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Hadoop高级数据分析:使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统

Hadoop高级数据分析:使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统

定 价:¥59.80

作 者: Kerry Koitzsch,王建峰,王瑛琦 著
出版社: 清华大学出版社
丛编项: 大数据应用与技术丛书
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787302487302 出版时间: 2017-12-01 包装: 平装
开本: 16开 页数: 225 字数:  

内容简介

  掌握Hadoop高级数据分析技术学习高级分析技术,并利用现有工具包使分析应用更加强大、精确和高效!《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》将架构、设计及实现信息恰当地融为一体,将指导你创建*基础方法(SF分类、聚类、推荐)的分析系统。在《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》中,*佳实践强调“确保连贯、高效的开发”。将使用包含工具箱、库、可视化组件和报表代码在内的标准第三方组件,借助集成“组合件”开发一个可运行的、可扩展的、端到端的完整示例系统。《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》强调以下四点:●具有分析组件及合理可视化结果的完整、灵活、可配置、高性能数据管道系统的重要性。深入探讨的主题包括Spark、H2O、VopalWabbit(NLP)、StanfordNLP、ApacheMahout,以及其他适用的工具包、库和插件。●*佳实践和结构化设计原则。包括重要主题及示例部分。●用混合搭配或混合系统实现应用目标的重要性。你在学习深度示例时可体会到混合方法的重要性。●使用现有第三方库是有效开发的关键。在开发示例系统时,深度示例将展示一些第三方工具包的功能。

作者简介

  Kerry Koitzsch在计算机科学、图像处理和软件工程等领域拥有超过二十年的工作经验,致力于研究Apache Hadoop和Apache Spark技术。Kerry擅长软件咨询,精通一些定制的大数据应用,包括分布式搜索、图像分析、立体视觉和智能图像检索系统。Kerry目前就职于Kildane软件技术股份有限公司,该公司是加州桑尼维尔市的一个机器人系统和图像分析软件提供商。

图书目录

目录
第Ⅰ部分概念
第1章概述:用Hadoop构建数据分析系统3
1.1构建DAS的必要性4
1.2HadoopCore及其简史4
1.3Hadoop生态系统概述5
1.4AI技术、认知计算、深度学习以及BDA6
1.5自然语言处理与BDAS6
1.6SQL与NoSQL查询处理6
1.7必要的数学知识7
1.8设计及构建BDAS的循环过程7
1.9如何利用Hadoop生态系统实现BDA10
1.10“图像大数据”(IABD)基本思想10
1.10.1使用的编程语言12
1.10.2Hadoop生态系统的多语言组件12
1.10.3Hadoop生态系统架构13
1.11有关软件组合件与框架的注意事项13
1.12ApacheLucene、Solr及其他:开源搜索组件14
1.13建立BDAS的架构15
1.14你需要了解的事情15
1.15数据可视化与报表17
1.15.1使用EclipseIDE作为开发环境18
1.15.2本书未讲解的内容19
1.16本章小结21
第2章Scala及Python进阶23
2.1动机:选择正确的语言定义应用23
2.2Scala概览24
2.3Python概览29
2.4错误诊断、调试、配置文件及文档31
2.4.1Python的调试资源32
2.4.2Python文档33
2.4.3Scala的调试资源33
2.5编程应用与示例33
2.6本章小结34
2.7参考文献34
第3章Hadoop及分析的标准工具集35
3.1库、组件及工具集:概览35
3.2在评估系统中使用深度学习方法38
3.3使用Spring框架及SpringData44
3.4数字与统计库:R、Weka及其他44
3.5分布式系统的OLAP技术44
3.6用于分析的Hadoop工具集:ApacheMahout及相关工具45
3.7ApacheMahout的可视化46
3.8ApacheSpark库与组件46
3.8.1可供选择的不同类型的shell46
3.8.2ApacheSpark数据流47
3.8.3SparklingWater与H2O机器学习48
3.9组件使用与系统建立示例48
3.10封包、测试和文档化示例系统50
3.11本章小结51
3.12参考文献51
第4章关系、NoSQL及图数据库53
4.1图查询语言:Cypher及Gremlin55
4.2Cypher示例55
4.3Gremlin示例56
4.4图数据库:ApacheNeo4J58
4.5关系数据库及Hadoop生态系统59
4.6Hadoop以及UA组件59
4.7本章小结63
4.8参考文献64
第5章数据管道及其构建方法65
5.1基本数据管道66
5.2ApacheBeam简介67
5.3ApacheFalcon简介68
5.4数据源与数据接收:使用ApacheTika构建数据管道68
5.5计算与转换70
5.6结果可视化及报告71
5.7本章小结74
5.8参考文献74
第6章Hadoop、Lucene、Solr与高级搜索技术75
6.1Lucene/Solr生态系统简介75
6.2Lucene查询语法76
6.3使用Solr的编程示例79
6.4使用ELK栈(Elasticsearch、Logstash、Kibana)85
6.5Solr与Elasticsearch:特点与逻辑93
6.6应用于Elasticsearch和Solr的SpringData组件95
6.7使用LingPipe和GATE实现定制搜索99
6.8本章小结108
6.9参考文献108
第Ⅱ部分架构及算法
第7章分析技术及算法概览111
7.1算法类型综述111
7.2统计/数值技术112
7.3贝叶斯技术113
7.4本体驱动算法114
7.5混合算法:组合算法类型115
7.6代码示例116
7.7本章小结119
7.8参考文献119
第8章规则引擎、系统控制与系统编排121
8.1规则系统JBossDrools介绍121
8.2基于规则的软件系统控制124
8.3系统协调与JBossDrools125
8.4分析引擎示例与规则控制126
8.5本章小结129
8.6参考文献129
第9章综合提升:设计一个完整的分析系统131
9.1本章小结136
9.2参考文献136
第Ⅲ部分组件与系统
第10章数据可视化:可视化与交互分析139
10.1简单的可视化139
10.2AngularJS和Friends简介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本章小结153
10.6参考文献153
第Ⅳ部分案例研究与应用

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