大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 大數據
• Hadoop
• Spark
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 雲計算
• 大數據技術
• 數據科學
• 商業智能

1.闡述大數據的重要觀念，包括正麵的效用與負麵的副作用，建立 讀者對大數據正確的認知。
　　2.說明大數據時代的因應與挑戰，其中有思維的轉變、大數據分析技術、大數據的應用模式分類，也有大數據分析的流程。
　　3.介紹各行各業的大數據經典應用案例，讓讀者體會大數據分析的應用精隨，有機會發揮創造力，開創自己的大數據應用。
　　4.介紹大數據分析工具（Hadoop和Spark）的生態係統，期使讀者能充分掌握大數據的技術發展和工具的應用藍圖。
　　5.透過對大數據工具的實戰演練，包括安裝、設定、指令操作等，使讀者在具備大數據概念正確理解的同時，還能擁有動手實現的功力。
　　6.學習大數據程式語言Scala，熟悉函數式程式設計（functional programming）的特點，以及它對於大數據的操作與處理，提升讀者對大數據分析演算法的開發能力。
　　7.使用Spark的機器學習程式庫（MLlib），應用在既有資料集的分析上，讓讀者迅速獲得大數據的預測能力。

計算機科學與技術前沿探索：軟件工程與係統架構實戰指南 本書聚焦於現代軟件開發的核心領域，深入剖析軟件工程的理論基礎、前沿方法論及其在復雜係統架構設計與實現中的實戰應用。它旨在為係統架構師、高級軟件工程師以及緻力於提升工程實踐能力的開發者提供一份全麵、深入的技術路綫圖。 第一部分：現代軟件工程的基石與演進 第1章：軟件開發的範式轉變與敏捷工程深度解析 本章首先迴顧軟件開發曆史上主要範式的演進曆程，從瀑布模型的局限性到迭代與增量模型的興起。重點深入探討敏捷宣言背後的哲學思想，並對Scrum、看闆（Kanban）等主流敏捷框架進行細緻的比較分析。內容不僅限於流程管理，更側重於如何將敏捷原則融入到團隊文化、需求管理和持續反饋循環的構建中。特彆討論瞭“精益（Lean）”思想在軟件開發中的體現，例如價值流圖的繪製與浪費的識彆和消除。本章的實踐環節將引導讀者設計一個適閤中型項目的混閤敏捷模型，並評估其在不同項目約束條件下的適用性。 第2章：高質量代碼的工程化：設計原則、模式與重構策略 軟件質量是係統的生命綫。本章係統梳理瞭SOLID設計原則，並結閤具體的代碼實例展示瞭如何將這些原則落地，避免“代碼壞味道”。我們將超越基礎的GoF設計模式，深入探討領域驅動設計（DDD）中的核心概念，如限界上下文（Bounded Context）、實體、值對象和聚閤根的精確劃分與應用。關於重構，本章不僅介紹工具層麵的輔助，更強調“有目的的重構”——如何識彆技術債務的根源，並製定齣最小化風險、最大化收益的重構路綫圖。內容將詳述如何通過“絞殺者模式”（Strangler Fig Pattern）安全地迭代遺留係統。 第3章：需求工程與用戶體驗（UX）驅動的開發 有效捕捉和管理需求是項目成功的起點。本章詳述瞭從模糊的用戶痛點到清晰、可執行用戶故事的轉化過程。我們將探討用戶旅程地圖（User Journey Mapping）的繪製方法，以及如何利用Persona來指導功能優先級排序。在需求分析層麵，本章引入瞭基於事件風暴（Event Storming）的技術，用於快速理解復雜業務流程中的核心事件流。軟件需求文檔（SRD）的編寫不再是形式主義，而是強調以驗收準則驅動的規格說明（Specification by Example），確保開發團隊與業務方對交付物的理解完全一緻。 第二部分：分布式係統架構與雲原生實踐 第4章：係統架構設計方法論：從單體到微服務 本部分是本書的架構核心。本章首先建立係統的非功能性需求（NFRs）分析框架，包括性能、可擴展性、可靠性與安全性。在此基礎上，詳細對比瞭單體架構、分層架構與麵嚮服務的架構（SOA）的優劣。深入探討微服務架構的治理挑戰，如服務間通信（同步與異步）、數據一緻性（Saga模式）以及分布式事務的處理。我們將使用架構決策記錄（ADR）作為工具，係統性地記錄和迴顧關鍵架構選擇的背景、權衡和結果，從而建立清晰的架構演進曆史。 第5章：容器化與基礎設施即代碼（IaC）的深度集成 容器技術已成為現代部署的標準。本章專注於深入理解容器運行時（Runtime）的工作原理，而非簡單的`docker run`命令。內容覆蓋容器鏡像的最佳實踐（多階段構建、最小化基礎鏡像），以及容器編排工具Kubernetes（K8s）的核心組件解析，包括Pod、Service、Deployment和StatefulSet的精確使用場景。在基礎設施自動化方麵，我們將詳細介紹Terraform或Pulumi等IaC工具，如何構建聲明式、可重復部署的基礎設施環境，並討論配置管理工具Ansible或SaltStack在應用配置部署中的互補作用。 第6章：構建高可靠性的彈性係統 係統必須能優雅地應對故障。本章圍繞“彈性設計”展開，介紹瞭故障注入測試（Chaos Engineering）的概念和實踐，並探討瞭Netflix Hystrix或其現代替代品中的熔斷器（Circuit Breaker）、限流器（Rate Limiter）和超時機製的實現原理。內容還涵蓋瞭分布式係統的容錯策略，如冪等性設計、樂觀鎖與悲觀鎖的選用，以及如何設計高效的健康檢查和自動恢復機製，確保係統在麵對部分組件失效時仍能提供核心服務。 第三部分：數據處理與係統監控 第7章：現代數據管道的構建與流式處理基礎 盡管本書不深入Hadoop或Spark的細節，但本章將係統地介紹數據在企業中的生命周期和處理範式。我們探討批處理與流處理的根本區彆，並引入消息隊列（如Kafka、RabbitMQ）作為係統間解耦和數據流緩衝的核心組件。重點討論構建“Lambda架構”或“Kappa架構”的必要性，以及如何設計一個能夠靈活支持曆史迴溯（Batch View）和實時洞察（Speed Layer）的數據管道。內容將涉及數據序列化（如Protocol Buffers）的選擇對管道性能的影響。 第8章：可觀測性（Observability）的全麵構建 現代復雜係統依賴於深度洞察力。本章將“監控”提升到“可觀測性”的層麵，聚焦於三大支柱：日誌（Logging）、指標（Metrics）和分布式追蹤（Tracing）。我們將介紹結構化日誌的最佳實踐，以及如何利用Prometheus/Grafana進行時間序列數據的可視化和告警配置。分布式追蹤係統（如Jaeger或Zipkin）的原理是本章的重點，它能幫助開發者在微服務調用鏈中準確定位延遲瓶頸和錯誤源頭。本章強調，構建可觀測性是為瞭在用戶發現問題之前就進行乾預。 第9章：安全工程融入開發生命周期（SecDevOps） 安全不再是事後補救。本章將安全實踐嵌入到CI/CD流程中。內容涵蓋靜態應用安全測試（SAST）和動態應用安全測試（DAST）工具的集成點。討論身份驗證與授權的現代方法，如OAuth 2.0和OpenID Connect（OIDC）在微服務環境中的實現挑戰。此外，本章還會詳細剖析API安全的關鍵措施，包括輸入驗證、速率限製、Secrets管理（如Vault的使用），以及如何構建防禦縱深（Defense in Depth）的安全架構。 總結 本書是一本麵嚮工程實踐的深度指南，它將軟件工程的嚴謹性與分布式係統的復雜性相結閤，提供瞭一套構建、部署和維護高性能、高可靠係統的實戰框架和思考方法。閱讀本書後，讀者將掌握將理論轉化為健壯、可擴展軟件産品的核心能力。

觀念篇
第 1 章　進入大數據時代
1-1 大數據時代來瞭
1-2 「大」數據有多「大」
1-3 大數據的「大」特徵
1-4 大數據的「大」作用
1-5 大數據的「大」問題
1-6 結語

第 2 章　大數據挑戰與因應
2-1 大數據的思維轉變
2-2 大數據案例
2-3 大數據的應用模式分類
2-4 大數據計畫的啓動
2-5 結語

第 3 章　大數據分析技術
3-1 資料科學
3-2 資料分析工具箱
3-3 大數據分析流程
3-4 結語

工具篇
第 4 章　大數據工具與生態係統
4-1 Hadoop/HDFS：分散式檔案係統
4-2 Spark：平行運算框架
4-3 NoSQL 資料庫
4-4 結語

第 5 章　大數據作業係統Ubuntu 的安裝
5-1 安裝虛擬化係統工具Oracle VirtualBox
5-2 新增和設定Ubuntu 虛擬機
5-3 安裝和設定Ubuntu 作業係統

第 6 章　大數據平颱Hadoop 和Spark 的安裝
6-1 建立和設定master 主機
6-2 建立slave1 虛擬機
6-3 繼續master 的設定
6-4 啓動Hadoop 主機集群
6-5 試玩HDFS
6-6 試玩Spark
6-7 結束Spark 和Hadoop

第 7 章　HDFS 和Spark RDD 的操作
7-1 HDFS 的操作指令
7-2 Spark RDD 的操作

第 8 章　Scala—大數據的程式語言
8-1 Scala 基礎
8-2 基本的資料型態
8-3 資料集Collections
8-4 邏輯流程控製
8-5 函數
8-6 常用資料集處理方法
8-7 模式匹配Pattern Matching

應用篇
第 9 章　大數據分析應用基礎
9-1 字數計算（word count）
9-2 矩陣相乘
9-3 頻繁項（frequent items）分析
9-4 One-hot 編碼
9-5 相似性（similarity）計算
9-6 文件資料反嚮排序

第 10 章 大數據分析範例—葡萄酒分析
10-1 葡萄酒品質資料集
10-2 讀入資料檔
10-3 基本統計資料
10-4 建立LabeledPoint 資料類彆格式
10-5 資料標準化
10-6 切割資料集
10-7 預測模型訓練
10-8 預測與模式評估MSE
10-9 參數最佳組閤與模型測試
10-10 結論

第 11 章 大數據分析範例—書籍推薦
11-1 推薦技術
11-2 書籍資料集
11-3 讀入資料檔與資料前處理
11-4 建立Rating 資料格式
11-5 切割資料集
11-6 預測模型訓練
11-7 計算均方差MSE
11-8 參數最佳組閤與最佳模型
11-9 使用最佳模型進行推薦

第 12 章 大數據分析範例—鳶尾花分類
12-1 大數據分析流程
12-2 分類演算法
12-3 鳶尾花資料集
12-4 讀入資料檔與資料前處理
12-5 資料集隨機切割
12-6 模式設定與訓練
12-7 使用評價器（evaluator）計算準確度
12-8 交叉驗證
12-9 使用最佳模式來預測新值

附錄　參考文獻
 

评分☆☆☆☆☆

說實在話，我對《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》這本書的期待，其實是希望能找到一本能夠幫助我真正「實戰」的指南。我之前在工作中有接觸到一些大數據的初步概念，但總覺得自己在實際操作上，特別是在Hadoop和Spark這兩個主流框架的使用上，還欠缺一套係統性的方法論。 這本書在開篇就花瞭 considerable 的篇幅來介紹大數據的生態係，從底層的Hadoop架構，像是HDFS的儲存原理、YARN的資源管理調度，到上層的MapReduce程式設計模型，作者都給予瞭詳細且結構化的說明。我特別喜歡它在講解HDFS的副本機製和容錯處理時，搭配著實際的架構圖，讓我對它的可靠性有瞭一個具體的認識。而MapReduce的部分，它不僅解釋瞭Map和Reduce階段的邏輯，還深入探討瞭Intermediate Data的處理，像是Shuffle、Sort和Combiner，這些細節的講解，讓我對整個資料處理流程有瞭更清晰的掌握。 當書本進入Spark的章節時，我感覺整個視野都開闊瞭。Spark的RDD、DataFrame和Dataset這些核心概念，在這本書中得到瞭非常好的闡釋。它不僅告訴你它們是什麼，更重要的是解釋瞭它們是如何運作的，以及為什麼Spark能夠比Hadoop MapReduce更有效率。我對它在講解Spark的DAG執行引擎，以及Stage和Task的劃分方式印象非常深刻，這幫助我理解瞭Spark的延遲執行和優化機製。 另外，這本書的「最新版」這個標籤，對我來說是很大的吸引力。我之前買過一些技術書，結果發現書中的API和實際版本有很大的差異，學習起來非常挫摺。這本書在這方麵做得不錯，它在介紹Spark Streaming的時候，不僅涵蓋瞭基本的DStream API，還提到瞭DataFrame-based Streaming，也就是Structured Streaming，這是一個非常重要的更新，也讓我覺得這本書跟上瞭技術發展的腳步。 總的來說，這本書給我的感覺就是「全麵」且「深入」。它不僅涵蓋瞭Hadoop和Spark的基礎知識，還深入到瞭一些進階的應用和優化技巧。書中的範例程式碼也相當豐富，涵蓋瞭數據清洗、轉換、分析以及機器學習等不同方麵，這對於我這種希望能夠快速將所學應用於實際工作的讀者來說，是非常寶貴的資源。它讓我知道，學習大數據分析，不再隻是理論上的概念，而是可以透過這些強大的工具，去解決真實世界的數據問題。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我入手這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》純粹是因為近來工作上遇到不少需要處理大量資料的專案，而Hadoop和Spark這兩個名字，又幾乎是每次開會必提的關鍵字，所以就想說找一本比較紮實的書來係統性地學習一下。畢竟，零散的網路資訊雖然多，但要建立起一個完整的知識體係，還是一本好的參考書比較有係統。 我打開這本書，最先注意到的是它對於大數據概念的講解，真的非常貼閤實際。它從數據的來源、特點，再到大數據技術麵臨的挑戰，都有很詳盡的論述，這讓我有種「原來這纔是大傢都在談的大數據」的感覺。在Hadoop的部分，它不隻是介紹瞭HDFS和MapReduce，還花瞭不少篇幅去講解YARN，這個在Hadoop 2.x 版本後變得越來越重要的組件，它如何實現資源的統一管理和調度，這對我理解Hadoop叢集的運行機製非常有幫助。 接著，當書本介紹到Spark，我個人覺得這是這本書的亮點之一。它不僅僅是講瞭Spark的RDD、DataFrame和Dataset這些核心概念，更重要的是，它深入剖析瞭Spark的架構，像是它的Catalyst優化器、Tungsten執行引擎，以及如何利用這些機製來實現高效能的數據處理。書中關於Spark SQL的講解，也讓我印象深刻，它示範瞭如何使用SQL語句來進行複雜的數據查詢和分析，這對於習慣SQL的開發者來說，上手會快很多。 而且，這本書在「最新版」的承諾上，也讓我感到放心。在Spark Streaming的介紹部分，它明確提到瞭Structured Streaming，並且給齣瞭相關的範例，這是我非常期待的部分，因為我希望學到的技術能夠應用到近期的即時數據處理專案。它對MLlib的介紹，也讓我看到大數據分析在機器學習領域的潛力，像是分類、迴歸和聚類等常用演算法的實現。 總之，這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》給我的感覺就是一本「專業」且「與時俱進」的技術書籍。它不僅能夠幫助初學者建立起紮實的大數據知識基礎，也能為有經驗的開發者提供深入的技術指導和實戰技巧。書中的範例也比較貼近實際應用場景，這對於我這種想要將學到的知識轉化為實際工作能力的讀者來說，是非常重要的。它讓我對大數據分析的學習，充滿瞭信心和方嚮感。

评分☆☆☆☆☆

這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》啊，說實話，我一開始看到書名，還有點猶豫，畢竟市麵上這類型的書真的不少，要找到一本既能緊跟技術發展，又能把東西講清楚的，確實不容易。我個人一直在關注大數據的發展，特別是Hadoop和Spark這兩大框架，但總覺得自己好像停留在「聽說過」的階段，實際應用上還是有點力不從心。 拿到這本書後，我先從它的結構和內容深度上做瞭一個大概的評估。它並沒有一開始就灌輸大量的程式碼，而是先花瞭不少篇幅來介紹大數據的定義、特性以及它所帶來的機遇與挑戰。這讓我感到很舒服，因為這有助於建立一個完整的概念框架，理解為什麼我們需要Hadoop和Spark。它對於Hadoop的介紹，我認為相當到位，特別是HDFS的架構設計，以及MapReduce的執行流程，作者用瞭很多比喻和圖示，讓原本複雜的機製變得容易理解。 接著，它切入瞭Spark的部分，這對我來說是重點。我之前對Spark的RDD、DataFrame的理解總是有點模糊，不知道在實際運用中，它們的區別和優勢在哪裡。但這本書在講解Spark時，不僅介紹瞭它的核心組件，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming，還深入探討瞭Spark的架構優勢，例如內存計算和DAG調度機製，這讓我對Spark的高性能有瞭更深刻的認識。它還提供瞭許多關於Spark SQL的查詢優化技巧，這對我處理結構化數據非常有幫助。 值得一提的是，這本書的「最新版」標示，在實際內容中也得到瞭很好的體現。我特別關注瞭它在講解Spark的機器學習庫MLlib時，用瞭較新的API和演算法。還有它對Spark Streaming的介紹，也涵蓋瞭許多實用的場景，像是利用Spark Streaming和Kafka整閤，實現實時數據的擷取與處理，這讓我覺得學到的東西確實是能用在當下。 總體來說，這本書給我的感覺是非常紮實且實用。它不像有些書隻講技術細節，而是能夠將技術與實際應用場景緊密結閤。書中的範例也比較豐富，涵蓋瞭從數據處理到機器學習等不同層麵的應用，這對於想快速上手大數據分析的讀者來說，絕對是一本值得推薦的好書。它讓我對Hadoop和Spark的理解，從「知道」提升到瞭「理解」和「應用」的層次。

评分☆☆☆☆☆

喔，這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》嘛… 其實我個人在買這本書之前，就已經是對大數據領域有點基礎的認識瞭。所以，當我看到這本書的名字時，腦子裡第一個閃過的念頭就是：「哇，終於有一本看起來真的能跟上時代的書瞭！」畢竟，Hadoop跟Spark這兩個名字，現在在業界幾乎是無處不在，你如果在跟別人談大數據，卻不知道這兩個，那簡直有點落伍。 我記得當時我翻開書的第一眼，就被它那清晰的排版和豐富的圖錶給吸引住瞭。你知道的，有些技術書寫得跟天書一樣，密密麻麻的字，看瞭就頭痛。但這本不一樣，它很有條理地把複雜的概念拆解開來，而且用瞭很多實際的例子來解釋。尤其是在講Hadoop的HDFS架構和MapReduce原理的時候，我感覺好像終於抓到瞭一個清晰的脈絡，不再是以前那種模模糊糊的概念。 再來就是Spark的部分。我之前一直覺得Spark的RDD概念有點抽象，總是抓不到它跟Hadoop MapReduce的根本差別在哪裡。但這本書在講解Spark的RDD轉換和行動操作時，搭配著實際的程式碼範例，讓我豁然開朗。它不隻是告訴你API怎麼用，更重要的是讓你理解為什麼要這樣設計，它背後的效率提升機製是什麼。我特別喜歡它有幾個章節是針對不同的分析場景，像是推薦係統、日誌分析等等，直接把Hadoop和Spark的結閤應用示範瞭齣來，這對我這種想把學到的知識應用到實際工作中的人來說，簡直是太實用瞭！ 還有，這本書的「最新版」這三個字，對我來說真的非常重要。很多技術書，尤其是在大數據這個變化飛快的領域，很快就會過時。上次我買瞭一本幾年前的Hadoop書，結果很多API都改瞭，根本沒辦法照著做。所以，當我看到這本是「最新版」的時候，就覺得錢花得值瞭。它在講解Spark的結構化串流（Structured Streaming）和機器學習庫（MLlib）的部分，也讓我看到瞭大數據分析的最新趨勢，不隻是處理批次資料，更朝著即時分析和機器學習的方嚮發展，這讓我對未來的學習和工作有瞭更明確的方嚮。 最後，我想說的是，這本書不僅僅是介紹技術，它還探討瞭大數據分析在不同行業的應用。我特別對其中一個關於金融行業風險控管的案例分析印象深刻。它不僅解釋瞭怎麼用Hadoop和Spark來處理大量的交易數據，還說明瞭這些分析結果如何幫助金融機構做齣更明智的決策，降低風險。這種將技術與實際商業問題結閤的介紹，讓我覺得學習大數據不再是枯燥的程式碼，而是能夠真正解決實際問題的強大工具。總的來說，這本書對於想要深入瞭解大數據、Hadoop和Spark的讀者來說，絕對是一本不可錯過的入門與進階指南。

评分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》，我最直觀的感受就是它的厚度。你知道，一本好的技術書，內容豐富是一迴事，但能不能把複雜的概念講得深入淺齣，又把應用場景闡述得明明白白，纔是考驗功力的。我個人對Hadoop和Spark這兩個技術一直抱有濃厚興趣，但總覺得它們之間有那麼一點點的隔閡，不知道該從何下手纔能係統性地掌握。 這本書在這方麵做得相當不錯。它開篇就從大數據的定義和挑戰切入，讓你對這個領域有一個宏觀的認識。接著，它非常有條理地介紹瞭Hadoop的生態係，從HDFS的分散式儲存，到YARN的資源管理，再到MapReduce的計算模型，循序漸進，環環相扣。我尤其欣賞它在解釋MapReduce的過程中，不隻是給齣流程圖，還會深入到每個階段的運作細節，像是Shuffle和Sort的過程，以及如何優化MapReduce Job，這對於我理解其底層原理非常有幫助。 然後，當書本進入Spark的部分，我感覺像是進入瞭一個全新的境界。Spark的RDD、DataFrame和Dataset這些抽象概念，在這本書的細膩闡述下，變得生動起來。它不僅講述瞭Spark的核心架構，像是Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，還非常貼心地提供瞭大量程式碼範例。我印象最深刻的是它在講解Spark Streaming如何處理即時數據流時，結閤瞭實際的網路爬蟲和消息隊列的應用，這讓我看到瞭將大數據分析能力延伸到即時決策的可能性。 更讓我感到欣慰的是，這本書對「最新版」的承諾，在內容上得到瞭體現。它對於Spark 3.x版本的一些新特性，例如自適應查詢執行（AQE）等，都有所提及和解釋。這對於正在學習或準備將Hadoop和Spark應用於實際專案的開發者來說，是非常寶貴的資訊，避免瞭走彎路。書中提供的範例程式碼，也考慮到瞭相容性和執行效率，讓人能夠順利地在自己的環境中進行實驗和驗證。 總之，這本《大數據(Big Data)分析與應用：使用Hadoop與Spark(最新版)》在我心中，是一本非常紮實的技術參考書。它不僅提供瞭全麵的技術知識，更重要的是，它引導我如何將這些知識應用於解決實際的大數據分析問題。從概念的建立，到技術的深入，再到應用層麵的展示，都處理得相當到位。對於任何想要在大數據領域有所作為的讀者，這本書都是一個絕佳的起點和寶貴的資源。