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 2025

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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。
 

数据驱动的未来：从理论基石到前沿实践 本书致力于构建一个全面而深入的数据科学知识体系，横跨数据处理的底层原理、先进的机器学习模型，直至前沿的人工智能应用。我们旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并辅以大量实战案例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：数据科学的基石与计算范式 本部分聚焦于现代数据处理面临的核心挑战——海量数据的分布式存储与高效计算。我们将深入探讨构建现代数据基础设施所需的理论模型和技术栈。 1. 大数据处理的分布式计算模型： 深入剖析MapReduce的编程范式及其局限性，随后重点讲解现代流式和批处理框架（如更高效的DAG执行模型）的设计哲学。内容将覆盖数据分区、容错机制（如Lineage和Checkpointing）以及资源调度（如YARN或Kubernetes集群管理）的底层原理。我们将详细分析数据倾斜、数据shuffle的性能瓶颈及其优化策略，为后续的高性能计算打下基础。 2. 现代数据存储架构： 探讨面向分析负载的存储系统设计。内容涵盖列式存储（如Parquet和ORC）相比行式存储在查询优化上的优势，并深入解析这些格式内部的编码、压缩技术（如字典编码、Run-Length Encoding）。此外，还将介绍湖仓一体（Data Lakehouse）架构的演进，对比Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg在事务性、Schema演进和Time Travel功能上的实现差异与适用场景。 3. 关系型与非关系型数据的融合处理： 分析SQL在分布式环境中的优化挑战，如Join算法（Broadcast Join, Sort-Merge Join）在集群间的传输效率问题。同时，我们将探讨NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库和图数据库）的适用边界，以及如何在统一的计算框架下，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的无缝查询和转换。 第二部分：机器学习的理论深度与工程实现 本部分将超越基础的线性模型，深入到复杂模型的构建、优化及其在工程环境中的部署。 4. 经典机器学习模型的高级精讲： 详细阐述决策树、集成学习（Bagging, Boosting，尤其是Gradient Boosting Machines, GBM）的数学推导过程。重点分析过拟合的成因，并探讨正则化技术（L1, L2, Dropout）的理论依据及其在不同模型中的应用策略。对于支持向量机（SVM），我们将剖析核函数理论在特征空间映射中的作用。 5. 深度学习基础与核心网络结构： 介绍人工神经网络（ANN）的激活函数选择、反向传播算法的数值稳定性问题。随后，深入剖析卷积神经网络（CNN）中的特征提取层次、池化操作的意义。对于循环神经网络（RNN），我们将重点分析梯度消失/爆炸问题，并详述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，理解它们如何有效捕获序列依赖性。 6. 模型训练与优化策略： 探讨优化器家族（SGD、Momentum、Adam、Adagrad）的收敛特性与参数选择。内容将涵盖学习率调度策略（如Cosine Annealing、Warm-up）对模型性能的决定性影响。此外，还将讲解大规模模型训练中的并行化技术，包括数据并行、模型并行和流水线并行（Pipeline Parallelism）的工程实现考量。 第三部分：面向未来的智能系统构建 本部分聚焦于当前驱动技术革新的前沿领域，特别是自然语言处理和推荐系统中的关键算法。 7. 自然语言处理（NLP）的范式转变： 追溯从统计语言模型到深度学习模型的演进。重点解析Transformer架构的核心机制——自注意力（Self-Attention）机制的计算过程及其对长距离依赖的捕获能力。我们将深入探讨预训练模型（如BERT、GPT系列）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的原理，以及如何针对特定下游任务进行微调（Fine-tuning）。 8. 推荐系统的核心算法： 分析协同过滤（User-based, Item-based）的局限性，并详细介绍矩阵分解（Matrix Factorization）的数学基础，如奇异值分解（SVD）在隐因子建模中的应用。随后，进入深度学习在推荐系统中的应用，如深度因子分解模型（Deep Factorization Machines, DeepFM）如何融合特征交叉和深度语义理解，以提升排序和召回的准确率。 9. 模型部署与可解释性： 讨论将训练好的模型投入生产环境的关键步骤，包括模型序列化、服务化（如使用TensorFlow Serving或TorchServe）以及边缘部署的挑战。最后，我们将探讨模型可解释性（XAI）的重要性，介绍LIME和SHAP等工具背后的原理，帮助开发者理解复杂模型做决策的原因，这对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。 全书结构严谨，理论讲解细致入微，力求将晦涩的数学概念转化为清晰的工程实践指导。读者通过学习，将能够掌握从海量数据采集、分布式处理，到构建高性能、高智能应用的全栈能力。

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

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。
 

评分☆☆☆☆☆

每次听到“大数据”这三个字，我脑子里就会浮现出海量的数据流和复杂的计算场景。要处理这些数据，没有强大的工具是绝对不行的。Spark在这个领域是出了名的快，而且它支持内存计算，这对于需要快速迭代和分析数据的任务来说，简直是福音。这本书提到了“Spark实作”，这对我来说是非常实在的。我平时工作接触到不少数据，但有时候处理起来效率不高，或者无法充分挖掘数据的价值。所以，我特别希望能从这本书里学到如何更有效地使用Spark来处理和分析我的数据。不仅仅是基础的操作，我更希望它能讲到一些进阶的应用，比如如何利用Spark进行分布式机器学习，如何构建流式数据处理管道，以及如何优化Spark作业的性能。我一直觉得，理论知识固然重要，但如果不能转化为实际的生产力，那它的价值就会大打折扣。这本书的“实作”部分，应该能帮我把那些抽象的理论变成看得见摸得着的成果，让我在实际工作中更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本《从大数据到人工智能：理论及Spark实作(热销版)(二版)》的名字一听就很有份量，感觉像是那种可以深入探讨技术细节，又兼顾实际操作的书。我一直觉得，现在科技发展这么快，如果只懂理论，实操跟不上，那很快就会被淘汰。反过来，如果只会敲代码，对背后的原理一知半解，遇到问题也可能只能死记硬背，解决不了根本。所以，看到“理论及Spark实作”这样的组合，我心里就觉得很踏实。Spark在处理大数据方面可以说是当之无愧的明星，它的速度和灵活性是很多传统工具无法比拟的。这本书能够把理论和Spark实作结合在一起，感觉就像是给了我们一个完整的学习路径。而且“热销版”和“二版”这两个词，也暗示了这本书的质量和受欢迎程度，至少说明不是一本“一次性”的书，而是经过了时间的考验和读者的检验，能够不断更新和改进。我特别期待它能在理论部分讲清楚大数据和人工智能背后的核心概念，比如机器学习的各种算法原理，还有它们是如何在海量数据中进行学习和决策的。然后，在实作部分，能够清晰地展示如何用Spark来搭建和实现这些理论。

评分☆☆☆☆☆

我对人工智能一直保持着极大的好奇心，尤其是在它能够模仿甚至超越人类某些能力的时候。不过，要真正掌握这门技术，光靠一知半解是远远不够的。我一直在寻找一本能够将人工智能的宏观理论与微观实践相结合的书籍。《从大数据到人工智能：理论及Spark实作(热销版)(二版)》这个书名，精准地击中了我的需求点。我尤其看重“理论”这个部分，希望它能深入浅出地讲解人工智能的核心算法，比如神经网络、深度学习的原理，以及它们是如何通过大量数据进行学习和演进的。同时，“Spark实作”的承诺也让我充满期待，因为我深知，大数据处理是人工智能的基石，而Spark无疑是这个领域中的佼佼者。能够通过Spark来亲手实现和部署人工智能模型，这本身就是一种非常宝贵的学习体验。我希望这本书能够带领我一步步地从理论的殿堂走进实践的沃土，让我不仅能理解AI的“是什么”，更能掌握AI的“怎么做”，并且最终能够利用Spark的强大能力，将AI的潜力真正释放出来。

评分☆☆☆☆☆

在当前技术飞速发展的时代，掌握能够处理海量数据并进行智能化分析的技能，已经成为一项核心竞争力。我一直关注着大数据和人工智能的前沿技术，而《从大数据到人工智能：理论及Spark实作(热销版)(二版)》这个书名，直接点出了当前技术领域最热门的两个方向，并且明确了技术实现的工具——Spark。这让我觉得这本书的内容一定非常贴合实际需求，而且具有很高的时效性。我特别关注“二版”这个信息，它意味着这本书的内容经过了更新和迭代，能够反映最新的技术发展和最佳实践。我对书中关于Spark的部分非常感兴趣，希望能从中学习到如何利用Spark进行分布式数据处理、ETL、实时流计算，甚至是在Spark上部署机器学习模型。如果书中能提供清晰的代码示例和实际案例，那将是非常有价值的。同时，对于“大数据”和“人工智能”的理论部分，我也期待能够获得系统、深入的讲解，理解它们之间的内在联系，以及如何通过Spark将理论转化为可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对人工智能的“黑箱”操作有点心虚，总觉得虽然模型跑起来效果不错，但有时候面对复杂的业务场景，或者需要解释模型决策的依据时，就有点捉襟见肘。这本书的名字里面就提到了“理论”，这对我来说是个很大的吸引点。我希望能在这本书里找到关于人工智能，特别是机器学习，更扎实的理论基础。像是各种算法的数学推导、优缺点分析、适用场景等等，越细致越好。有时候，一个好的理论理解，比直接套用一个现成的库更重要，因为它能帮助我们更好地调整模型，解决实际中的难题。而且，现在人工智能的应用越来越广泛，从推荐系统到自动驾驶，背后都有复杂的理论支撑。如果这本书能把这些理论讲清楚，并且能和Spark这个强大的大数据处理框架结合起来，那简直就是如虎添翼。我一直认为，技术不应该只是工具，更应该是思想的延伸。所以，我非常期待这本书能带给我更深层次的理解，让我不仅仅是“用”Spark，而是真正“懂”Spark，并且能用它来构建更智能、更强大的应用。