书籍详情
Hadoop大数据分析
作者：高永彬，钱亮宏，方志军 著
出版社：中国铁道出版社
出版时间：2019-07-01
ISBN：9787113259198
定价：¥38.00
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内容简介
本书适合作为高等学校计算机、通信与网络工程等本科专业的教材，也可作为相关学科专业硕士研究生、信息网络规划设计人员、网络运行管理维护人员和网络管理技术科研人员的参考用书。
作者简介
高永彬：博士、讲师，就职于上海工程技术大学，博士毕业于韩国全北国立大学，在模式识别、机器学习领域积累了大量的研究与实战经验。特别地，在基于深度学习技术的人脸识别以及车型检测技术进行了深入地研究，发表了近30篇期刊/会议论文，取得了丰厚的研究成果，发表在包括Information Sciences， Pattern Recognition Letters等高水平期刊中，其中SCI收录5篇，EI收录4篇。钱亮宏，男，毕业于上海交通大学电子信息与电气工程学院，1989年8月出生，拥有10年R语言使用经验，一直奋战在数据分析与挖掘领域的线，作为金融和互联网行业资深数据挖掘专家。方志军，男，教授，现任上海工程技术大学电子电气工程学院院长，1971年9月出生，主要从事人工智能、机器视觉、大数据分析等方面的研究，主讲课程包括数字图像处理、机器视觉、计算机导论、大数据导论和程序设计等。
目录
第1部分 Hadoop核心基础
第1章 Hadoop简介 2
1.1 Hadoop产生背景 2
1.2 Hadoop简要历史 3
1.3 Hadoop生态系统组件 3
1.4 Hadoop版本和商用支持 5
1.5 Hadoop的基础环境配置 6
1.6 Hadoop的安装 7
1.7 Hadoop的配置 11
1.8 Hadoop的运行 14
小结 19
习题 19
第2章 HDFS文件系统 20
2.1 HDFS简介 20
2.2 HDFS架构 20
2.3 HDFS文件块 21
2.4 HDFS常用操作 22
小结 24
习题 24
第3章 YARN资源管理 25
3.1 YARN架构 25
3.2 YARN调度策略 26
3.3 YARN常用操作 28
小结 30
习题 31
第4章 MapReduce计算框架 32
4.1 MapReduce原理 32
4.2 MapReduce作业数据流 33
4.3 Hadoop流处理 35
4.4 MapReduce程序实现词频
统计 35
4.5 MapReduce程序的Reducer
数量 40
4.6 MapReduce程序的Combiner 41
4.7 MapReduce程序实现数据
连接 43
小结 49
习题 49
第2部分 Hive数据仓库
第5章 Hive简介 52
5.1 Hive概述 52
5.2 Hive的安装 53
5.3 Hive的运行 56
小结 59
习题 59
第6章 Hive数据定义 60
6.1 数据库操作 60
6.2 数据表基本操作 62
6.3 存储格式和行格式 65
6.4 数据类型 67
6.5 外部表 70
6.6 分区表 72
小结 74
习题 74
第7章 Hive数据操作 75
7.1 数据导入 75
7.2 数据插入 78
7.3 数据导出 82
小结 84
习题 84
第8章 Hive数据查询 85
8.1 基本查询 85
8.2 数据聚合 87
8.3 数据连接 90
小结 92
习题 93
第3部分 Spark数据分析
第9章 Spark简介 96
9.1 Spark概述 96
9.2 Spark原理 97
9.3 Spark的安装 98
9.4 Spark运行方式 99
9.5 Spark运行位置 101
9.6 Spark运行参数 104
小结 104
习题 104
第10章 Spark大数据处理 105
10.1 数据框的创建 105
10.2 数据框的选择 107
10.3 数据框的运算和聚合 110
10.4 数据框的增加、删除
和修改 114
10.5 数据框的连接 116
10.6 数据框的变形 119
小结 120
习题 120
第11章 Spark机器学习流程 121
11.1 数据探索 122
11.2 数据划分 123
11.3 数据填充 124
11.4 类别变量处理 125
11.5 特征选择 128
11.6 建模与调优 131
11.7 测试与评估 133
小结 135
习题 135
第12章 Spark有监督学习模型 136
12.1 线性回归模型 140
12.2 逻辑回归模型 142
12.3 决策树模型 145
12.4 随机森林模型 152
12.5 神经网络 158
12.6 协同过滤 163
小结 166
习题 166
第13章 Spark无监督学习模型 167
13.1 k均值聚类模型 168
13.2 主成分分析模型 172
13.3 关联分析模型 173
小结 176
习题 176
第1章 Hadoop简介 2
1.1 Hadoop产生背景 2
1.2 Hadoop简要历史 3
1.3 Hadoop生态系统组件 3
1.4 Hadoop版本和商用支持 5
1.5 Hadoop的基础环境配置 6
1.6 Hadoop的安装 7
1.7 Hadoop的配置 11
1.8 Hadoop的运行 14
小结 19
习题 19
第2章 HDFS文件系统 20
2.1 HDFS简介 20
2.2 HDFS架构 20
2.3 HDFS文件块 21
2.4 HDFS常用操作 22
小结 24
习题 24
第3章 YARN资源管理 25
3.1 YARN架构 25
3.2 YARN调度策略 26
3.3 YARN常用操作 28
小结 30
习题 31
第4章 MapReduce计算框架 32
4.1 MapReduce原理 32
4.2 MapReduce作业数据流 33
4.3 Hadoop流处理 35
4.4 MapReduce程序实现词频
统计 35
4.5 MapReduce程序的Reducer
数量 40
4.6 MapReduce程序的Combiner 41
4.7 MapReduce程序实现数据
连接 43
小结 49
习题 49
第2部分 Hive数据仓库
第5章 Hive简介 52
5.1 Hive概述 52
5.2 Hive的安装 53
5.3 Hive的运行 56
小结 59
习题 59
第6章 Hive数据定义 60
6.1 数据库操作 60
6.2 数据表基本操作 62
6.3 存储格式和行格式 65
6.4 数据类型 67
6.5 外部表 70
6.6 分区表 72
小结 74
习题 74
第7章 Hive数据操作 75
7.1 数据导入 75
7.2 数据插入 78
7.3 数据导出 82
小结 84
习题 84
第8章 Hive数据查询 85
8.1 基本查询 85
8.2 数据聚合 87
8.3 数据连接 90
小结 92
习题 93
第3部分 Spark数据分析
第9章 Spark简介 96
9.1 Spark概述 96
9.2 Spark原理 97
9.3 Spark的安装 98
9.4 Spark运行方式 99
9.5 Spark运行位置 101
9.6 Spark运行参数 104
小结 104
习题 104
第10章 Spark大数据处理 105
10.1 数据框的创建 105
10.2 数据框的选择 107
10.3 数据框的运算和聚合 110
10.4 数据框的增加、删除
和修改 114
10.5 数据框的连接 116
10.6 数据框的变形 119
小结 120
习题 120
第11章 Spark机器学习流程 121
11.1 数据探索 122
11.2 数据划分 123
11.3 数据填充 124
11.4 类别变量处理 125
11.5 特征选择 128
11.6 建模与调优 131
11.7 测试与评估 133
小结 135
习题 135
第12章 Spark有监督学习模型 136
12.1 线性回归模型 140
12.2 逻辑回归模型 142
12.3 决策树模型 145
12.4 随机森林模型 152
12.5 神经网络 158
12.6 协同过滤 163
小结 166
习题 166
第13章 Spark无监督学习模型 167
13.1 k均值聚类模型 168
13.2 主成分分析模型 172
13.3 关联分析模型 173
小结 176
习题 176
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