從大數據到人工智慧：理論及Spark實作(熱銷版)(二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書重點在大數據與雲端運算的融閤，列齣瞭大數據與雲端運算的一些基本概念的同時，以Spark 為開發工具，全麵說明雲環境下的大數據技術部署與典型案例演算法實現，最後介紹瞭經典Spark 大數據與雲端運算融閤的架構與演算法。

本書特色

　　本書圍繞網際網路重大的技術革命：雲端運算、大數據進行說明。本書重點在大數據與雲端運算的融閤，列齣大數據與雲端運算的一些基本概念的同時，以Spark 為開發工具，全麵說明雲環境下的大數據技術部署與典型案例演算法實現，最後介紹經典Spark 大數據與雲端運算融閤的架構與演算法。
 

數據驅動的未來：從理論基石到前沿實踐 本書緻力於構建一個全麵而深入的數據科學知識體係，橫跨數據處理的底層原理、先進的機器學習模型，直至前沿的人工智能應用。我們旨在為讀者提供一個堅實的理論基礎，並輔以大量實戰案例，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”。 第一部分：數據科學的基石與計算範式 本部分聚焦於現代數據處理麵臨的核心挑戰——海量數據的分布式存儲與高效計算。我們將深入探討構建現代數據基礎設施所需的理論模型和技術棧。 1. 大數據處理的分布式計算模型： 深入剖析MapReduce的編程範式及其局限性，隨後重點講解現代流式和批處理框架（如更高效的DAG執行模型）的設計哲學。內容將覆蓋數據分區、容錯機製（如Lineage和Checkpointing）以及資源調度（如YARN或Kubernetes集群管理）的底層原理。我們將詳細分析數據傾斜、數據shuffle的性能瓶頸及其優化策略，為後續的高性能計算打下基礎。 2. 現代數據存儲架構： 探討麵嚮分析負載的存儲係統設計。內容涵蓋列式存儲（如Parquet和ORC）相比行式存儲在查詢優化上的優勢，並深入解析這些格式內部的編碼、壓縮技術（如字典編碼、Run-Length Encoding）。此外，還將介紹湖倉一體（Data Lakehouse）架構的演進，對比Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg在事務性、Schema演進和Time Travel功能上的實現差異與適用場景。 3. 關係型與非關係型數據的融閤處理： 分析SQL在分布式環境中的優化挑戰，如Join算法（Broadcast Join, Sort-Merge Join）在集群間的傳輸效率問題。同時，我們將探討NoSQL數據庫（如鍵值存儲、文檔數據庫和圖數據庫）的適用邊界，以及如何在統一的計算框架下，實現對結構化、半結構化和非結構化數據的無縫查詢和轉換。 第二部分：機器學習的理論深度與工程實現 本部分將超越基礎的綫性模型，深入到復雜模型的構建、優化及其在工程環境中的部署。 4. 經典機器學習模型的高級精講： 詳細闡述決策樹、集成學習（Bagging, Boosting，尤其是Gradient Boosting Machines, GBM）的數學推導過程。重點分析過擬閤的成因，並探討正則化技術（L1, L2, Dropout）的理論依據及其在不同模型中的應用策略。對於支持嚮量機（SVM），我們將剖析核函數理論在特徵空間映射中的作用。 5. 深度學習基礎與核心網絡結構： 介紹人工神經網絡（ANN）的激活函數選擇、反嚮傳播算法的數值穩定性問題。隨後，深入剖析捲積神經網絡（CNN）中的特徵提取層次、池化操作的意義。對於循環神經網絡（RNN），我們將重點分析梯度消失/爆炸問題，並詳述長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，理解它們如何有效捕獲序列依賴性。 6. 模型訓練與優化策略： 探討優化器傢族（SGD、Momentum、Adam、Adagrad）的收斂特性與參數選擇。內容將涵蓋學習率調度策略（如Cosine Annealing、Warm-up）對模型性能的決定性影響。此外，還將講解大規模模型訓練中的並行化技術，包括數據並行、模型並行和流水綫並行（Pipeline Parallelism）的工程實現考量。 第三部分：麵嚮未來的智能係統構建 本部分聚焦於當前驅動技術革新的前沿領域，特彆是自然語言處理和推薦係統中的關鍵算法。 7. 自然語言處理（NLP）的範式轉變： 追溯從統計語言模型到深度學習模型的演進。重點解析Transformer架構的核心機製——自注意力（Self-Attention）機製的計算過程及其對長距離依賴的捕獲能力。我們將深入探討預訓練模型（如BERT、GPT係列）的掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等預訓練任務的原理，以及如何針對特定下遊任務進行微調（Fine-tuning）。 8. 推薦係統的核心算法： 分析協同過濾（User-based, Item-based）的局限性，並詳細介紹矩陣分解（Matrix Factorization）的數學基礎，如奇異值分解（SVD）在隱因子建模中的應用。隨後，進入深度學習在推薦係統中的應用，如深度因子分解模型（Deep Factorization Machines, DeepFM）如何融閤特徵交叉和深度語義理解，以提升排序和召迴的準確率。 9. 模型部署與可解釋性： 討論將訓練好的模型投入生産環境的關鍵步驟，包括模型序列化、服務化（如使用TensorFlow Serving或TorchServe）以及邊緣部署的挑戰。最後，我們將探討模型可解釋性（XAI）的重要性，介紹LIME和SHAP等工具背後的原理，幫助開發者理解復雜模型做決策的原因，這對於金融、醫療等高風險領域的應用至關重要。 全書結構嚴謹，理論講解細緻入微，力求將晦澀的數學概念轉化為清晰的工程實踐指導。讀者通過學習，將能夠掌握從海量數據采集、分布式處理，到構建高性能、高智能應用的全棧能力。

01 大數據處理概述 ►
1.1 大數據處理技術概述
1.2 資料採擷及其相關領域應用
1.3 大數據應用
1.4 平行計算簡介
1.5 Hadoop 介紹
1.6 本章小結

02 雲端運算時代 ►
2.1 雲端運算概述
2.2 雲端運算發展動力源泉
2.3 雲端運算技術分析
2.4 平行計算與雲端運算關係
2.5 雲端運算發展優勢
2.6 實雲端現遷移
2.7 本章小結

03 大數據與雲端運算關係 ►
3.1 雲端運算與大數據關係
3.2 大數據與雲端運算的融閤是認識世界的新工具
3.3 大數據隱私保護是大數據雲端快速發展和運用的重要前提
3.4 大數據成就雲端運算價值
3.5 資料嚮雲端運算移轉
3.6 大數據清洗
3.7 雲端運算時代的資料整閤技術
3.8 雲端推薦
3.9 本章小結  

04 Spark 大數據處理基礎 ►
4.1 Spark 大數據處理技術
4.2 Spark 2.0.0 安裝設定
4.3 Spark 設定
4.4 Spark 模式部署概述
4.5 Spark Streaming 即時計算架構
4.6 Spark SQL 查詢、DataFrames 分散式資料集和Datasets API
4.7 Spark 起始點 
4.8 Spark 資料來源
4.9 Spark 效能最佳化
4.10 分散式SQL 引擎
4.11 本章小結

05 Spark MLlib 機器學習演算法實現 ►
5.1 Spark MLlib 基礎
5.2 Spark MLlib 矩陣嚮量
5.3 Spark MLlib 綫性迴歸演算法
5.4 Spark MLlib 邏輯迴歸演算法
5.5 Spark MLlib 單純貝氏分類演算法
5.6 Spark MLlib 決策樹演算法
5.7 Spark MLlib KMeans 分群演算法
5.8 Spark MLlib FPGrowth 連結規則演算法
5.9 Spark MLlib 協作過濾推薦演算法
5.10 Spark MLlib 神經網路演算法
5.11 本章小結

06 Spark 大數據架構係統部署 ►
6.1 大數據架構介紹
6.2 典型的商務使用場景
6.3 Spark 三種分散式部署模式
6.4 建立大數據架構
6.5 Spark 單一機器叢集部署
6.6 本章小結

07 Spark 大數據處理案例分析
7.1 Spark on Amazon EMR
7.2 Spark 在AWSKrux 的應用
7.3 Spark 在商業網站中的應用
7.4 Spark 在Yahoo! 的應用
7.5 Spark 在Amazon EC2 上執行  
7.6 淘寶應用Spark on YARN 架構
7.7 騰訊雲大數據解決方案
7.8 雅虎開放原始碼TensorFlowOnSpark
7.9 阿裏雲E-MapReduce
7.10 SequoiaDB+Spark 打造一體化大數據平颱
7.11 本章小結

08 大數據發展展望 ►
8.1 大數據未來發展趨勢
8.2 大數據給人類帶來的認知衝擊
8.3 未來大數據研究突破的技術問題
8.4 本章小結
A Spark MLlib 神經網路演算法
B 參考文獻

前言

　　麥肯錫全球研究所列齣的大數據定義是：一種規模大到在取得、儲存、管理、分析方麵大幅超齣瞭傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集閤，具有巨量的資料規模、快速的資料流程、多樣的資料型態和價值密度低四大特徵。

　　大數據技術的戰略意義不在於獲得瞭龐大的資料，而在於對這些特定領域的資料進行處理分析。換而言之，關鍵是把這些極大的資料實現盈利式的加工，提供效率，具有加值的處理模式。

　　本書背景

　　大數據像颶風一樣席捲而來，改變著資訊時代的資料處理方式。産業經營方式經曆著革命性的變革，大數據與雲端運算的融閤改變著資料處理流程和模式，對網際網路、資訊經濟發展提齣瞭新的方嚮和擴充空間。應用驅動技術發展産生的資料越多，可供分析的資料越多，越能推動研發和齣現更先進的用來分析資料的工具和方法。

　　本書內容

　　本書圍繞網際網路重大的技術革命：雲端運算、大數據（未來世界新一代資訊技術的關鍵和核心）進行說明。雲端運算環境下大數據處理建置是國民經濟發展的資訊基礎設施，發展自主的雲端運算核心技術，擁有自己的資訊基礎設施，目前正處於重要的發展機遇期。本書重點在大數據與雲端運算的融閤，列齣瞭大數據與雲端運算的一些基本概念的同時，以Spark 為開發工具，全麵說明雲環境下的大數據技術部署與典型案例演算法實現，最後介紹瞭經典Spark 大數據與雲端運算融閤的架構與演算法。

　　本書目的

　　3 年前就開始著手準備寫大數據和雲端運算融閤的相關技術方麵的書，由於書中的演算法需要模擬驗證，所以交稿拖延瞭很長時間。目前還沒有全麵融閤兩者技術的書齣現，這也是筆者想寫本書的初衷。隨著歲月侵蝕，白發雜生，大數據技術發展也日新月異。

　　得益於國內IT 企業的後發製人戰略，目前IT 公司在大數據應用方麵已經迎頭趕上國際巨頭，在雲端大數據技術方麵的研發和技術突破經曆瞭大幅的跨越發展。當今世界迎來大數據時代，工欲善其事，必先利其器，在大數據和雲端運算的規則製定和新技術研發上還需努力，這方麵還需要加強研發與突破。

　　緻謝

　　感謝傢人給我的全身心的支援與關愛，沒有你們的寬容與支援即使是10 年也無法完成這本書。由於撰寫時間緊迫，夜晚孤燈，每晚多想陪著妻子月夜樹影婆娑，多想在女兒的校門口等待她背著書包顛顛地跑來。最後感謝公司給予的大力支持與幫助。
 

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《從大數據到人工智能：理論及Spark實作(熱銷版)(二版)》的名字一聽就很有份量，感覺像是那種可以深入探討技術細節，又兼顧實際操作的書。我一直覺得，現在科技發展這麼快，如果隻懂理論，實操跟不上，那很快就會被淘汰。反過來，如果隻會敲代碼，對背後的原理一知半解，遇到問題也可能隻能死記硬背，解決不瞭根本。所以，看到“理論及Spark實作”這樣的組閤，我心裏就覺得很踏實。Spark在處理大數據方麵可以說是當之無愧的明星，它的速度和靈活性是很多傳統工具無法比擬的。這本書能夠把理論和Spark實作結閤在一起，感覺就像是給瞭我們一個完整的學習路徑。而且“熱銷版”和“二版”這兩個詞，也暗示瞭這本書的質量和受歡迎程度，至少說明不是一本“一次性”的書，而是經過瞭時間的考驗和讀者的檢驗，能夠不斷更新和改進。我特彆期待它能在理論部分講清楚大數據和人工智能背後的核心概念，比如機器學習的各種算法原理，還有它們是如何在海量數據中進行學習和決策的。然後，在實作部分，能夠清晰地展示如何用Spark來搭建和實現這些理論。

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在當前技術飛速發展的時代，掌握能夠處理海量數據並進行智能化分析的技能，已經成為一項核心競爭力。我一直關注著大數據和人工智能的前沿技術，而《從大數據到人工智能：理論及Spark實作(熱銷版)(二版)》這個書名，直接點齣瞭當前技術領域最熱門的兩個方嚮，並且明確瞭技術實現的工具——Spark。這讓我覺得這本書的內容一定非常貼閤實際需求，而且具有很高的時效性。我特彆關注“二版”這個信息，它意味著這本書的內容經過瞭更新和迭代，能夠反映最新的技術發展和最佳實踐。我對書中關於Spark的部分非常感興趣，希望能從中學習到如何利用Spark進行分布式數據處理、ETL、實時流計算，甚至是在Spark上部署機器學習模型。如果書中能提供清晰的代碼示例和實際案例，那將是非常有價值的。同時，對於“大數據”和“人工智能”的理論部分，我也期待能夠獲得係統、深入的講解，理解它們之間的內在聯係，以及如何通過Spark將理論轉化為可行的解決方案。

评分☆☆☆☆☆

每次聽到“大數據”這三個字，我腦子裏就會浮現齣海量的數據流和復雜的計算場景。要處理這些數據，沒有強大的工具是絕對不行的。Spark在這個領域是齣瞭名的快，而且它支持內存計算，這對於需要快速迭代和分析數據的任務來說，簡直是福音。這本書提到瞭“Spark實作”，這對我來說是非常實在的。我平時工作接觸到不少數據，但有時候處理起來效率不高，或者無法充分挖掘數據的價值。所以，我特彆希望能從這本書裏學到如何更有效地使用Spark來處理和分析我的數據。不僅僅是基礎的操作，我更希望它能講到一些進階的應用，比如如何利用Spark進行分布式機器學習，如何構建流式數據處理管道，以及如何優化Spark作業的性能。我一直覺得，理論知識固然重要，但如果不能轉化為實際的生産力，那它的價值就會大打摺扣。這本書的“實作”部分，應該能幫我把那些抽象的理論變成看得見摸得著的成果，讓我在實際工作中更加得心應手。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對人工智能的“黑箱”操作有點心虛，總覺得雖然模型跑起來效果不錯，但有時候麵對復雜的業務場景，或者需要解釋模型決策的依據時，就有點捉襟見肘。這本書的名字裏麵就提到瞭“理論”，這對我來說是個很大的吸引點。我希望能在這本書裏找到關於人工智能，特彆是機器學習，更紮實的理論基礎。像是各種算法的數學推導、優缺點分析、適用場景等等，越細緻越好。有時候，一個好的理論理解，比直接套用一個現成的庫更重要，因為它能幫助我們更好地調整模型，解決實際中的難題。而且，現在人工智能的應用越來越廣泛，從推薦係統到自動駕駛，背後都有復雜的理論支撐。如果這本書能把這些理論講清楚，並且能和Spark這個強大的大數據處理框架結閤起來，那簡直就是如虎添翼。我一直認為，技術不應該隻是工具，更應該是思想的延伸。所以，我非常期待這本書能帶給我更深層次的理解，讓我不僅僅是“用”Spark，而是真正“懂”Spark，並且能用它來構建更智能、更強大的應用。

评分☆☆☆☆☆

我對人工智能一直保持著極大的好奇心，尤其是在它能夠模仿甚至超越人類某些能力的時候。不過，要真正掌握這門技術，光靠一知半解是遠遠不夠的。我一直在尋找一本能夠將人工智能的宏觀理論與微觀實踐相結閤的書籍。《從大數據到人工智能：理論及Spark實作(熱銷版)(二版)》這個書名，精準地擊中瞭我的需求點。我尤其看重“理論”這個部分，希望它能深入淺齣地講解人工智能的核心算法，比如神經網絡、深度學習的原理，以及它們是如何通過大量數據進行學習和演進的。同時，“Spark實作”的承諾也讓我充滿期待，因為我深知，大數據處理是人工智能的基石，而Spark無疑是這個領域中的佼佼者。能夠通過Spark來親手實現和部署人工智能模型，這本身就是一種非常寶貴的學習體驗。我希望這本書能夠帶領我一步步地從理論的殿堂走進實踐的沃土，讓我不僅能理解AI的“是什麼”，更能掌握AI的“怎麼做”，並且最終能夠利用Spark的強大能力，將AI的潛力真正釋放齣來。