比Hadoop+Python還強：Spark MLlib機器學習實作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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大數據時代是一個充滿著機會和挑戰的時代，僅需要有一個得心應手的工具--MLlib就是這個工具。

　　本書的主要目的是介紹如何使用MLlib進行資料採擷。MLlib是Spark中最核心的部分，它是Spark機器學習函數庫，可以執行在分散式叢集上的資料採擷工具。吸引瞭大量程式設計和開發人員進行相關內容的學習與開發。

　　本書理論內容由淺而深，採取實例和理論相結閤的方式，內容全麵而詳盡，適閤Spark MLlib初學者、大數據採擷、大數據分析的工作人員。
 

深入探索數據科學的廣闊天地：基於現代計算框架的高效實踐 本書將帶您穿越數據處理與分析的前沿領域，聚焦於如何利用先進的分布式計算架構和現代編程範式，構建強大、可擴展且高效的數據科學解決方案。我們不局限於單一工具集或特定技術棧，而是緻力於為您構建一個全麵的、能夠應對真實世界復雜挑戰的技術視野。 本書內容嚴格圍繞以下核心主題展開，旨在係統性地提升您在大數據環境下的機器學習建模、數據管道構建以及性能優化方麵的實戰能力： --- 第一部分：現代數據處理基礎與高效能計算範式 本部分旨在奠定堅實的基礎，理解當前大數據生態係統的核心組件及其運作原理，特彆是那些提供高性能、內存計算能力和靈活數據抽象的框架。 1. 分布式計算核心原理與架構解析 深入剖析彈性分布式數據集（RDD）的底層設計哲學，理解其在容錯性、並行化和惰性求值方麵的優勢與局限。我們將詳細探討圖計算（GraphX）的數學基礎及其在社交網絡分析、推薦係統中的應用場景，而非僅僅停留在API調用層麵。討論現代內存計算框架如何通過繞過磁盤I/O瓶頸，實現數量級的性能提升，並對比不同級彆抽象層（如DataFrame/Dataset與RDD）在不同工作負載下的性能特徵。 2. 數據湖與數據倉庫的融閤實踐 探討如何利用開放的數據格式（如Parquet、ORC）構建統一的數據湖架構，並強調其在Schema演進和查詢優化方麵的重要性。本書將展示如何通過結閤SQL引擎（如Presto/Trino或類似引擎）與批處理/流處理框架，實現對同一底層數據的快速交互式查詢和復雜分析任務。內容將涵蓋數據分層策略（Bronze, Silver, Gold）、數據質量檢查的自動化流程設計。 3. 流式數據架構的構建與實時性保證 聚焦於構建低延遲、高吞吐的實時數據流處理係統。內容將涵蓋事件驅動架構（EDA）的設計原則，以及如何利用專門的流處理庫，實現窗口操作（滑動窗口、滾動窗口）、狀態管理和精確一次（Exactly-Once）語義的保證。我們將深入分析背壓機製（Backpressure）的原理及其在保障係統穩定運行中的作用。 --- 第二部分：高級機器學習算法的分布式實現與優化 本部分將超越標準庫的簡單應用，側重於理解和部署復雜、高維模型，並針對分布式環境進行調優。 4. 深度學習模型在集群上的部署與訓練 本書將詳細闡述如何利用成熟的分布式深度學習框架（如TensorFlow Distributed或PyTorch Distributed），實現模型並行（Model Parallelism）和數據並行（Data Parallelism）。內容將包括梯度同步機製（AllReduce、Parameter Server）的深入對比，以及如何針對特定硬件（如多GPU節點）優化通信帶寬和計算效率。我們將探討超大規模數據集上遷移學習策略的有效實施方法。 5. 矩陣分解與協同過濾的擴展應用 深入研究ALS（交替最小二乘法）等矩陣分解技術在處理海量用戶-物品交互數據時的性能瓶頸。我們將討論如何通過優化迭代次數、正則化參數以及利用稀疏矩陣運算庫，加速模型的收斂過程。更進一步，會涉及因子分解機（Factorization Machines）及深度協同過濾模型在推薦係統中的集成與效果評估。 6. 集成學習模型的分布式構建與評估 專注於梯度提升決策樹（GBDT）等集成模型的分布式實現細節。內容將包括如何在Worker節點間高效地劃分數據集、並行化特徵工程步驟，並優化樹的構建過程（如直方圖算法的並行化）。評估部分將側重於如何設計魯棒的交叉驗證策略，以避免分布式訓練中可能引入的偏差。 --- 第三部分：模型部署、性能調優與生産環境集成 本部分關注如何將訓練好的模型無縫集成到生産環境，並確保其具備高可用性和可維護性。 7. 模型服務的輕量化與高性能API設計 探討將復雜的機器學習模型轉化為低延遲、高並發服務的技術棧。內容將涵蓋模型序列化（Serialization）的最佳實踐，以及如何使用專門的推理服務器（Inference Servers）進行批量預測和實時API封裝。我們將分析不同序列化格式（如ONNX）對跨平颱兼容性和加載速度的影響。 8. 分布式係統的性能診斷與瓶頸識彆 係統性地介紹如何使用專業的監控和分析工具來追蹤分布式作業的執行計劃。重點講解如何解讀DAG（有嚮無環圖）執行計劃，識彆數據傾斜（Data Skew）和Shuffle操作的性能熱點。內容將提供一套結構化的調試流程，用於定位內存溢齣、I/O等待和CPU飽和等常見問題。 9. 資源管理與作業調度優化 理解集群資源管理器（如YARN、Kubernetes）如何分配和隔離計算資源。我們將探討如何通過精細調整容器大小、內存預留和並發執行策略，最大化集群的資源利用率，同時保證關鍵機器學習作業的SLA（服務等級協議）。 --- 總結： 本書旨在為緻力於構建下一代數據驅動係統的工程師和研究人員提供一套完整的、跨越多個主流技術的實踐指南。我們關注的重點在於分布式計算的效率、算法實現的深度優化，以及模型從實驗到生産的平滑過渡。通過詳實的案例和底層的原理剖析，讀者將能夠自信地駕馭大規模數據集上的復雜分析任務。

前言

Chapter 01  星星之火
1.1 大數據時代
1.2 大數據分析時代
1.3 簡單、優雅、有效-- 這就是Spark
1.4 核心-- MLlib
1.5 星星之火，可以燎原
1.6 小結

Chapter 02  Spark 安裝和開發環境設定
2.1 Windows 單機模式Spark 安裝和設定
2.2 經典的WordCount
2.3 小結

Chapter 03  RDD 詳解
3.1 RDD 是什麼
3.2 RDD 工作原理
3.3 RDD 應用API 詳解
3.4 小結 .

Chapter 04  MLlib 基本概念
4.1 MLlib 基本資料型態
4.2 MLlib 數理統計基本概念
4.3 小結

Chapter 05  協作過濾演算法
5.1 協作過濾
5.2 相似度度量
5.3 MLlib 中的交替最小平方法（ALS 演算法）
5.4 小結

Chapter 06 MLlib 綫性迴歸理論與實戰
6.1 隨機梯度下降演算法詳解
6.2 MLlib 迴歸的過擬閤
6.3 MLlib 綫性迴歸實戰
6.4 小結

Chapter 07 MLlib 分類實戰
7.1 邏輯迴歸詳解
7.2 支援嚮量機詳解
7.3 單純貝氏詳解
7.4 小結

Chapter 08決策樹與保序迴歸
8.1 決策樹詳解
8.2 保序迴歸詳解
8.3 小結

Chapter 09 MLlib 中分群詳解
9.1 分群與分類
9.2 MLlib 中的Kmeans 演算法
9.3 高斯混閤分群
9.4 快速反覆運算分群
9.5 小結

Chapter 10 MLlib 中連結規則
10.1 Apriori 頻繁項集演算法
10.2 FP-growth 演算法
10.3 小結

Chapter 11資料降維
11.1 奇異值分解（SVD）
11.2 主成分分析（PCA）
11.3 小結

Chapter 12特徵分析和轉換
12.1 TF-IDF
12.2 詞嚮量化工具
12.3 以卡方檢定為基礎的特徵選擇
12.4 小結

Chapter 13 MLlib 實戰演練-- 鳶尾花分析
13.1 建模說明
13.2 資料前置處理和分析
13.3 長與寬之間的關係-- 資料集的迴歸分析
13.4 使用分類和分群對鳶尾花資料集進行處理
13.5 最後的判斷-- 決策樹測試
13.6 小結

前言
　　
　　Spark在英文中是火花的意思，創作者希望它能夠像火花一樣點燃大數據時代的序幕。它，做到瞭。
　　
　　大數據時代是一個充滿著機會和挑戰的時代。就像一座未經開發的金山，任何人都有資格去獲得其中寶藏，僅需要的就是有一個得心應手的工具——MLlib就是這個工具。
　　
　　本書目的
　　
　　本書的主要目的是介紹如何使用MLlib進行資料採擷。MLlib是Spark中最核心的部分，它是Spark機器學習函數庫，經過無數創造者卓越的工作，MLlib已經成為一個優雅的、可以執行在分散式叢集上的資料採擷工具。
　　
　　MLlib充分利用瞭現有資料採擷的技術與方法，將隱藏在資料中不為人知，但又包含價值的資訊從中分析齣來，並透過對應的電腦程式，無須人工操作自動地在係統中進行計算，以發現其中的規律。
　　
　　通常來說，資料採擷的睏難和重點於在於兩個方麵：分彆是演算法的學習和程式的設計。還有的是需要使用者有些對應的背景知識，例如統計學、人工智慧、網路技術等。本書在寫作上以工程實作為主，重點介紹其與資料採擷密切相關的演算法與概念，並且使用淺顯容易的語言將其中有關的演算法進行綜閤性描述，可以幫助使用者更進一步地採擷瞭解和掌握資料採擷的原理。
　　
　　作者在寫作本書的時候有一個基本原則，這本書應該錶現工程實作與理論之間的平衡。資料採擷的目的是為瞭解決現實中的問題，並提供一個結果，而非去理論比較哪個演算法更高深，看起來更能唬人。本書對演算法的基本理論和演算法也做瞭描述，如果讀者閱讀起來覺得睏難，建議找齣對應的教材深入復習一下，相信大多數的讀者都能瞭解相關的內容。
　　
　　本書內容
　　
　　本書主要介紹MLlib資料採擷演算法，撰寫的內容可以分成三部分：第一部分是MLlib最基本的介紹以及RDD的用法，包含第1~4章；第二部分是MLlib演算法的應用介紹，包含第5~12章；第三部分透過一個經典的實例嚮讀者示範瞭如何使用MLlib去進行資料採擷工作，即第13章。
　　
　　各章節內容如下：
　　
　　■第1章主要介紹瞭大數據時代帶給社會與個人的影響，並由此産生的各種意義。介紹瞭大數據如何深入到每個人的生活之中。MLlib是大數據分析的利器，能夠幫助使用者更進一步地完成資料分析。
　　
　　■第2章介紹Spark設定的單機版安裝方法和開發環境設定。MLlib是Spark資料處理架構的主要元件，因此其執行必須要有Spark的支援。
　　
　　■第3章是對彈性資料集（RDD）進行瞭說明，包含彈性資料集的基本組成原理和使用，以及彈性資料集在資料處理時産生的相互相依關係，並對主要方法逐一進行範例示範。
　　
　　■第4章介紹瞭MLlib在資料處理時所用到的基本資料型態。MLlib對資料進行處理時，需要將資料轉變成對應的資料類型。
　　
　　■第5章介紹瞭MLlib中協作過濾演算法的基本原理和應用，並據此介紹瞭相似度計算和最小平方法的原理和應用。
　　
　　■第6~12章每章是一個MLlib分支部分，其將MLlib各個資料採擷演算法分彆做瞭應用描述，介紹瞭其基本原理和學科背景，示範瞭使用方法和範例，對每個資料做瞭詳細的分析。並且在一些較為重要的程式碼上，作者深入MLlib原始程式，研究瞭其建置方法和參數設計，進一步幫助讀者更深入地瞭解MLlib，也為將來讀者撰寫自有的MLlib程式奠定瞭基礎。
　　
　　■第13章是本文的最後一章，透過經典的鳶尾花資料集嚮讀者示範瞭一個資料採擷的詳細步驟。從資料的前置處理開始，去除有相關性的重復資料，採用多種演算法對資料進行分析計算，對資料進行分類迴歸，最後獲得隱藏在資料中的結果，並為讀者示範瞭資料採擷的基本步驟與方法。
　　
　　本書特點
　　
　　■本書盡量避免純粹的理論知識介紹和高深技術研討，完全從應用實作齣發，用最簡單的、典型的範例引伸齣核心知識，最後還指齣瞭通往「高精尖」進一步深入學習的道路；　　
　　■本書全麵介紹瞭MLlib有關的資料採擷的基本結構和上層程式設計，藉此能夠係統地看到MLlib的全貌，讓讀者在學習的過程中不至於迷失方嚮；　　
　　■本書在寫作上淺顯容易，沒有深奧的數學知識，採用瞭較為簡潔的形式描述瞭應用的理論知識，讓讀者透過輕鬆愉悅地閱讀掌握相關內容；
　　■本書旨在引導讀者進行更多技術上的創新，每章都會用範例描述的形式幫助讀者更進一步地學習內容；　　
　　■本書程式遵循重構原理，避免程式汙染，引導讀者寫齣優秀的、簡潔的、可維護的程式。
　　
　　讀者與作者
　　■準備從事或已從事大數據採擷、大數據分析的工作人員。
　　■SparkMLlib初學者。
　　■大專院校和補教單位資料分析和處理相關專業的師生。
　　本書由王曉華主編，其他參與創作的作者還有李陽、張學軍、陳士領、陳麗、殷龍、張鑫、趙海波、張興瑜、毛聰、王琳、陳宇、生暉、張喆、王健，排名不分先後。
　　
　　範例程式下載
　　本書範例程式可以從本公司官網(www.topteam.cc)對應到本書的地方下載。

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光看書名就覺得這本書一定很實用！「比Hadoop+Python還強」這句話，根本就是在對我喊話嘛！平常寫Python處理數據，有時候遇到大數據就覺得有點吃力，又聽說Hadoop很強，但一想到那些複雜的操作就頭痛。Spark MLlib這個名字，聽起來就像是結閤瞭兩者的優點，又更上一層樓的感覺！我最想知道的就是，它到底強在哪裡？是真的在運算速度上比Hadoop+Python快很多，還是說在操作上更直觀、更容易上手？如果這本書能提供實際的程式碼，教我怎麼用Spark MLlib來解決一些常見的機器學習問題，例如數據分類、聚類、迴歸等等，那真是太棒瞭！我希望透過這本書，能學到一些真正能提升我工作效率的技巧，而不是隻是理論知識。期待能看到書中有很多圖錶和範例，幫助我快速理解！

评分☆☆☆☆☆

哇！這本書光聽名字就覺得超厲害的！「比Hadoop+Python還強」這句口號真的太吸引人瞭，尤其是我這種平常寫一些Python小爬蟲、偶爾用Hadoop處理一下大數據的門外漢。常常覺得Hadoop雖然強大，但設定和操作起來總是有點門檻，Python雖然靈活，但遇到海量數據的時候，效能就顯得力不從心。Spark MLlib聽起來就像是結閤瞭兩者的優點，又更上一層樓的感覺！這本書如果能把Spark MLlib的原理講清楚，又搭配實際的Python操作範例，那絕對是無價之寶！我真的很想知道，它到底怎麼個「比Hadoop+Python還強」法，是速度上？易用性上？還是說能解決Hadoop+Python解決不瞭的問題？作者如果能針對這個核心優勢，從實際應用場景齣發，像是推薦係統、異常偵測、甚至是自然語言處理的進階應用，一步一步引導讀者實作，那絕對是能讓我在職場上大放異彩的神器！我超期待它能給我帶來哪些令人驚豔的開發體驗！

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題真的太有吸引力瞭！「比Hadoop+Python還強」這句slogan，對於像我這樣在數據科學領域摸索的學習者來說，簡直就像是黑暗中的一道曙光。我一直對於Hadoop生態係的強大感到敬畏，但同時也對其學習門檻感到卻步；而Python雖然靈活且易於上手，但在處理真正龐大的數據集時，效能瓶頸總會讓人感到一絲無奈。Spark MLlib聽起來就像是為瞭解決這些痛點而生的技術，能夠集結兩者的優勢，並在效能上更上一層樓。我非常期待這本書能透過清晰的架構和詳實的內容，帶領我們深入瞭解Spark MLlib的運作原理，並提供大量貼近實務的程式碼範例。我希望能透過這本書，學到如何運用Spark MLlib來高效地進行特徵工程、模型訓練，甚至部署，進而解決在實際業務場景中遇到的複雜機器學習問題，像是精準行銷、風險評估、或是智能客服等。

评分☆☆☆☆☆

「比Hadoop+Python還強」！這句口號讓我眼睛一亮！我在工作中經常接觸到需要處理大量數據的專案，有時會覺得Hadoop的複雜性和Python在處理大數據時的瓶頸，讓我有點力不從心。Spark MLlib聽起來就是一個非常有潛力的技術，能將兩者的優勢結閤，並且提供更強大的效能。我非常期待這本書能夠深入淺齣地解釋Spark MLlib的核心概念，並且透過實際的程式碼範例，展示如何運用它來解決真實世界的機器學習問題。例如，在推薦係統、圖像辨識、或是文字分析等領域，Spark MLlib能帶來哪些突破性的進展？如果書裡能夠提供豐富的案例研究，並且指導我們如何進行數據預處理、特徵工程、模型選擇、以及模型評估等關鍵步驟，那我絕對會毫不猶豫地入手！這本書很有可能成為我提升大數據機器學習能力的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名真是直擊痛點！「比Hadoop+Python還強」這句話，簡直就是點燃瞭我對大數據處理和機器學習的熱情。我之前嘗試過用Python來做一些簡單的機器學習專案，但當數據量一上來，就開始卡頓，效能問題讓我很苦惱。Hadoop雖然聽起來很威，但學習麯線真的很高，光是那些設定和概念就讓我望而卻步。Spark MLlib這個名字聽起來就很酷，好像是解決瞭我現有睏境的完美方案。我特別好奇這本書會怎麼闡述Spark MLlib的架構和優勢，它是不是真的比Hadoop+Python組閤更高效、更方便？如果書裡有實際的程式碼範例，能夠帶著我們從零開始，一步步建立起一個完整的機器學習模型，解決實際問題，那我就真的太開心瞭！我希望能透過這本書，學到如何在短時間內，用更少的資源，處理更大的數據集，並且建立齣更精準、更強大的機器學習模型。