大数据挖掘：Map-Reduce与分布式处理入门

"《互联网大数据挖掘与分布式处理》是一本介绍数据挖掘技术和分布式处理方法的入门书籍，适合初学者理解数据挖掘的基本概念和技术，包括大数据的相关应用。书中详细阐述了数据挖掘的定义，如统计建模、机器学习、计算方法等，并探讨了数据挖掘的统计限制，如邦弗朗尼原理。同时，书中还介绍了相关的基础知识，如文档中词的重要性和哈希函数的作用。此外，本书深入讲解了大规模文件系统和Map-Reduce编程模型，包括分布式文件系统的结构、Map-Reduce的工作原理以及如何使用Map-Reduce实现各种数据处理任务，如矩阵运算、关系代数、分组聚合等。书末还讨论了Map-Reduce的扩展和集群计算的效率问题。" 该书首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括统计建模（如预测和分类）和机器学习（如模式发现和规则学习），这些方法用于从大量数据中提取有用信息。统计建模涉及运用统计学理论建立数据模型，而机器学习则侧重于让计算机通过学习数据来改善其性能。建模的计算方法涵盖从简单的数据汇总到复杂的特征抽取。 数据挖掘的统计限制部分讨论了整体情报预警和邦弗朗尼原理，这些原则对于理解和避免过度fitting至关重要。邦弗朗尼原理说明了在大数据集中发现显著性模式的难度，以及为什么不应期望找到太多有意义的关联。 书中还涉及与数据挖掘密切相关的知识，如文档中词语的重要性，这在文本挖掘中尤为关键；哈希函数用于快速查找和存储数据；索引技术优化数据访问速度；二级存储器管理非内存数据；自然对数的底e在许多数学和统计计算中出现；幂定律则解释了一些现实世界现象的分布规律。 第2章深入讨论了大规模文件系统，如Hadoop的分布式文件系统（HDFS），以及Map-Reduce编程模型，这是处理大数据的关键工具。Map-Reduce将复杂计算分解为可并行执行的Map和Reduce任务，简化了分布式计算。书中详细描述了Map任务（数据预处理和映射）、Reduce任务（结果聚合）以及组合器（减少中间数据的传输）。还涵盖了Map-Reduce的容错机制和各种基于Map-Reduce的数据处理算法实现，如矩阵运算、关系代数操作等。 此外，书中提到了Map-Reduce的扩展，如工作流系统（如Oozie）和递归Map-Reduce版本，以及Pregel系统用于图处理。最后，讨论了集群计算效率问题，包括通信开销模型和优化策略，这对于提升大规模数据处理的性能至关重要。 《互联网大数据挖掘与分布式处理》是一本全面介绍数据挖掘技术及其在分布式环境应用的教材，适合想要掌握大数据分析和处理技术的读者。