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推荐几本关于大数据的书

  • 发布:大数据培训
  • 来源:大数据教程
  • 时间:2018-06-21 09:33

推荐几本关于大数据的书:《Big Data》、《Hadoop: The Definitive Guide》、《Learning Spark》、《数据挖掘》、《Mining of Massive Datasets》等,除了这些书籍,这个领域还有很多其他的入门书籍。在真正开始掌握之前,我们需要对该对这个领域有一个广泛的了解。接下来我们具体的说说这几本关于大数据的书具体讲的什么内容。

推荐几本关于大数据的书

关于大数据的书第一本:《Learning Spark》

《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。不过,本书绝不仅仅限于Spark 的用法,它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。

关于数据挖掘

关于大数据的书第二本:《数据挖掘》

本书是关于数据挖掘领域的综合概述,我认为这本书作为研究生的课程用书是最好的,或者作为参考书。本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著,是一本可读性极佳的教材。

它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展,并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术,流数据挖掘,社会化网络挖掘,空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。

关于大数据的书第三本:《Big Data》

在大数据的背景下,我很少看到关于数据建模,数据层,数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。

但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具,来创建这些系统。

关于大数据的书第四本:《Hadoop: The Definitive Guide》

本书通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理,阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的最新动态,包括新增的MapReduceAPI,以及MapReduce2及其灵活性更强的执行模型(YARN)。

关于大数据的书第五本:《Mining of Massive Datasets》

本书是在Anand Rajaraman和Jeff Ullman于斯坦福大学教授多年的一门季度课程的材料基础上总结而成的。简单来说,本书是关于数据挖掘的。但是,本书主要关注极大规模数据的挖掘,也就是说这些数据大到无法在内存中存放。

由于重点强调数据的规模,所以本书的例子大都来自Web本身或者Web上导出的数据。另外,本书从算法的角度来看待数据挖掘,即数据挖掘是将算法应用于数据,而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。

想要学习大数据的相关知识,一定要认真读小编推荐的这几本本关于大数据的书,书中自有黄金屋,希望你能挖掘到自己的宝藏。

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