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高性能分散式計算系統開發與實現(基於Hadoop\Scalding和Spark)/數據科學與工程技術叢書

  • 作者：(印度)K.G.斯里尼瓦沙//阿尼爾·庫馬爾·穆帕拉|譯者:高輝//李東升//王宏志
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111601531
  • 出版日期：2018/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：234
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    K.G.斯里尼瓦沙、阿尼爾·庫馬爾·穆帕拉著的《高性能分散式計算系統開發與實現(基於Hadoop\Scalding和Spark)/數據科學與工程技術叢書》介紹了如何使用開源工具和技術開發與實現大規模分散式處理系統，涵蓋構建高性能分散式計算系統的方法和最佳實踐。第一部分（第1?4章）介紹了高性能分散式計算編程的基礎知識，包括分散式系統、Hadoop入門、Spark入門、Scalding入門等；第二部分（第5?8章）給出了使用Hadoop、Spark、Scalding的案例研究，涉及數據聚類、數據分類、回歸分析、推薦系統等。
    本書適合作為高等院校電腦、大數據相關專業的教材，也適合作為軟體工程師、應用開發人員、科研人員的參考書。
作者介紹
(印度)K.G.斯里尼瓦沙//阿尼爾·庫馬爾·穆帕拉|譯者:高輝//李東升//王宏志
目錄
譯者序
前言
作者簡介
第一部分  高性能分散式計算編程基礎
  第1章  引言
    1.1  分散式系統
    1.2  分散式系統類型
      1.2.1  分散式嵌入式系統
      1.2.2  分散式信息系統
      1.2.3  分散式計算系統
    1.3  分散式計算架構
    1.4  分散式文件系統
      1.4.1  分散式文件系統需求
      1.4.2  分散式文件系統架構
    1.5  分散式系統面臨的挑戰
    1.6  分散式系統的發展趨勢
    1.7  高性能分散式計算系統示例
    參考文獻
  第2章  Hadoop入門
    2.1  Hadoop簡介
    2.2  Hadoop生態系統
    2.3  Hadoop分散式文件系統
      2.3.1  HDFS的特性
      2.3.2  名稱節點和數據節點
      2.3.3  文件系統
      2.3.4  數據複製
      2.3.5  通信
      2.3.6  數據組織
    2.4  MapReduce準備工作
    2.5  安裝前的準備
    2.6  單節點集群的安裝
    2.7  多節點集群的安裝
    2.8  Hadoop編程
    2.9  Hadoop流
    參考文獻
  第3章  Spark入門
    3.1  Spark簡介
    3.2  Spark內部結構
    3.3  Spark安裝
      3.3.1  安裝前的準備
      3.3.2  開始使用
      3.3.3  示例：Scala應用
      3.3.4  Python下Spark的使用
      3.3.5  示例：Python應用
    3.4  Spark部署
      3.4.1  應用提交
      3.4.2  單機模式
    參考文獻
  第4章  Scalding和Spark的內部編程
    4.1  Scalding簡介

      4.1.1  安裝
      4.1.2  編程指南
    4.2  Spark編程指南
    參考文獻
第二部分  使用Hadoop、Scalding和Spark的案例研究
  第5章  案例研究Ⅰ：使用Scalding和Spark進行數據聚類
    5.1  簡介
    5.2  聚類
      5.2.1  聚類方法
      5.2.2  聚類處理
      5.2.3  K均值演算法
      5.2.4  簡單的K均值示例
    5.3  實現
    問題
    參考文獻
  第6章  案例研究Ⅱ：使用Scalding和Spark進行數據分類
    6.1  分類
    6.2  概率論
      6.2.1  隨機變數
      6.2.2  分佈
      6.2.3  均值和方差
    6.3  樸素貝葉斯
      6.3.1  概率模型
      6.3.2  參數估計和事件模型
      6.3.3  示例
    6.4  樸素貝葉斯分類器的實現
      6.4.1  Scalding實現
      6.4.2  結果
    問題
    參考文獻
  第7章  案例研究Ⅲ：使用Scalding和Spark進行回歸分析
    7.1  回歸分析的步驟
    7.2  實現細節
      7.2.1  線性回歸：代數方法
      7.2.2  代數方法的Scalding實現
      7.2.3  代數方法的Spark實現
      7.2.4  線性回歸：梯度下降法
      7.2.5  梯度下降法的Scalding實現
      7.2.6  梯度下降法的Spark實現
    問題
    參考文獻
  第8章  案例研究Ⅳ：使用Scalding和Spark實現推薦系統
    8.1  推薦系統
      8.1.1  目標
      8.1.2  推薦系統的數據源
      8.1.3  推薦系統中使用的技術
    8.2  實現細節
      8.2.1  Spark實現
      8.2.2  Scalding實現
    問題

    參考文獻
    索引

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