主编推荐语
10余位大数据领域资深专家和科研人员10余年大数据挖掘的经验结晶。
内容简介
这是一本适合教学和零基础自学的Hadoop与大数据挖掘的教程，即便你完全没有Hadoop编程基础和大数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，也能迅速掌握如何使用Hadoop进行大数据挖掘。
全书主要分为两篇：基础篇（1-7章），首先从宏观上介绍了大数据相关概念和技术，然后逐一对Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大数据技术的概念、原理、架构，以及企业应用方法进行了详细介绍，同时配有大量的案例。掌握了这些内容，就具备了大数据技术的基础；挖掘实战篇（8章），主要是一个企业级大数据应用项目——电子商务智能推荐系统。通过分析应用背景、构建系统，使读者了解针对系统的每一层应用使用什么大数据技术来解决问题。涉及的流程有数据采集、数据预处理、模型构建等，在每一个流程中会进行大数据相关技术实践，运用实际数据来进行分析，使读者切身感受到利用大数据技术解决问题的魅力。
目录
- 版权信息
- 前言
- 第一篇 基础篇
- 第1章 浅谈大数据
- 1.1 大数据概述
- 1.2 大数据平台
- 1.3 本章小结
- 第2章 大数据存储与运算利器—Hadoop
- 2.1 Hadoop概述
- 2.2 Hadoop配置及IDE配置
- 2.3 Hadoop集群命令
- 2.4 Hadoop编程开发
- 2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现
- 2.6 TF-IDF算法原理及Hadoop MapReduce实现
- 2.7 本章小结
- 第3章 大数据查询—Hive
- 3.1 Hive概述
- 3.2 HiveQL语句
- 3.3 动手实践：基于Hive的学生信息查询
- 3.4 基于Hive的航空公司客户价值数据预处理及分析
- 3.5 本章小结
- 第4章 大数据快速读写—HBase
- 4.1 HBase概述
- 4.2 配置HBase集群
- 4.3 HBase原理与架构组件
- 4.4 HBase Shell操作
- 4.5 Java API&MapReduce与HBase交互
- 4.6 基于HBase的冠字号查询系统
- 4.7 本章小结
- 第5章 大数据处理—Pig
- 5.1 Pig概述
- 5.2 配置运行Pig
- 5.3 常用Pig Latin操作
- 5.4 综合实践
- 5.5 本章小结
- 第6章 大数据快速运算与挖掘—Spark
- 6.1 Spark概述
- 6.2 Spark安装集群
- 6.3 Spark架构与核心原理
- 6.4 Spark编程技巧
- 6.5 如何学习Spark MLlib
- 6.6 动手实践：基于Spark ALS电影推荐系统
- 6.7 本章小结
- 第7章 大数据工作流—Oozie
- 7.1 Oozie简介
- 7.2 编译配置并运行Oozie
- 7.3 Oozie WorkFlow实践
- 7.4 Oozie Coordinator实践
- 7.5 本章小结
- 第二篇 挖掘实战篇
- 第8章 法律服务大数据智能推荐
- 8.1 背景
- 8.2 目标
- 8.3 系统架构及流程
- 8.4 分析过程及实现
- 8.5 构建法律服务大数据智能推荐系统
- 8.6 本章小结
评分及书评
- 给这本书评了5.0
本书提供了大数据相关技术的简介、原理、实践、企业应用等，针对大数据相关技术，如 Hadoop、HBase、Hive、Spark 等，都有专业章节进行介绍，并且针对每一模块都有相应的动手实践，能有效加深读者对大数据相关技术原理、技术实践的理解。书中的挖掘实践篇涉及企业在大数据应用中的所有环节，如数据采集、数据预处理、数据挖掘等，通过案例对整个系统的架构进行了详细分析，对读者有一定实践指导作用。
出版方
机械工业出版社有限公司
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