分布式计算实战：基于Hadoop和Spark的数据算法

"Data Algorithms Recipes for Scaling Up with Hadoop and Spark" 本书《Data Algorithms: Recipes for Scaling Up with Hadoop and Spark》由Mahmoud Parsian撰写，专注于大数据处理和分布式计算领域，尤其关注如何利用Hadoop和Spark框架解决大规模数据计算问题。这本书适合那些准备深入学习MapReduce框架的读者，它通过一步步的指导，帮助读者构建分布式MapReduce应用程序。 书中以“食谱”的形式，详细介绍了各种解决大规模计算问题的算法和工具。每章都会提供一个具体的解决方案，如建立推荐系统，使读者能够理解并实施适用于自己项目的MapReduce代码。 作者Mahmoud Parsian涵盖了基础设计模式、优化技术以及数据挖掘和机器学习在生物信息学、基因组学、统计学和社会网络分析中的应用。书中的内容包括： 1. 市场购物篮分析：针对大量交易数据进行关联规则学习，识别消费者购买行为的模式。 2. 数据挖掘算法：包括K均值聚类（K-means）、最近邻算法（KNN）和朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）。这些是数据挖掘中常用的无监督和监督学习方法，用于发现数据集内的结构和规律。 3. 大规模基因组数据分析：利用庞大的基因序列数据来解码DNA和RNA，这是生物信息学中的核心任务，对于理解生命科学和疾病研究具有重要意义。 4. 朴素贝叶斯：这是一种基于概率的分类方法，常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务，书中会介绍如何在大数据环境下应用该算法。 此外，书中还提供了对MapReduce、Hadoop和Spark的概述，帮助读者理解这些工具的基本原理和工作流程。通过学习本书，读者不仅可以掌握大数据处理的基础知识，还能获得实际操作经验，提升处理海量数据的能力。无论是对数据科学家、工程师还是研究人员来说，这都是一本非常有价值的参考书。