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数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧

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作者Mahmoud Parsian著

出版社中国电力出版社

ISBN9787512395947

出版时间2015-02

装帧平装

开本其他

定价128元

货号8827896

上书时间2024-08-29

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   商品详情   

品相描述：全新
商品描述
作者简介
Mahmoud Parsian，计算机科学博士，是一位热衷于实践的软件专家，作为开发人员、设计人员、架构师和作者，他有30多年的软件开发经验。目前领导着Illumina的大数据团队，在过去15年间，他主要从事Java(服务器端)、数据库、MapReduce和分布式计算的有关工作。Mahmoud还著有《JDBC Recipes》和《JDBC Metadata，MySQL，and Oracle Recipes》等书（均由Apress出版）。

目录
序 1
前言 3
1章二次排序：简介 19
二次排序问题解决方案 21
MapReduce/Hadoop的二次排序解决方案 25
Spark的二次排序解决方案 29
2章二次排序：详细示例 42
二次排序技术 43
二次排序的完整示例 46
运行示例——老版本Hadoop API 50
运行示例——新版本Hadoop API 52
3章 Top 10 列表 54
Top N 设计模式的形式化描述 55
MapReduce/Hadoop实现：键 56
Spark实现：键 62
Spark实现：非键 73
使用takeOrdered()的Spark Top 10 解决方案 84
MapReduce/Hadoop Top 10 解决方案：非键 91
4章左外连接 96
左外连接示例 96
MapReduce左外连接实现 99
Spark左外连接实现 105
使用leftOuterJoin()的Spark实现 117
5章反转排序 127
反转排序模式示例 128
反转排序模式的MapReduce/Hadoop实现 129
运行示例 134
6章移动平均 137
示例1：时间序列数据（股票价格） 137
示例2：时间序列数据（URL访问数） 138
形式定义 139
POJO移动平均解决方案 140
MapReduce/Hadoop移动平均解决方案 143
7章购物篮分析 155
MBA目标 155
MBA的应用领域 157
使用MapReduce的购物篮分析 157
Spark解决方案 166
运行Spark实现的YARN 脚本 179
8章共同好友 182
输入 183
POJO共同好友解决方案 183
MapReduce算法 184
解决方案1: 使用文本的Hadoop实现 187
解决方案2: 使用ArrayListOfLongsWritable 的Hadoop实现 189
Spark解决方案 191
9章使用MapReduce实现推荐引擎 201
购买过该商品的顾客还购买了哪些商品 202
经常一起购买的商品 206
推荐连接 210
10章基于内容的电影推荐 225
输入 226
MapReduce阶段1 226
MapReduce阶段2和阶段3 227
Spark电影推荐实现 234
11章使用马尔可夫模型的智能邮件营销 .253
马尔可夫链基本原理 254
使用MapReduce的马尔可夫模型 256
Spark解决方案 269
12章 K-均值聚类 282
什么是K-均值聚类? 285
聚类的应用领域 285
K-均值聚类方法非形式化描述：分区方法 286
K-均值距离函数 286
K-均值聚类形式化描述 287
K-均值聚类的MapReduce解决方案 288
K-均值算法Spark实现 292
13章 k-近邻 296
kNN分类 297
距离函数 297
kNN示例 298
kNN算法非形式化描述 299
kNN算法形式化描述 299
kNN的类Java非MapReduce 解决方案 299
Spark的kNN算法实现 301
14章朴素贝叶斯 315
训练和学习示例 316
条件概率 319
深入分析朴素贝叶斯分类器 319
朴素贝叶斯分类器：符号数据的MapReduce解决方案 322
朴素贝叶斯分类器Spark实现 332
使用Spark和Mahout 347
15章情感分析 349
情感示例 350
情感分数：正面或负面 350
一个简单的MapReduce情感分析示例 351
真实世界的情感分析 353
16章查找、统计和列出大图中的所有三角形 354
基本的图概念 355
三角形计数的重要性 356
MapReduce/Hadoop解决方案 357
Spark解决方案 364
17章 K-mer计数 375
K-mer计数的输入数据 376
K-mer计数应用 376
K-mer计数MapReduce/Hadoop解决方案 377
K-mer计数Spark解决方案 378
18章 DNA测序 390
DNA测序的输入数据 392
输入数据验证 393
DNA序列比对 393
DNA测试的MapReduce算法 394
19章 Cox回归 413
Cox模型剖析 414
使用R的Cox回归 415
Cox回归应用 416
Cox回归 POJO解决方案 417
MapReduce输入 418
使用MapReduce的Cox回归 419
20章 Cochran-Armitage趋势检验 426
Cochran-Armitage算法 427
Cochran-Armitage应用 432
MapReduce解决方案 435
21章等位基因频率 443
基本定义 444
形式化问题描述 448
等位基因频率分析的MapReduce解决方案 449
MapReduce解决方案, 阶段1 449
MapReduce解决方案，阶段2 459
MapReduce解决方案, 阶段3 463
染色体X 和Y的特殊处理 466
22章 T检验 468
对bioset完成T检验 469
MapReduce问题描述 472
输入 472
期望输出 473
MapReduce解决方案 473
Spark实现 476
23章皮尔逊相关系数 488
皮尔逊相关系数公式 489
皮尔逊相关系数示例 491
皮尔逊相关系数数据集 492
皮尔逊相关系数POJO 解决方案 492
皮尔逊相关系数MapReduce解决方案 493
皮尔逊相关系数的Spark 解决方案 496
运行Spark程序的YARN 脚本 516
使用Spark计算斯皮尔曼相关系数 517
24章 DNA碱基计数 520
FASTA 格式 521
FASTQ 格式 522
MapReduce解决方案：FASTA 格式 522
运行示例 524
MapReduce解决方案: FASTQ 格式 528
Spark 解决方案: FASTA 格式 533
Spark解决方案: FASTQ 格式 537
25章 RNA测序 543
数据大小和格式 543
MapReduce工作流 544
RNA测序分析概述 544
RNA测序MapReduce算法 548
26章基因聚合 553
输入 554
输出 554
MapReduce解决方案（按单个值过滤和按平均值过滤） 555
基因聚合的Spark解决方案 567
Spark解决方案：按单个值过滤 567
Spark解决方案：按平均值过滤 576
27章线性回归 586
基本定义 587
简单示例 587
问题描述 588
输入数据 589
期望输出 590
使用SimpleRegression的MapReduce解决方案 590
Hadoop实现类 593
使用R线性模型的MapReduce解决方案 593
28章 MapReduce和幺半群 600
概述 600
幺半群的定义 602
幺半群和非幺半群示例 603
MapReduce示例：非幺半群 606
MapReduce示例：幺半群 608
使用幺半群的Spark示例 612
使用幺半群的结论 618
函子和幺半群 619
29章小文件问题 622
解决方案1：在客户端合并小文件 623
解决方案2：用CombineFileInputFormat解决小文件问题 629
其他解决方案 634
30章 MapReduce的大容量缓存 635
实现方案 636
缓存问题形式化描述 637
一个精巧、可伸缩的解决方案 637
实现LRUMap缓存 640
使用LRUMap的MapReduce解决方案 646
31章 Bloom过滤器 651Bloom
过滤器性质 651
一个简单的Bloom过滤器示例 653

主编推荐

如果你准备深入研究MapReduce框架来处理大数据集，本书非常实用，通过提供丰富的算法和工具，它会循序渐进地带你探索MapReduce世界，用Apache Hadoop或Apache Spark构建分布式MapReduce应用时通常都需要用到这些算法和工具。每一章分别提供一个实例来解决一个大规模计算问题，如构建推荐系统。你会了解如何用代码实现适当的MapReduce解决方案，而且可以在你的项目中具体应用这些解决方案。这
 

精彩内容

本书介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这本书还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。
本书主要内容包括：
■ 完成超大量交易的购物篮分析。
■ 数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。
■ 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。
■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。
■ 推荐算法和成对文档相似性。
■ 线性回归、Cox回归和皮尔逊（Pearson）相关分析。
■ 等位基因频率和DNA挖掘。
■ 社交网络分析（推荐系统、三角形计数和情感分析）。

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