用。我特別對其中一個關於金融行業風險控管的案例分析印象深刻。它不僅解釋了怎麼用Hadoop和Spark來處理大量的交易數據，還說明了這些分析結果如何幫助金融機構做出更明智的決策，降低風險。這種將技術與實際商業問題結合的介紹，讓我覺得學習大數據不再是枯燥的程式碼，而是能夠真正解決實際問題的強大工具。總的來說，這本書對於想要深入了解大數據、Hadoop和Spark的讀者來說，絕對是一本不可錯過的入門與進階指南。