市麵上N0.1本關於Hadoop與Spark大數據處理技巧的教程,提供瞭豐富的算法和工具。
《數據算法:Hadoop/Spark大數據處理技巧》介紹瞭很多基本設計模式、優化技術和數據挖掘及機器學習解決方案,以解決生物信息學、基因組學、統計和社交網絡分析等領域的很多問題。這還概要介紹瞭MapReduce、Hadoop和Spark。
主要內容包括:
■ 完成超大量交易的購物籃分析。
■ 數據挖掘算法(K-均值、KNN和樸素貝葉斯)。
■ 使用超大基因組數據完成DNA和RNA測序。
■ 樸素貝葉斯定理和馬爾可夫鏈實現數據和市場預測。
■ 推薦算法和成對文檔相似性。
■ 綫性迴歸、Cox迴歸和皮爾遜(Pearson)相關分析。
■ 等位基因頻率和DNA挖掘。
■ 社交網絡分析(推薦係統、三角形計數和情感分析)。
Mahmoud Parsian,計算機科學博士,是一位熱衷於實踐的軟件專傢,作為開發人員、設計人員、架構師和作者,他有30多年的軟件開發經驗。目前領導著Illumina的大數據團隊,在過去15年間,他主要從事Java (服務器端)、數據庫、MapReduce和分布式計算的有關工作。Mahmoud還著有《JDBC Recipes》和《JDBC Metadata, MySQL,and Oracle Recipes》等書(均由Apress齣版)。
書很厚,還沒有看,紙質不錯
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評分spark現在比較常用瞭,這本書主要從hadoop和spark講大數據處理,列舉瞭不少例子
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評分很好的書,內容很詳細,愛不釋手
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