Hadoop與大數據挖掘
張良均等
4278人在讀
28.3萬字總字數
¥25定價
張良均等
本書提供了大數據相關技術的簡介、原理、實踐、企業應用等，針對大數據相關技術，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有專業章節進行介紹，並且針對每一模塊都有相應的動手實踐，能有效加深讀者對大數據相關技術原理、技術實踐的理解。書中的挖掘實踐篇涉及企業在大數據應用中的所有環節，如數據採集、數據預處理、數據挖掘等，通過案例對整個系統的架構進行了詳細分析，對讀者有一定實踐指導作用。對於學習大數據相關技術的高校師生來說，本書不僅提供了大數據相關技術的基礎講解及原理、架構分析，還針對這些原理，配備有對應的動手實踐章節，幫助讀者加深對原理、架構的認識。同時，在每個模塊結束後，書中會有一個相對獨立的企業應用案例，幫助讀者鞏固學到的大數據技術相關知識。
作爲大數據相關技術，Hadoop無疑應用很廣泛。Hadoop具有以下優勢：高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性、低成本、生態系統完善。 一般來說，使用Hadoop相關技術可以解決企業相關大數據應用，特別是結合諸如Mahout、Spark MLlib等技術，不僅可以對企業相關大數據進行基礎分析，還能構建挖掘模型，挖掘企業大數據中有價值的信息。
作爲入門教程，這本書介紹的挺完整的，基礎知識加實際案例，提供示例代碼，提倡動手實踐，把hadoop及hadoop陣營的相關技術都有提及。
chinese らしい book[NO]
還挺不錯的一本書，適合做入門指導
hadoop和spark入門教材[微笑]
瞭解了一下大數據技術基本原理，hadoop包括hdfs和mr。spark是對hadoop的一種優化，計算性能優於mr，而這些技術上層更封裝了hive這樣支持sql的語句，hbase這樣nosql技術，pig等等。基於這些技術衍生出了最近數據數據倉庫，etl，數據挖掘，個性化推薦，讓算法能在這些底層技術的基礎上大放異彩。
入門級別的教程，對大數據相關的技術棧均作了相關介紹，對整體技術有了一個概覽。書中有很多相關實例，可以大致瞭解這些技術的使用方法，但是有些案例對於技術的使用並沒有很翔實，突然之間拿出來一個技術點直接使用，讓人摸不到頭腦。而且本書遠未到實戰級別。需要配合其他相關書籍進行單項技術的深入研究，才能進行大數據相關任務開發。感謝作者的辛苦付出，這本書紙質版應該在200頁左右，也不可能將所有技術詳盡介紹，感謝作者及相關團隊，辛苦！
怎麼說，介紹的不夠詳細；剛看有點懵懂。在其他地方瞭解到相關知識後，再回頭看好多了。
太注重操作，原理方面的東西較少
適合初學者，主要講了調度和用戶協同推薦算法等，有一定基礎的建議不要看了