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Hadoop Spark大数据处理技巧

大数据开发技巧,包括聚类、关联、回归、共同好友算法等。有两部分,要同时解压才有用。
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数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧 (完整版)

破解基因组的奥秘实在是奥妙无穷,他把知识、思维方法和科技能力紧密融合在一起,将带来变革性的发展。 不过,这种变革还需要联合和协同,而协同少不了深层次的协作。从科学家到软件工程师,从学术界到企业界, 我们需要通力合作,朝着基因主导的未来稳步前进。 MapReduce\Hadoop和Spark是帮助我们大规模使用基因测序以及存储、处理和分析基因组“大数据”的关键技术。 Mahmoud的这本书采用一种简明而实用的方式介绍了这些内容。本书就像一盏灯,为数据科学家、软件工程师以及临床医生 照亮了破解基因组奥秘的道路。在这本书的帮助下,人类健康将进入一个讲求精确、个性化和转化的新纪元。 --Jay Flatley(Illumina CEO)

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《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要内容包括: ■ 完成超大量交易的购物篮分析。 ■ 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。 ■ 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 ■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 ■ 推荐算法和成对文档相似性。 ■ 线性回归、Cox回归和皮尔逊(Pearson)相关分析。 ■ 等位基因频率和DNA挖掘。 ■ 社交网络分析(推荐系统、三角形计数和情感分析)。 适读人群 :这本书面向了解Java基础知识并且想使用Hadoop和Spark 开发MapReduce 算法(数据挖掘、机器学习、生物信息技术、基因组和统计领域)和解决方案的软件工程师、软件架构师、数据科学家和应用开发人员。 目录 第1章二次排序:简介 19 第2章二次排序:详细示例 42 第3章 Top 10 列表 54 第4章左外连接 96 第5章反转排序 127 第6章移动平均 137 第7章购物篮分析 155 第8章共同好友 182 第9章使用MapReduce实现推荐引擎 201 第10章基于内容的电影推荐 225 第11章使用马尔可夫模型的智能邮件营销 .253 第12章 K-均值聚类 282 第13章 k-近邻 296 第14章朴素贝叶斯 315 第15章情感分析 349 第16章查找、统计和列出大图中的所有三角形 354 第17章 K-mer计数 375 第18章 DNA测序 390 第19章 Cox回归 413 第20章 Cochran-Armitage趋势检验 426 第21章等位基因频率 443 第22章 T检验 468 第23章皮尔逊相关系数 488 第24章 DNA碱基计数 520 第25章 RNA测序 543 第26章基因聚合 553 第27章线性回归 586 第28章 MapReduce和幺半群 600 第29章小文件问题 622 第30章 MapReduce的大容量缓存 635 第31章 Bloom过滤器 651Bloom

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数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧(完整版)

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数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧(高清、带书签、中文版)

市面上第一本关于Hadoop与Spark大数据处理技巧的教程,提供了丰富的算法和工具。 作者简介 Mahmoud Parsian,计算机科学博士,是一位热衷于实践的软件专家,作为开发人员、设计人员、架构师和作者,他有30多年的软件开发经验。目前领导着Illumina的大数据团队,在过去15年间,他主要从事Java (服务器端)、数据库、MapReduce和分布式计算的有关工作。Mahmoud还著有《JDBC Recipes》和《JDBC Metadata, MySQL,and Oracle Recipes》等书(均由Apress出版)。 目录 序 1 前言 3 第1章二次排序:简介 19 二次排序问题解决方案 21 MapReduce/Hadoop的二次排序解决方案 25 Spark的二次排序解决方案 29 第2章二次排序:详细示例 42 二次排序技术 43 二次排序的完整示例 46 运行示例——老版本Hadoop API 50 运行示例——新版本Hadoop API 52 第3章 * 10 列表 54 Top N 设计模式的形式化描述 55 MapReduce/Hadoop实现:唯 一键 56 Spark实现:唯 一键 62 Spark实现:非唯 一键 73 使用takeOrdered()的Spark * 10 解决方案 84 MapReduce/Hadoop * 10 解决方案:非唯 一键 91 第4章左外连接 96 左外连接示例 96 MapReduce左外连接实现 99 Spark左外连接实现 105 使用leftOuterJoin()的Spark实现 117 第5章反转排序 127 反转排序模式示例 128 反转排序模式的MapReduce/Hadoop实现 129 运行示例 134 第6章移动平均 137 示例1:时间序列数据(股票价格) 137 示例2:时间序列数据(URL访问数) 138 形式定义 139 POJO移动平均解决方案 140 MapReduce/Hadoop移动平均解决方案 143 第7章购物篮分析 155 MBA目标 155 MBA的应用领域 157 使用MapReduce的购物篮分析 157 Spark解决方案 166 运行Spark实现的YARN 脚本 179 第8章共同好友 182 输入 183 POJO共同好友解决方案 183 MapReduce算法 184 解决方案1: 使用文本的Hadoop实现 187 解决方案2: 使用ArrayListOfLongsWritable 的Hadoop实现 189 Spark解决方案 191 第9章使用MapReduce实现推荐引擎 201 购买过该商品的顾客还购买了哪些商品 202 经常一起购买的商品 206 推荐连接 210 第10章基于内容的电影推荐 225 输入 226 MapReduce阶段1 226 MapReduce阶段2和阶段3 227 Spark电影推荐实现 234 第11章使用马尔可夫模型的智能邮件营销 .253 马尔可夫链基本原理 254 使用MapReduce的马尔可夫模型 256 Spark解决方案 269 第12章 K-均值聚类 282 什么是K-均值聚类? 285 聚类的应用领域 285 K-均值聚类方法非形式化描述:分区方法 286 K-均值距离函数 286 K-均值聚类形式化描述 287 K-均值聚类的MapReduce解决方案 288 K-均值算法Spark实现 292 第13章 k-近邻 296 kNN分类 297 距离函数 297 kNN示例 298 kNN算法非形式化描述 299 kNN算法形式化描述 299 kNN的类Java非MapReduce 解决方案 299 Spark的kNN算法实现 301 第14章朴素贝叶斯 315 训练和学习示例 316 条件概率 319 深入分析朴素贝叶斯分类器 319 朴素贝叶斯分类器:符号数据的MapReduce解决方案 322 朴素贝叶斯分类器Spark实现 332 使用Spark和Mahout 347 第15章情感分析 349 情感示例 350 情感分数:正面或负面 350 一个简单的MapReduce情感分析示例 351 真实世界的情感分析 353 第16章查找、统计和列出大图中的所有三角形 354 基本的图概念 355 三角形计数的重要性 356 MapReduce/Hadoop解决方案 357 Spark解决方案 364 第17章 K-mer计数 375 K-mer计数的输入数据 376 K-mer计数应用 376 K-mer计数MapReduce/Hadoop解决方案 377 K-mer计数Spark解决方案 378 第18章 DNA测序 390 DNA测序的输入数据 392 输入数据验证 393 DNA序列比对 393 DNA测试的MapReduce算法 394 第19章 Cox回归 413 Cox模型剖析 414 使用R的Cox回归 415 Cox回归应用 416 Cox回归 POJO解决方案 417 MapReduce输入 418 使用MapReduce的Cox回归 419 第20章 Cochran-Armitage趋势检验 426 Cochran-Armitage算法 427 Cochran-Armitage应用 432 MapReduce解决方案 435 第21章等位基因频率 443 基本定义 444 形式化问题描述 448 等位基因频率分析的MapReduce解决方案 449 MapReduce解决方案, 阶段1 449 MapReduce解决方案,阶段2 459 MapReduce解决方案, 阶段3 463 染色体X 和Y的特殊处理 466 第22章 T检验 468 对bioset完成T检验 469 MapReduce问题描述 472 输入 472 期望输出 473 MapReduce解决方案 473 Spark实现 476 第23章皮尔逊相关系数 488 皮尔逊相关系数公式 489 皮尔逊相关系数示例 491 皮尔逊相关系数数据集 492 皮尔逊相关系数POJO 解决方案 492 皮尔逊相关系数MapReduce解决方案 493 皮尔逊相关系数的Spark 解决方案 496 运行Spark程序的YARN 脚本 516 使用Spark计算斯皮尔曼相关系数 517 第24章 DNA碱基计数 520 FASTA 格式 521 FASTQ 格式 522 MapReduce解决方案:FASTA 格式 522 运行示例 524 MapReduce解决方案: FASTQ 格式 528 Spark 解决方案: FASTA 格式 533 Spark解决方案: FASTQ 格式 537 第25章 RNA测序 543 数据大小和格式 543 MapReduce工作流 544 RNA测序分析概述 544 RNA测序MapReduce算法 548 第26章基因聚合 553 输入 554 输出 554 MapReduce解决方案(按单个值过滤和按平均值过滤) 555 基因聚合的Spark解决方案 567 Spark解决方案:按单个值过滤 567 Spark解决方案:按平均值过滤 576 第27章线性回归 586 基本定义 587 简单示例 587 问题描述 588 输入数据 589 期望输出 590 使用SimpleRegression的MapReduce解决方案 590 Hadoop实现类 593 使用R线性模型的MapReduce解决方案 593 第28章 MapReduce和幺半群 600 概述 600 幺半群的定义 602 幺半群和非幺半群示例 603 MapReduce示例:非幺半群 606 MapReduce示例:幺半群 608 使用幺半群的Spark示例 612 使用幺半群的结论 618 函子和幺半群 619 第29章小文件问题 622 解决方案1:在客户端合并小文件 623 解决方案2:用CombineFileInputFormat解决小文件问题 629 其他解决方案 634 第30章 MapReduce的大容量缓存 635 实现方案 636 缓存问题形式化描述 637 一个精巧、可伸缩的解决方案 637 实现LRUMap缓存 640 使用LRUMap的MapReduce解决方案 646 第31章 Bloom过滤器 651Bloom 过滤器性质 651 一个简单的Bloom过滤器示例 653

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大数据的目的是使用某种方法解决具体的问题,这本书指出了在大数据处理过程中的技巧话问题

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数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧

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数据算法:Hadoop Spark大数据处理技巧.(美)马哈默德·帕瑞斯安(Mahmoud Parsian).中国电力出版社.2016.10

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数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧(高清版PDF)

数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧(高清版PDF),大数据分析算法。

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Hadoop/Spark大数据处理技巧

《数据算法:Hadoop/Spark算法》全书的PDF版,非影印非影印非影印!采用拍照的方式拍的,高清清晰

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数据算法:Hadoop Spark大数据处理技巧(第二部分)

数据算法:Hadoop Spark大数据处理技巧.(美)马哈默德·帕瑞斯安(Mahmoud Parsian).中国电力出版社.2016.10

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数据算法_Hadoop Spark大数据处理技巧_(美)马哈默德·帕瑞斯安

数据算法_Hadoop Spark大数据处理技巧_(美)马哈默德·帕瑞斯安

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数据算法 hadoop spark大数据处理技巧

《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。   主要内容包括:   ■ 完成超大量交易的购物篮分析。   ■ 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。   ■ 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。   ■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。   ■ 推荐算法和成对文档相似性。   ■ 线性回归、Cox回归和皮尔逊(Pearson)相关分析。   ■ 等位基因频率和DNA挖掘。   ■ 社交网络分析(推荐系统、三角形计数和情感分析)。 作者简介   Mahmoud Parsian,计算机科学博士,是一位热衷于实践的软件专家,作为开发人员、设计人员、架构师和作者,他有30多年的软件开发经验。目前领导着Illumina的大数据团队,在过去15年间,他主要从事Java (服务器端)、数据库、MapReduce和分布式计算的有关工作。Mahmoud还著有《JDBC Recipes》和《JDBC Metadata, MySQL,and Oracle Recipes》等书(均由Apress出版)。

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数据算法:Hadoop、Spark大数据处理技巧

如果你准备深入研究MapReduce框架来处理大数据集,本书非常实用,通过提供丰富的算法和工具,它会循序渐进地带你探索MapReduce世界,用Apache Hadoop或Apache Spark构建分布式MapReduce应用时通常都需要用到这些算法和工具。每一章分别提供一个实例来解决一个大规模计算问题,如构建推荐系统。你会了解如何用代码实现适当的MapReduce解决方案,而且可以在你的项目中具体应用这些解决方案。

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数据算法 Hadoop Spark大数据处理技巧

《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。   主要内容包括:   ■ 完成超大量交易的购物篮分析。   ■ 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。   ■ 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。   ■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。   ■ 推荐算法和成对文档相似性。   ■ 线性回归、Cox回归和皮尔逊(Pearson)相关分析。   ■ 等位基因频率和DNA挖掘。   ■ 社交网络分析(推荐系统、三角形计数和情感分析)。

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数据算法 hadoop spark大数据处理技巧(带目录)

本书是关于Hadoop与Spark大数据处理技巧的教程,提供了丰富的算法和工具,并且附带完整目录,方便阅读。

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