Hadoop-Spark大数据处理实战指南：设计与应用详解

《数据算法--Hadoop-Spark大数据处理技巧》(Data Algorithms: Recipes for Scaling Up with Hadoop and Spark)是一本由Mahmoud Parsian编著的专业书籍，由O'Reilly Media, Inc.于2015年2月15日出版。该书的ISBN号码为9781491906187。本书针对大数据领域，特别是Hadoop和Spark技术，提供了深入学习和实践MapReduce应用程序设计的关键算法和工具，以处理海量数据（GB、TB或PB级别）在集群中的计算。 书中内容包括对Hadoop和Spark之间关系的探讨，以及对MapReduce概念的详尽解析，解释了为什么选择MapReduce以及其适用场景。作者强调，虽然MapReduce强大，但并非解决所有问题的万能工具，它有其特定的局限性和替代方案。本书特别关注的是如何通过MapReduce设计模式来应用机器学习算法，如朴素贝叶斯和马尔可夫链，尤其是在临床和生物数据处理方面。 全书分为多个章节，从引言开始，介绍了本书的目的和重点，接着讲解了MapReduce的核心概念，明确指出哪些情况下应该使用MapReduce，哪些情况下则不合适。此外，还明确了目标读者群体，即希望在大数据环境中进行高效应用开发的工程师和技术人员，并列出了在书中使用的软件工具。对于初学者和有经验的开发者，本书提供了实用的代码示例，帮助读者掌握如何在恰当的场景下运用这些算法。 书中特别提醒读者，在某些特定场景下，例如实时分析或对低延迟要求较高的任务，MapReduce可能不是最佳选择，从而引导读者了解何时转向其他更适合的技术。《数据算法--Hadoop-Spark大数据处理技巧》是一本实用的指南，为理解和实施大规模数据处理提供了详细的步骤和案例，对于希望在大数据时代提升技能的专业人士来说，具有很高的参考价值。