从大数据到人工智慧:理论及Spark实作(热销版)(二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022

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从大数据到人工智慧:理论及Spark实作(热销版)(二版)

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出版者 出版社:佳魁资讯 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2019/08/25
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-06

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图书描述

本书重点在大数据与云端运算的融合,列出了大数据与云端运算的一些基本概念的同时,以Spark 为开发工具,全面说明云环境下的大数据技术部署与典型案例演算法实现,最后介绍了经典Spark 大数据与云端运算融合的架构与演算法。

本书特色

  本书围绕网际网路重大的技术革命:云端运算、大数据进行说明。本书重点在大数据与云端运算的融合,列出大数据与云端运算的一些基本概念的同时,以Spark 为开发工具,全面说明云环境下的大数据技术部署与典型案例演算法实现,最后介绍经典Spark 大数据与云端运算融合的架构与演算法。
 

著者信息

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图书目录

01 大数据处理概述
1.1 大数据处理技术概述
1.2 资料採撷及其相关领域应用
1.3 大数据应用
1.4 平行计算简介
1.5 Hadoop 介绍
1.6 本章小结

02 云端运算时代
2.1 云端运算概述
2.2 云端运算发展动力源泉
2.3 云端运算技术分析
2.4 平行计算与云端运算关系
2.5 云端运算发展优势
2.6 实云端现迁移
2.7 本章小结

03 大数据与云端运算关系
3.1 云端运算与大数据关系
3.2 大数据与云端运算的融合是认识世界的新工具
3.3 大数据隐私保护是大数据云端快速发展和运用的重要前提
3.4 大数据成就云端运算价值
3.5 资料向云端运算移转
3.6 大数据清洗
3.7 云端运算时代的资料整合技术
3.8 云端推荐
3.9 本章小结  

04 Spark 大数据处理基础
4.1 Spark 大数据处理技术
4.2 Spark 2.0.0 安装设定
4.3 Spark 设定
4.4 Spark 模式部署概述
4.5 Spark Streaming 即时计算架构
4.6 Spark SQL 查询、DataFrames 分散式资料集和Datasets API
4.7 Spark 起始点 
4.8 Spark 资料来源
4.9 Spark 效能最佳化
4.10 分散式SQL 引擎
4.11 本章小结

05 Spark MLlib 机器学习演算法实现
5.1 Spark MLlib 基础
5.2 Spark MLlib 矩阵向量
5.3 Spark MLlib 线性回归演算法
5.4 Spark MLlib 逻辑回归演算法
5.5 Spark MLlib 单纯贝氏分类演算法
5.6 Spark MLlib 决策树演算法
5.7 Spark MLlib KMeans 分群演算法
5.8 Spark MLlib FPGrowth 连结规则演算法
5.9 Spark MLlib 协作过泸推荐演算法
5.10 Spark MLlib 神经网路演算法
5.11 本章小结

06 Spark 大数据架构系统部署
6.1 大数据架构介绍
6.2 典型的商务使用场景
6.3 Spark 三种分散式部署模式
6.4 建立大数据架构
6.5 Spark 单一机器丛集部署
6.6 本章小结

07 Spark 大数据处理案例分析
7.1 Spark on Amazon EMR
7.2 Spark 在AWSKrux 的应用
7.3 Spark 在商业网站中的应用
7.4 Spark 在Yahoo! 的应用
7.5 Spark 在Amazon EC2 上执行  
7.6 淘宝应用Spark on YARN 架构
7.7 腾讯云大数据解决方案
7.8 雅虎开放原始码TensorFlowOnSpark
7.9 阿里云E-MapReduce
7.10 SequoiaDB+Spark 打造一体化大数据平台
7.11 本章小结

08 大数据发展展望
8.1 大数据未来发展趋势
8.2 大数据给人类带来的认知冲击
8.3 未来大数据研究突破的技术问题
8.4 本章小结
A Spark MLlib 神经网路演算法
B 参考文献

图书序言

前言

  麦肯钖全球研究所列出的大数据定义是:一种规模大到在取得、储存、管理、分析方面大幅超出了传统资料库软体工具能力范围的资料集合,具有巨量的资料规模、快速的资料流程、多样的资料型态和价值密度低四大特征。

  大数据技术的战略意义不在于获得了庞大的资料,而在于对这些特定领域的资料进行处理分析。换而言之,关键是把这些极大的资料实现盈利式的加工,提供效率,具有加值的处理模式。

  本书背景

  大数据像飓风一样席卷而来,改变着资讯时代的资料处理方式。产业经营方式经历着革命性的变革,大数据与云端运算的融合改变着资料处理流程和模式,对网际网路、资讯经济发展提出了新的方向和扩充空间。应用驱动技术发展产生的资料越多,可供分析的资料越多,越能推动研发和出现更先进的用来分析资料的工具和方法。

  本书内容

  本书围绕网际网路重大的技术革命:云端运算、大数据(未来世界新一代资讯技术的关键和核心)进行说明。云端运算环境下大数据处理建置是国民经济发展的资讯基础设施,发展自主的云端运算核心技术,拥有自己的资讯基础设施,目前正处于重要的发展机遇期。本书重点在大数据与云端运算的融合,列出了大数据与云端运算的一些基本概念的同时,以Spark 为开发工具,全面说明云环境下的大数据技术部署与典型案例演算法实现,最后介绍了经典Spark 大数据与云端运算融合的架构与演算法。

  本书目的

  3 年前就开始着手准备写大数据和云端运算融合的相关技术方面的书,由于书中的演算法需要模拟验证,所以交稿拖延了很长时间。目前还没有全面融合两者技术的书出现,这也是笔者想写本书的初衷。随着岁月侵蚀,白发杂生,大数据技术发展也日新月异。

  得益于国内IT 企业的后发制人战略,目前IT 公司在大数据应用方面已经迎头赶上国际巨头,在云端大数据技术方面的研发和技术突破经历了大幅的跨越发展。当今世界迎来大数据时代,工欲善其事,必先利其器,在大数据和云端运算的规则制定和新技术研发上还需努力,这方面还需要加强研发与突破。

  致谢

  感谢家人给我的全身心的支援与关爱,没有你们的宽容与支援即使是10 年也无法完成这本书。由于撰写时间紧迫,夜晚孤灯,每晚多想陪着妻子月夜树影婆娑,多想在女儿的校门口等待她背着书包颠颠地跑来。最后感谢公司给予的大力支持与帮助。
 

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