颠覆大数据分析

(美) 阿涅斯瓦兰 (Agneeswaran,V.) , 著

出版社：电子工业出版社

年代：2014

定价：59.0

书籍简介:

提起大数据分析，大多数专业人士都会想到Hadoop，但是有一些尖端的应用是不适合用Hadoop的，尤其是实时分析和需要迭代机器学习算法的场景。幸运的是，针对这些场景的一些强大的新技术已经被开发出来。本书就是指导你超越Hadoop的第一本书。作者详细讲解了具有突破性的伯克利数据分析堆栈（BDAS）技术，并针对下一代内存技术Spark给出了实际示例和代码样例，作者还对所有能遇见到的新技术进行了总结。

作者介绍:

Vijay Srinivas Agneeswaran 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IEEE transaction 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。

书籍目录:

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

内容摘要:

《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。

编辑推荐:

适读人群：本书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。

　　《颠覆大数据分析:基于Storm、Spark等Hadoop替代技术的实时应用》中，VijayAgneeswaran博士介绍了这些技术，以及它们的应用案例，并从架构到代码的不同层面对应用它们做了演示。

书籍规格:

书籍详细信息
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	9787121252242 如需购买下载《颠覆大数据分析》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	北京	出版单位	电子工业出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	59.0	语种	简体中文
尺寸	22 × 16	装帧	平装
页数		印数

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书籍信息归属:

颠覆大数据分析是电子工业出版社于2015.4出版的中图分类号为 TP274 的主题关于数据处理软件的书籍。