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『繁體書』從大數據到人工智慧:理論及Spark實作

書城自編碼: 3170061
分類:繁體書 →台灣書
作者: 鄧立國,佟強
國際書號(ISBN): 9789863796381
出版社: 佳魁資訊
出版日期: 2018-05-07
版次: 初版
頁數/字數: 384頁
書度/開本: 17x23cm

售價:HK$ 181.3

 

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內容簡介:
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合,列出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,全面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合的架構與演算法。
適用:雲端運算環境下Spark大數據技術人員、SparkMLlib機器學習技術人員。
目錄
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
1.5Hadoop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合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資料向雲端運算移轉
3.6大數據清洗
3.7雲端運算時代的資料整合技術
3.8雲端推薦
3.9本章小結
04Spark大數據處理基礎
4.1Spark大數據處理技術
4.2Spark2.0.0安裝設定
4.3Spark設定
4.4Spark模式部署概述
4.5SparkStreaming即時計算架構
4.6SparkSQL查詢、DataFrames分散式資料集和DatasetsAPI
4.7Spark起始點
4.8Spark資料來源
4.9Spark效能最佳化
4.10分散式SQL引擎
4.11本章小結
05SparkMLlib機器學習演算法實現
5.1SparkMLlib基礎
5.2SparkMLlib矩陣向量
5.3SparkMLlib線性回歸演算法
5.4SparkMLlib邏輯回歸演算法
5.5SparkMLlib單純貝氏分類演算法
5.6SparkMLlib決策樹演算法
5.7SparkMLlibKMeans分群演算法
5.8SparkMLlibFPGrowth連結規則演算法
5.9SparkMLlib協作過濾推薦演算法
5.10SparkMLlib神經網路演算法
5.11本章小結
06Spark大數據架構系統部署
6.1大數據架構介紹
6.2典型的商務使用場景
6.3Spark三種分散式部署模式
6.4建立大數據架構
6.5Spark單一機器叢集部署
6.6本章小結
07Spark大數據處理案例分析
7.1SparkonAmazonEMR
7.2Spark在AWSKrux的應用
7.3Spark在商業網站中的應用
7.4Spark在Yahoo!的應用
7.5Spark在AmazonEC2上執行
7.6淘寶應用SparkonYARN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阿里雲E-MapReduce
7.10SequoiaDB+Spark打造一體化大數據平台
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
ASparkMLlib神經網路演算法
B參考文獻

 

 

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