Hadoop高級數(shù)據(jù)分析：使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)設計和構建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

定　價：￥59.80

作　者：	Kerry Koitzsch，王建峰，王瑛琦著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)應用與技術叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302487302	出版時間：	2017-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	225	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　掌握Hadoop高級數(shù)據(jù)分析技術學習高級分析技術，并利用現(xiàn)有工具包使分析應用更加強大、精確和高效！《Hadoop高級數(shù)據(jù)分析使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)設計和構建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)》將架構、設計及實現(xiàn)信息恰當?shù)厝跒橐惑w，將指導你創(chuàng)建*基礎方法（SF分類、聚類、推薦）的分析系統(tǒng)。在《Hadoop高級數(shù)據(jù)分析使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)設計和構建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)》中，*佳實踐強調(diào)“確保連貫、高效的開發(fā)”。將使用包含工具箱、庫、可視化組件和報表代碼在內(nèi)的標準第三方組件，借助集成“組合件”開發(fā)一個可運行的、可擴展的、端到端的完整示例系統(tǒng)。《Hadoop高級數(shù)據(jù)分析使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)設計和構建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)》強調(diào)以下四點：●具有分析組件及合理可視化結(jié)果的完整、靈活、可配置、高性能數(shù)據(jù)管道系統(tǒng)的重要性。深入探討的主題包括Spark、H2O、VopalWabbit（NLP）、StanfordNLP、ApacheMahout，以及其他適用的工具包、庫和插件。●*佳實踐和結(jié)構化設計原則。包括重要主題及示例部分?！裼没旌洗钆浠蚧旌舷到y(tǒng)實現(xiàn)應用目標的重要性。你在學習深度示例時可體會到混合方法的重要性。●使用現(xiàn)有第三方庫是有效開發(fā)的關鍵。在開發(fā)示例系統(tǒng)時，深度示例將展示一些第三方工具包的功能。

作者簡介

　　Kerry Koitzsch在計算機科學、圖像處理和軟件工程等領域擁有超過二十年的工作經(jīng)驗，致力于研究Apache Hadoop和Apache Spark技術。Kerry擅長軟件咨詢，精通一些定制的大數(shù)據(jù)應用，包括分布式搜索、圖像分析、立體視覺和智能圖像檢索系統(tǒng)。Kerry目前就職于Kildane軟件技術股份有限公司，該公司是加州桑尼維爾市的一個機器人系統(tǒng)和圖像分析軟件提供商。

圖書目錄

目錄
第Ⅰ部分概念
第1章概述：用Hadoop構建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)3
1.1構建DAS的必要性4
1.2HadoopCore及其簡史4
1.3Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概述5
1.4AI技術、認知計算、深度學習以及BDA6
1.5自然語言處理與BDAS6
1.6SQL與NoSQL查詢處理6
1.7必要的數(shù)學知識7
1.8設計及構建BDAS的循環(huán)過程7
1.9如何利用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)實現(xiàn)BDA10
1.10“圖像大數(shù)據(jù)”(IABD)基本思想10
1.10.1使用的編程語言12
1.10.2Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的多語言組件12
1.10.3Hadoop生態(tài)系統(tǒng)架構13
1.11有關軟件組合件與框架的注意事項13
1.12ApacheLucene、Solr及其他：開源搜索組件14
1.13建立BDAS的架構15
1.14你需要了解的事情15
1.15數(shù)據(jù)可視化與報表17
1.15.1使用EclipseIDE作為開發(fā)環(huán)境18
1.15.2本書未講解的內(nèi)容19
1.16本章小結(jié)21
第2章Scala及Python進階23
2.1動機：選擇正確的語言定義應用23
2.2Scala概覽24
2.3Python概覽29
2.4錯誤診斷、調(diào)試、配置文件及文檔31
2.4.1Python的調(diào)試資源32
2.4.2Python文檔33
2.4.3Scala的調(diào)試資源33
2.5編程應用與示例33
2.6本章小結(jié)34
2.7參考文獻34
第3章Hadoop及分析的標準工具集35
3.1庫、組件及工具集：概覽35
3.2在評估系統(tǒng)中使用深度學習方法38
3.3使用Spring框架及SpringData44
3.4數(shù)字與統(tǒng)計庫：R、Weka及其他44
3.5分布式系統(tǒng)的OLAP技術44
3.6用于分析的Hadoop工具集：ApacheMahout及相關工具45
3.7ApacheMahout的可視化46
3.8ApacheSpark庫與組件46
3.8.1可供選擇的不同類型的shell46
3.8.2ApacheSpark數(shù)據(jù)流47
3.8.3SparklingWater與H2O機器學習48
3.9組件使用與系統(tǒng)建立示例48
3.10封包、測試和文檔化示例系統(tǒng)50
3.11本章小結(jié)51
3.12參考文獻51
第4章關系、NoSQL及圖數(shù)據(jù)庫53
4.1圖查詢語言：Cypher及Gremlin55
4.2Cypher示例55
4.3Gremlin示例56
4.4圖數(shù)據(jù)庫：ApacheNeo4J58
4.5關系數(shù)據(jù)庫及Hadoop生態(tài)系統(tǒng)59
4.6Hadoop以及UA組件59
4.7本章小結(jié)63
4.8參考文獻64
第5章數(shù)據(jù)管道及其構建方法65
5.1基本數(shù)據(jù)管道66
5.2ApacheBeam簡介67
5.3ApacheFalcon簡介68
5.4數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)接收：使用ApacheTika構建數(shù)據(jù)管道68
5.5計算與轉(zhuǎn)換70
5.6結(jié)果可視化及報告71
5.7本章小結(jié)74
5.8參考文獻74
第6章Hadoop、Lucene、Solr與高級搜索技術75
6.1Lucene/Solr生態(tài)系統(tǒng)簡介75
6.2Lucene查詢語法76
6.3使用Solr的編程示例79
6.4使用ELK棧(Elasticsearch、Logstash、Kibana)85
6.5Solr與Elasticsearch：特點與邏輯93
6.6應用于Elasticsearch和Solr的SpringData組件95
6.7使用LingPipe和GATE實現(xiàn)定制搜索99
6.8本章小結(jié)108
6.9參考文獻108
第Ⅱ部分架構及算法
第7章分析技術及算法概覽111
7.1算法類型綜述111
7.2統(tǒng)計/數(shù)值技術112
7.3貝葉斯技術113
7.4本體驅(qū)動算法114
7.5混合算法：組合算法類型115
7.6代碼示例116
7.7本章小結(jié)119
7.8參考文獻119
第8章規(guī)則引擎、系統(tǒng)控制與系統(tǒng)編排121
8.1規(guī)則系統(tǒng)JBossDrools介紹121
8.2基于規(guī)則的軟件系統(tǒng)控制124
8.3系統(tǒng)協(xié)調(diào)與JBossDrools125
8.4分析引擎示例與規(guī)則控制126
8.5本章小結(jié)129
8.6參考文獻129
第9章綜合提升：設計一個完整的分析系統(tǒng)131
9.1本章小結(jié)136
9.2參考文獻136
第Ⅲ部分組件與系統(tǒng)
第10章數(shù)據(jù)可視化：可視化與交互分析139
10.1簡單的可視化139
10.2AngularJS和Friends簡介143
10.3使用JHipster集成SpringXD
和AngularJS143
10.4使用d3.js、sigma.js及其他
工具152
10.5本章小結(jié)153
10.6參考文獻153
第Ⅳ部分案例研究與應用