Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战
林大贵
评分 7.8分
本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了“机器学习”内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机Windows系统上通过Vi
分布式实时计算框架原理及实践案例
王成光
评分 2.8分
“授人以鱼不如授人以渔”，《分布式实时计算框架原理及实践案例》是作者以如此初心写成的，主要参考当前主流分布式实时计算框架Storm的任务分发和Spark Streaming的Mini-Batch设计思想，以及底层实现技术，开源了作者自研的轻量级分布式实时计算框架——Light_drtc，并且重点介绍设计思想和相关实现技术（Kafka/RabbitMQ、Redis/SSDB 、GuavaCache、
Hadoop+Spark生态系统操作与实战指南
余辉
评分 0.0分
Spark全栈数据分析
[美] Russell Jurney
本书介绍了作者提出的敏捷数据科学的方法论，结合作者在行业中多年的实际工作经验，为数据科学团队提供了一套以类似敏捷开发的方法开展数据科学研究的实践经验。全书基于Spark做全栈数据分析，书中展示了工业界一些常见工具的使用，包括从前端显示到后端处理的各个环节，手把手帮助数据科学家快速将理论转化为真正面向用户的应用程序，从而让读者在利用数据创造真正价值的同时，也能不断完善自己的研究。本书适合初学者阅读，
零基础学大数据算法
王宏志, 林可
评分 6.5分
《零基础学大数据算法》是通俗易懂的大数据算法教程。通篇采用师生对话的形式，旨在用通俗的语言、轻松的气氛，帮助读者理解大数据计算领域中的基础算法和思想。 《零基础学大数据算法》由背景篇、理论篇、应用篇和实践篇四部分组成。背景篇介绍大数据、算法、大数据算法等基本概念和背景；理论篇介绍解决大数据问题的亚线性算法、磁盘算法、并行算法、众包算法的基本思想和理论知识；应用篇介绍与大数据问题息息相关的数据挖掘和
