從大數據到人工智慧：理論及Spark實作 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 大數據
• 人工智能
• Spark
• 機器學習
• 數據分析
• 數據挖掘
• Python
• 理論與實踐
• 算法
• 雲計算

本書圍繞網際網路重大的技術革命：雲端運算、大數據進行說明。
　　本書重點在大數據與雲端運算的融閤，列齣大數據與雲端運算的一些基
　　本概念的同時，以Spark 為開發工具，全麵說明雲環境下的大數據技術
　　部署與典型案例演算法實現，最後介紹經典Spark 大數據與雲端運算融閤的架構與演算法。        
　　
　　適用：雲端運算環境下Spark大數據技術人員、Spark MLlib機器學習技術人員。
 

01 大數據處理概述 ►
1.1 大數據處理技術概述
1.2 資料採擷及其相關領域應用
1.3 大數據應用
1.4 平行計算簡介
1.5 Hadoop 介紹
1.6 本章小結

02 雲端運算時代 ►
2.1 雲端運算概述
2.2 雲端運算發展動力源泉
2.3 雲端運算技術分析
2.4 平行計算與雲端運算關係
2.5 雲端運算發展優勢
2.6 實雲端現遷移
2.7 本章小結

03 大數據與雲端運算關係 ►
3.1 雲端運算與大數據關係
3.2 大數據與雲端運算的融閤是認識世界的新工具
3.3 大數據隱私保護是大數據雲端快速發展和運用的重要前提
3.4 大數據成就雲端運算價值
3.5 資料嚮雲端運算移轉
3.6 大數據清洗
3.7 雲端運算時代的資料整閤技術
3.8 雲端推薦
3.9 本章小結  

04 Spark 大數據處理基礎 ►
4.1 Spark 大數據處理技術
4.2 Spark 2.0.0 安裝設定
4.3 Spark 設定
4.4 Spark 模式部署概述
4.5 Spark Streaming 即時計算架構
4.6 Spark SQL 查詢、DataFrames 分散式資料集和Datasets API
4.7 Spark 起始點 
4.8 Spark 資料來源
4.9 Spark 效能最佳化
4.10 分散式SQL 引擎
4.11 本章小結

05 Spark MLlib 機器學習演算法實現 ►
5.1 Spark MLlib 基礎
5.2 Spark MLlib 矩陣嚮量
5.3 Spark MLlib 綫性迴歸演算法
5.4 Spark MLlib 邏輯迴歸演算法
5.5 Spark MLlib 單純貝氏分類演算法
5.6 Spark MLlib 決策樹演算法
5.7 Spark MLlib KMeans 分群演算法
5.8 Spark MLlib FPGrowth 連結規則演算法
5.9 Spark MLlib 協作過濾推薦演算法
5.10 Spark MLlib 神經網路演算法
5.11 本章小結

06 Spark 大數據架構係統部署 ►
6.1 大數據架構介紹
6.2 典型的商務使用場景
6.3 Spark 三種分散式部署模式
6.4 建立大數據架構
6.5 Spark 單一機器叢集部署
6.6 本章小結

07 Spark 大數據處理案例分析
7.1 Spark on Amazon EMR
7.2 Spark 在AWSKrux 的應用
7.3 Spark 在商業網站中的應用
7.4 Spark 在Yahoo! 的應用
7.5 Spark 在Amazon EC2 上執行  
7.6 淘寶應用Spark on YARN 架構
7.7 騰訊雲大數據解決方案
7.8 雅虎開放原始碼TensorFlowOnSpark
7.9 阿裏雲E-MapReduce
7.10 SequoiaDB+Spark 打造一體化大數據平颱
7.11 本章小結

08 大數據發展展望 ►
8.1 大數據未來發展趨勢
8.2 大數據給人類帶來的認知衝擊
8.3 未來大數據研究突破的技術問題
8.4 本章小結
A Spark MLlib 神經網路演算法
B 參考文獻

前言

　　麥肯錫全球研究所列齣的大數據定義是：一種規模大到在取得、儲存、管理、分析方麵大幅超齣瞭傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集閤，具有巨量的資料規模、快速的資料流程、多樣的資料型態和價值密度低四大特徵。

　　大數據技術的戰略意義不在於獲得瞭龐大的資料，而在於對這些特定領域的資料進行處理分析。換而言之，關鍵是把這些極大的資料實現盈利式的加工，提供效率，具有加值的處理模式。

　　本書背景
　　大數據像颶風一樣席捲而來，改變著資訊時代的資料處理方式。産業經營方式經曆著革命性的變革，大數據與雲端運算的融閤改變著資料處理流程和模式，對網際網路、資訊經濟發展提齣瞭新的方嚮和擴充空間。應用驅動技術發展産生的資料越多，可供分析的資料越多，越能推動研發和齣現更先進的用來分析資料的工具和方法。

　　本書內容
　　本書圍繞網際網路重大的技術革命：雲端運算、大數據（未來世界新一代資訊技術的關鍵和核心）進行說明。雲端運算環境下大數據處理建置是國民經濟發展的資訊基礎設施，發展自主的雲端運算核心技術，擁有自己的資訊基礎設施，目前正處於重要的發展機遇期。本書重點在大數據與雲端運算的融閤，列齣瞭大數據與雲端運算的一些基本概念的同時，以Spark 為開發工具，全麵說明雲環境下的大數據技術部署與典型案例演算法實現，最後介紹瞭經典Spark 大數據與雲端運算融閤的架構與演算法。

　　本書目的
　　3 年前就開始著手準備寫大數據和雲端運算融閤的相關技術方麵的書，由於書中的演算法需要模擬驗證，所以交稿拖延瞭很長時間。目前還沒有全麵融閤兩者技術的書齣現，這也是筆者想寫本書的初衷。隨著歲月侵蝕，白發雜生，大數據技術發展也日新月異。

　　得益於國內IT 企業的後發製人戰略，目前IT 公司在大數據應用方麵已經迎頭趕上國際巨頭，在雲端大數據技術方麵的研發和技術突破經曆瞭大幅的跨越發展。當今世界迎來大數據時代，工欲善其事，必先利其器，在大數據和雲端運算的規則製定和新技術研發上還需努力，這方麵還需要加強研發與突破。

　　緻謝
　　感謝傢人給我的全身心的支援與關愛，沒有你們的寬容與支援即使是10 年也無法完成這本書。由於撰寫時間緊迫，夜晚孤燈，每晚多想陪著妻子月夜樹影婆娑，多想在女兒的校門口等待她背著書包顛顛地跑來。最後感謝公司給予的大力支持與幫助。
 

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一個對技術細節要求很高的人，尤其是在學習新的技術棧時，往往會被那些“為什麼”和“怎麼樣”的問題睏擾。而《從大數據到人工智能：理論及Spark實作》恰恰滿足瞭我這一點。《從大數據到人工智能：理論及Spark實作》在理論闡述的基礎上，更是深入到瞭Spark的實操層麵，這對我來說是最大的亮點。Spark作為大數據處理的利器，其強大的並行計算能力和靈活性，在實際項目中至關重要。書中對Spark的架構、核心組件以及常用的API都進行瞭詳盡的介紹，並且配以大量的代碼示例。我反復研讀瞭書中關於RDD、DataFrame和Dataset的章節，理解瞭它們在內存計算和數據處理中的作用。更重要的是，書中還展示瞭如何利用Spark進行ETL、數據分析和模型訓練等實際操作。每一次看到書中代碼的運行結果，都讓我非常有成就感，也讓我對Spark的強大功能有瞭更深的認識。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，手把手地教我如何駕馭大數據工具，構建智能應用。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘事方式非常引人入勝，仿佛一位經驗豐富的老者在娓娓道來。它並沒有急於展示高深的算法和復雜的模型，而是從一個更宏觀的視角切入，描繪瞭大數據和人工智能是如何相互促進，共同構建未來世界的圖景。我喜歡書中對於“大數據”的定義和演變過程的梳理，它讓我明白瞭大數據不僅僅是海量的數據，更是數據背後的價值和洞察。接著，它自然而然地引齣瞭人工智能，並將其視為大數據價值的最大化體現。書中對人工智能的發展曆程、主要流派以及核心技術的介紹，都顯得尤為深刻。我特彆欣賞書中對於“機器學習”的講解，它不僅僅是羅列算法，更是深入剖析瞭模型訓練、評估和優化的整個生命周期。這種係統性的講解，讓我對人工智能有瞭更全麵、更深刻的理解，也打消瞭我之前的一些誤解。這本書就像一座燈塔，指引我在大數據和人工智能的海洋中，不再迷失方嚮。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是它的“落地性”。許多關於大數據和人工智能的書籍，往往過於偏重理論，讀完之後感覺雖然知道瞭“是什麼”，但卻不知道“怎麼做”。而《從大數據到人工智能：理論及Spark實作》恰恰彌補瞭這一點。它不僅僅是講解理論，更重要的是，它提供瞭Spark這樣一款強大的工具，並且通過大量的實操案例，手把手地教讀者如何將理論應用於實踐。我非常喜歡書中關於數據預處理、特徵工程以及模型部署的章節，這些都是在實際項目中非常關鍵的環節。通過書中提供的代碼示例，我能夠親手搭建一個數據處理流程，訓練一個機器學習模型，並將其部署到實際環境中。這種“邊學邊練”的學習方式，讓我能夠快速掌握一項新的技能，並且充滿成就感。這本書讓我深刻體會到，理論的價值最終體現在實踐中，而Spark則為大數據和人工智能的實踐提供瞭強有力的支撐。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對技術理論有著嚴謹追求的讀者，我尤其看重書籍在理論深度和邏輯嚴謹性方麵的錶現。《從大數據到人工智能：理論及Spark實作》在這方麵做得非常齣色。它在深入探討大數據和人工智能核心概念時，並沒有迴避復雜的技術細節，而是以清晰、有條理的方式進行闡釋。我被書中關於概率論、統計學在機器學習中的應用，以及綫性代數在深度學習中的作用的講解所深深吸引。這些理論基礎的鋪墊，為理解更高級的算法奠定瞭堅實的基礎。書中對於不同算法的優劣勢分析，以及在不同場景下的適用性探討，都體現瞭作者深厚的學術功底。而且，書中並非僅僅停留在理論層麵，而是巧妙地將理論與Spark的實作相結閤。比如，在講解分布式計算的原理時，作者會展示Spark是如何通過集群來加速數據處理的。這種將理論落地到實際工具的講解方式，讓我對知識的掌握更加牢固，也更能體會到理論的價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！我一直對大數據和人工智能這兩個前沿領域充滿好奇，但苦於缺乏係統性的知識體係，總是感覺隔靴搔癢。直到我翻開瞭《從大數據到人工智能：理論及Spark實作》，纔感覺自己終於抓住瞭問題的關鍵。它並沒有一開始就拋齣晦澀難懂的理論，而是循序漸進地引導讀者進入這個知識的殿堂。從大數據的基礎概念，到它如何為人工智能提供源源不斷的“養料”，再到人工智能的各種分支和應用，作者都做瞭非常清晰的梳理。我尤其喜歡它在講解理論時，總是能夠結閤實際的應用場景，讓我能夠更直觀地理解抽象的概念。比如，在介紹機器學習算法時，書中不僅講解瞭算法的原理，還通過生動的例子，闡述瞭這些算法如何在現實世界中解決問題，例如精準推薦、圖像識彆等等。這種理論與實踐的巧妙結閤，讓學習過程變得不再枯燥，反而充滿瞭探索的樂趣。我感覺自己不再是一個旁觀者，而是真正開始踏入這個激動人心的領域，並且看到瞭未來無限的可能性。