Hadoop指南：数据科学家的分布式分析入门

《Data Analytics with Hadoop: An Introduction for Data Scientists》是一本由 Benjamin Bengfort 和 Jenny Kim 合著的实用指南，专为数据科学家和分析师设计，旨在让他们能够利用Hadoop生态系统进行大规模数据分析。这本书在大数据时代背景下，强调了Hadoop框架在处理海量数据时的优势，重点不在于部署、运维或软件开发等传统分布式计算任务，而是集中在如何构建特定分析、数据仓库技术以及Hadoop所能产生的高级数据工作流。 书中首先介绍了核心概念，如Hadoop和集群计算的基础，让读者理解分布式计算的原理。随后，作者引导读者运用设计模式和并行分析算法创建分布式数据分析任务，通过Apache Hive和HBase在分布式环境中掌握数据管理和挖掘。 Sqoop 和 Apache Flume 被用来从关系型数据库导入数据，而Apache Pig和Spark DataFrame则支持编写复杂的Hadoop和Spark应用程序。 对于高级工具，章节6至9涵盖了数据科学工作流程中的关键环节。数据挖掘和仓储技术在第6章详述，如何处理和存储大量数据；数据的批量导入在第7章有所涉及；第8章介绍了使用更高层次API进行分析的方法，使复杂任务更加便捷；而在第9章，机器学习是焦点，包括分类、聚类和协同过滤等技术，这些都是通过Spark的MLlib来实现的。 作者还强调了使用Hadoop进行分布式数据分析的实战过程，让读者能够构建和增强能处理巨量数据的数据产品。全书最后以一个总结，重申了如何在分布式环境下进行数据科学实践，提供了创建Hadoop伪分布开发环境的指南和Hadoop生态系统产品的安装步骤。 这本书适合对大数据分析感兴趣的读者，无论是初学者还是有经验的数据科学家，都能从中找到将Hadoop应用于实际项目的技术指导和实践案例，帮助他们在这个数据驱动的时代中提升数据分析能力。