颠覆大数据分析
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九品
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作者[美]维贾伊.阿涅斯瓦兰(Vijay SrinivasAgneeswaran) 著;吴京润、黄经业 译
出版社电子工业出版社
出版时间2015-05
版次1
装帧平装
货号8987650781127639041
上书时间2024-12-17
商品详情
- 品相描述:九品
图书标准信息
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作者
[美]维贾伊.阿涅斯瓦兰(Vijay SrinivasAgneeswaran) 著;吴京润、黄经业 译
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出版社
电子工业出版社
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出版时间
2015-05
-
版次
1
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ISBN
9787121252242
-
定价
49.00元
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装帧
平装
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开本
32开
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纸张
胶版纸
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页数
256页
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字数
189千字
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正文语种
简体中文
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原版书名
Big Data Analytics Beyond Hadoop
- 【内容简介】
-
《颠覆大数据分析:基于Storm、Spark等Hadoop替代技术的实时应用》每章一个主题,介绍了各种大数据分析技术与机器学习算法。本书能够让读者掌握大数据分析和机器学习的相关技术的大致脉络,为之后的进阶学习提供参考与指导。《颠覆大数据分析:基于Storm、Spark等Hadoop替代技术的实时应用》适合大数据技术入门者、希望对大数据技术有所了解,以及想要学习大数据技术但是不知道应该从何处入手的读者阅读。
- 【作者简介】
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VijaySrinivasAgneeswaran博士,1998年于SVCE的马德拉斯分校获得计算机科学与工程专业的学士学位,2001年获取了印度理工学院马德拉斯分校的硕士学位(研究性质),2008年又获取了该校的博士学位。他曾在瑞士洛桑的联邦理工学院的分布式信息系统实验室(LSIR)担任过一年的博士后研究员。之前7年先后就职于Oracle、Cognizant及Impetus,对大数据及云领域的工程研发贡献颇多。目前担任Impetus的大数据实验室的执行总监。他的研发团队在专利、论文、受邀的会议发言以及下一代产品创新方面都处于领导地位。他主要研究的领域包括大数据管理、批处理及实时分析,以及大数据的机器学习算法的实现范式。最近8年来,他一直是计算机协会(ACM)以及电气和电子工程师协会(IEEE)的专家成员,并于2012年12月被推选为IEEE的资深成员。他在美国、欧洲以及印度的专利局都申请过专利(并持有美国的两项专利)。他在前沿的期刊及会议,包括IEEEtransaction上都发表过论文。他还是国内外多个会议的特邀发言人,譬如O’Reilly的Strata大数据系列会议。最近一次公开发表论文是在Liebertpub的大数据期刊上。他与妻子及儿女一起居住在班加罗尔,对印度、埃及、巴比伦以及希腊古代的文化与哲学的研究非常感兴趣。
- 【目录】
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前言
致谢
关于作者
1引言:为什么要超越 Hadoop Map-Reduce
Hadoop的适用范围
大数据分析之机器学习实现的革命 10
第一代机器学习工具 /范式
第二代机器学习工具 /范式
第三代机器学习工具 /范式
小结
参考文献
2何为伯克利数据分析栈(BDAS)
实现 BDAS的动机
Spark:动机
Shark:动机
Mesos:动机
BDAS的设计及架构
Spark:高效的集群数据处理的范式
Spark的弹性分布式数据集
Spark的实现
Spark VS 分布式共享内存系统
RDD的表达性
类似 Spark的系统
Shark:分布式系统上的 SQL接口 46
Spark为 Shark提供的扩展
列内存存储 49
分布式数据加载
完全分区智能连接
分区修剪
机器学习的支持
Mesos:集群调度及管理系统
Mesos组件 52
资源分配
隔离
容错性
小结
参考文献
使用 Spark实现机器学习算法
机器学习基础知识
机器学习:随机森林示例
逻辑回归:概述 72
二元形式的逻辑回归
逻辑回归估计
多元逻辑回归
Spark中的逻辑回归算法
支持向量机
复杂决策面 81
支持向量机背后的数学原理
Spark中的支持向量机
Spark对 PMML的支持
PMML结构
PMML的生产者及消费者
Spark对朴素贝叶斯的 PMML支持
Spark对线性回归的 PMML支持
在 Spark中使用 MLbase进行机器学习
参考文献
实现实时的机器学习算法
Storm简介
数据流
拓扑
Storm集群
简单的实时计算例子
数据流组
Storm的消息处理担保
基于 Storm的设计模式
分布式远程过程调用
Trident:基于 Storm的实时聚合
实现基于 Storm的逻辑回归算法
实现基于 Storm的支持向量机算法
Storm对朴素贝叶斯 PMML的支持
实时分析的应用
工业日志分类
互联网流量过滤器
Storm的替代品
Spark流
D-Streams的动机
参考文献
图处理范式 138
Pregel:基于 BSP的图处理框架
类似的做法
开源的 Pregel实现
Giraph
GoldenORB
Phoebus
Apache Hama
Stanford GPS
GraphLab
GraphLab:多核版本
分布式的 GraphLab
PowerGraph
通过 GraphLab实现网页排名算法
顶点程序
基于 GraphLab实现随机梯度下降算法
参考文献
结论:超越Hadoop Map-Reduce的大数据分析
Hadoop YARN概览
Hadoop YARN的动机
作为资源调度器的 YARN
YARN上的其他框架
大数据分析的未来是怎样的
参考文献
附录 A代码笔记
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