我爱电子书-《R与Hadoop大数据分析实战: 大数据技术丛书》| pdf + epub + mobi + awz3, 高清版, 带目录，Kindle版, 多看精排版下载

注重体验与质量的电子书资源下载网站

分类于: 计算机基础人工智能

简介

R与Hadoop大数据分析实战: 大数据技术丛书豆 0.0分

资源最后更新于 2020-03-29 01:54:18

作者：〔印〕普贾帕提（Vignesh Prajapati）

译者：李明王威扬孙思栋等

出版社：出版社机械工业出版社

出版日期：2014-11

ISBN：9787111483526

文件格式： pdf

标签：程序设计程序语言大数据技术丛书数据处理软件

简介· · · · · ·

本书全面而系统地讲解了如何将R语言与Hadoop技术结合并应用于大数据分析，不仅系统且深入地阐释了R与Hadoop集成技术的工具、方法、原则和最佳实践，而且通过大量实践案例深入剖析各种常见问题，能为用户高效利用R语言与Hadoop技术进行大数据分析提供翔实指导。《R与Hadoop大数据分析实战》分为四部分，共7章：第一部分（第1~2章）是基础知识，主要讲解R语言以及Hadoop的安装过程、计算原理和基本概念；第二部分（第3~4章）是初级应用，主要讲解RHIPE、RHadoop和Hadoop Streaming三种实现方案；第三部分（第5~6章）是高级实例，主要以RHadoop为技术背景，讲解多个实际应用案例；第四部分（第7章）是数据库连接，主要讲解在RHadoop下如何与各类数据库进行连接。作者：普贾帕提（Vignesh Prajapati），资深大数据分析师，现为Pingax公司顾问、Enjay公司软件工程师，精通R、Hadoop、Mahout、Pig、Hive等技术，在机器学习和大数据技术方面拥有丰富经验。目前他专注于利用大数据和云技术为客户提供有价值产品。译者：李明，毕业于沈阳理工大学信息工程学院电子科技与技术系，曾就职于凡客诚品、居然之家等大型电子商务公司，目前就职于优酷土豆网。他的研究兴趣是用R语言进行互联网数据分析/挖掘，撰写过大量有关R语言基础和高级应用的文章，对互联网数据统计系统的R语言实践有较深研究，撰写了《R语言与网站分析》一书。他的个人博客为www.bassary.com。王威扬，2008年毕业于清华大学航天航空学院，同年获得清华大学经济学双学位，2010年获得芝加哥大学统计学硕士学位。毕业后曾先后任职于芝加哥大学计算机系、文思海辉技术有限公司、京东世纪贸易集团有限公司及互联网初创企业，在科研、证券、银行、电商、O2O行业负责数据仓库建设及数据分析、挖掘工作，同时对高性能计算与开源分布式技术架构有浓厚兴趣。孙思栋，中南财经政法大学经济学、信息与计算科学双学士，现为清华大学中国应急管理研究基地助理研究员，参与了国家清史编撰委员会文献等3个省部级科研项目，对非结构化大数据处理有深入理解。

直接下载

简介

R与Hadoop大数据分析实战: 大数据技术丛书 豆 0.0分

简介· · · · · ·

目录

译者序

前言

审校者简介

致谢

第1章 R和Hadoop入门

1.1 安装R

1.2 安装RStudio

1.3 R语言的功能特征

1.3.1 使用R程序包

1.3.2 执行数据操作

1.3.3 日渐增多的社区支持

1.3.4 R语言数据建模

1.4 Hadoop的安装

1.4.1 不同的Hadoop模式

1.4.2 Hadoop的安装步骤

1.5 Hadoop的特点

1.5.1 HDFS简介

1.5.2 MapReduce简介

1.6 HDFS和MapReduce架构

1.6.1 HDFS架构

1.6.2 MapReduce架构

1.6.3 通过图示了解HDFS和MapReduce架构

1.7 Hadoop的子项目

1.8 小结

第2章 编写Hadoop MapReduce程序

2.1 MapReduce基础概念

2.2 Hadoop MapReduce技术简介

2.2.1 MapReduce中包含的实体

2.2.2 MapReduce中的主要执行进程

2.2.3 MapReduce的局限

2.2.4 MapReduce可以解决的问题

2.2.5 使用Hadoop编程时用到不同的Java概念

2.3 Hadoop MapReduce原理

2.3.1 MapReduce对象

2.3.2 MapReduce中实现Map阶段的执行单元数目

2.3.3 MapReduce中实现Reduce阶段的执行单元数目

2.3.4 MapReduce的数据流

2.3.5 深入理解HadoopMapReduce

2.4 编写Hadoop MapReduce示例程序

2.4.1 MapReduce job运行的步骤

2.4.2 MapReduce可解决的商业问题

2.5 在R环境中编写Hadoop MapReduce程序的方式

2.5.1 RHadoop

2.5.2 RHIPE

2.5.3 Hadoop streaming

2.6 小结

第3章 集成R和Hadoop

3.1 RHIPE

3.1.1 安装RHIPE

3.1.2 RHIPE架构

3.1.3 RHIPE实例

3.1.4 RHIPE参考函数

3.2 RHadoop

3.2.1 RHadoop架构

3.2.2 安装RHadoop

3.2.3 RHadoop案例

3.2.4 RHadoop参考函数

3.3 小结

第4章 Hadoop Streaming中使用R

4.1 Hadoop Streaming基础概念

4.2 使用R运行Hadoop streaming

4.2.1 MapReduce应用程序基础

4.2.2 如何编写MapReduce应用程序

4.2.3 如何运行MapReduce应用程序

4.2.4 如何浏览MapRecuce应用程序的输出

4.2.5 Hadoop MapReduce脚本的基础R函数

4.2.6 管理Hadoop MapReduce任务

4.3 R语言扩展包HadoopStreaming介绍

4.3.1 hsTableReader函数

4.3.2 hsKeyValReader函数

4.3.3 hasLineReader函数

4.3.4 运行Hadoop streaming任务

4.3.5 执行Hadoop Streaming任务

4.4 小结

第5章 利用R和Hadoop学习数据分析

5.1 数据分析项目生命周期

R与Hadoop大数据分析实战: 大数据技术丛书豆 0.0分

第1章　R和Hadoop入门

1.1　安装R

1.2　安装RStudio

1.3　R语言的功能特征

1.3.1　使用R程序包

1.3.2　执行数据操作

1.3.3　日渐增多的社区支持

1.3.4　R语言数据建模

1.4　Hadoop的安装

1.4.1　不同的Hadoop模式

1.4.2　Hadoop的安装步骤

1.5　Hadoop的特点

1.5.1　HDFS简介

1.5.2　MapReduce简介

1.6　HDFS和MapReduce架构

1.6.1　HDFS架构

1.6.2　MapReduce架构

1.6.3　通过图示了解HDFS和MapReduce架构

1.7　Hadoop的子项目

1.8　小结

第2章　编写Hadoop MapReduce程序

2.1　MapReduce基础概念

2.2　Hadoop MapReduce技术简介

2.2.1　MapReduce中包含的实体

2.2.2　MapReduce中的主要执行进程

2.2.3　MapReduce的局限

2.2.4　MapReduce可以解决的问题

2.2.5　使用Hadoop编程时用到不同的Java概念

2.3　Hadoop MapReduce原理

2.3.1　MapReduce对象

2.3.2　MapReduce中实现Map阶段的执行单元数目

2.3.3　MapReduce中实现Reduce阶段的执行单元数目

2.3.4　MapReduce的数据流

2.3.5　深入理解HadoopMapReduce

2.4　编写Hadoop MapReduce示例程序

2.4.1　MapReduce job运行的步骤

2.4.2　MapReduce可解决的商业问题

2.5　在R环境中编写Hadoop MapReduce程序的方式

2.5.1　RHadoop

2.5.2　RHIPE

2.5.3　Hadoop streaming

2.6　小结

第3章　集成R和Hadoop

3.1　RHIPE

3.1.1　安装RHIPE

3.1.2　RHIPE架构

3.1.3　RHIPE实例

3.1.4　RHIPE参考函数

3.2　RHadoop

3.2.1　RHadoop架构

3.2.2　安装RHadoop

3.2.3　RHadoop案例

3.2.4　RHadoop参考函数

3.3　小结

第4章　Hadoop Streaming中使用R

4.1　Hadoop Streaming基础概念

4.2　使用R运行Hadoop streaming

4.2.1　MapReduce应用程序基础

4.2.2　如何编写MapReduce应用程序

4.2.3　如何运行MapReduce应用程序

4.2.4　如何浏览MapRecuce应用程序的输出

4.2.5　Hadoop MapReduce脚本的基础R函数

4.2.6　管理Hadoop MapReduce任务

4.3　R语言扩展包HadoopStreaming介绍

4.3.1　hsTableReader函数

4.3.2　hsKeyValReader函数

4.3.3　hasLineReader函数

4.3.4　运行Hadoop streaming任务

4.3.5　执行Hadoop Streaming任务

4.4　小结

第5章　利用R和Hadoop学习数据分析

5.1　数据分析项目生命周期

5.1.1　问题定义

5.1.2　设计数据需求

5.1.3　数据预处理

5.1.4　数据分析

5.1.5　数据可视化

5.2　数据分析问题

5.2.1　展示网页分类