今天互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展，逐漸深入我們生活的各個(gè)層面，隨之而來的是數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)轻黑，所以糊肤，大數(shù)據(jù)是近幾年廣受關(guān)注的一個(gè)概念。氓鄙。很久以前馆揉，人類就學(xué)會(huì)了通過分析數(shù)據(jù)獲取有價(jià)值的結(jié)論。有時(shí)抖拦，影響結(jié)論的因素過多升酣，采樣的數(shù)據(jù)無法有效保留所有因素的影響，得出的結(jié)論就不夠有效态罪。如果不使用采樣噩茄，而原始數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，我們就需要改進(jìn)數(shù)據(jù)處理的手段向臀。
作為計(jì)算框架巢墅，Spark速度快诸狭，開發(fā)簡(jiǎn)單券膀，能同時(shí)兼顧批處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，因此很快被廣大企業(yè)級(jí)用戶所采納驯遇，并隨著近年人工智能的崛起而成為分析和挖掘大數(shù)據(jù)的重要得力工具芹彬。Hadoop生態(tài)很全：HDFS, MapReduce1&2(YARN), Hive, HBase, Pig, ZooKeeper, Sqoop等，涉及從算法到實(shí)現(xiàn)到操作到應(yīng)用叉庐。?
多數(shù)章節(jié)對(duì)自己的要求都是了解和能用即可舒帮，唯獨(dú)ZK一章愛不釋手，從算法到實(shí)現(xiàn)到操作到應(yīng)用講的真是好陡叠。 系統(tǒng)性學(xué)習(xí)不還是得看經(jīng)典書籍玩郊。
hadoop學(xué)習(xí):《Hadoop權(quán)威指南第4版》中文PDF+英文PDF+代碼，《Hadoop權(quán)威指南第4版》中文PDF枉阵，734頁译红，帶書簽?zāi)夸洠挥⑽腜DF兴溜，805頁侦厚，帶書簽?zāi)夸洝Ｅ涮自创a拙徽。
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結(jié)合理論和實(shí)踐刨沦，《Hadoop權(quán)威指南第四版》由淺入深，全方位介紹了Hadoop 這一高性能的海量數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)膘怕。5部分24 章想诅，第Ⅰ部分介紹Hadoop 基礎(chǔ)知識(shí)，第Ⅱ部分介紹MapReduce,第Ⅲ部分介紹Hadoop 的運(yùn)維，第Ⅳ部分介紹Hadoop 相關(guān)開源項(xiàng)目来破，第Ⅴ部分提供了三個(gè)案例裁眯。
《Spark快速大數(shù)據(jù)分析》中文PDF，231頁讳癌，帶書簽?zāi)夸洿┪龋淖挚蓮?fù)制。英文PDF晌坤，274頁逢艘，帶書簽?zāi)夸洠淖挚蓮?fù)制骤菠。
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使用Spark進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的實(shí)戰(zhàn)寶典它改，由著名大數(shù)據(jù)公司Cloudera的數(shù)據(jù)科學(xué)家撰寫。四位作者首先結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)分析的廣闊背景講解了Spark商乎，然后介紹了用Spark和Scala進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)知識(shí)央拖，接著討論了如何將Spark用于機(jī)器學(xué)習(xí)，同時(shí)介紹了常見應(yīng)用中幾個(gè)最常用的算法鹉戚。此外還收集了一些更加新穎的應(yīng)用鲜戒，比如通過文本隱含語義關(guān)系來查詢Wikipedia或分析基因數(shù)據(jù)。
學(xué)習(xí)《Spark高級(jí)數(shù)據(jù)分析第2版》中文PDF+英文PDF+源代碼：《Spark高級(jí)數(shù)據(jù)分析第2版》中文PDF抹凳，452頁遏餐，帶目錄，文字可復(fù)制赢底；英文PDF失都，455頁，帶目錄幸冻，文字可復(fù)制粹庞；有源代碼。
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《Spark高級(jí)數(shù)據(jù)分析第2版》由業(yè)內(nèi)知名數(shù)據(jù)科學(xué)家執(zhí)筆洽损，通過豐富的示例展示了如何結(jié)合Spark庞溜、統(tǒng)計(jì)方法和真實(shí)世界數(shù)據(jù)集來解決數(shù)據(jù)分析問題，既涉及模型的構(gòu)建和評(píng)價(jià)趁啸，也涵蓋數(shù)據(jù)清洗强缘、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)探索，并描述了如何將結(jié)果變?yōu)樯a(chǎn)應(yīng)用不傅，是運(yùn)用Apache Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和處理的實(shí)戰(zhàn)寶典旅掂。
根據(jù)新版Spark最佳實(shí)踐，對(duì)樣例代碼和所用資料做了大量更新访娶。涵蓋模式如下：
● 音樂推薦和Audioscrobbler數(shù)據(jù)集● 用決策樹算法預(yù)測(cè)森林植被● 基于K均值聚類進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)
● 基于潛在語義算法分析維基百科● 用GraphX分析伴生網(wǎng)絡(luò)● 對(duì)紐約出租車軌跡進(jìn)行空間和時(shí)間數(shù)據(jù)分析
● 通過蒙特卡羅模擬來評(píng)估金融風(fēng)險(xiǎn)● 基因數(shù)據(jù)分析和BDG項(xiàng)目● 用PySpark和Thunder分析神經(jīng)圖像數(shù)據(jù)
