大数据挖掘:分布式处理与海量数据分析(第2版)
"大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理(第2版)英文版,由Jure Leskovec、Anand Rajaraman和Jeffrey D. Ullman合著,主要涵盖大数据挖掘和分布式处理内容。" 《Mining of Massive Datasets(2nd edition)》是针对大数据领域的一本经典教材,主要由斯坦福大学的学者编写。本书的内容源于Anand Rajaraman和Jeff Ullman在斯坦福开设的名为"Web Mining"的课程,随着Jure Leskovec的加入,课程内容进一步扩展,涵盖了网络分析,并将课程号改为CS246。此外,他们还引入了大规模数据挖掘项目课程CS341,书中包含这三门课程的核心内容。 这本书主要探讨的是数据挖掘,特别是针对极其庞大的数据集进行挖掘。由于强调数据的规模,书中的许多例子都与互联网或大规模数据相关,无法完全存储在主内存中。因此,书中涵盖了处理大数据所需的技术和方法,如分布式计算、数据存储、算法优化等。 在数据挖掘方面,书中可能涉及以下几个关键知识点: 1. 分布式计算框架:如Hadoop MapReduce,它是处理大规模数据的基础,通过分布式计算将大任务分解为小任务在多台机器上并行处理。 2. 数据存储系统:如Google File System (GFS) 和Hadoop Distributed File System (HDFS),这些分布式文件系统设计用于在大规模集群中高效地存储和访问海量数据。 3. 数据预处理:包括数据清洗、转换和规范化,这是任何数据分析项目的重要步骤,尤其是在处理来自互联网的非结构化和半结构化数据时。 4. 图数据模型与分析:由于网络数据的特性,如社交网络、网页链接等,图数据模型和算法(如PageRank)在大数据分析中扮演着重要角色。 5. 机器学习与数据挖掘算法:包括聚类、分类、关联规则挖掘等,这些算法在大数据场景下需要考虑效率和可扩展性。 6. 实时流数据处理:随着数据的实时性需求增加,Apache Storm和Apache Flink等系统提供了处理持续流入的数据流的能力。 7. 大数据可视化:有效地展示大量数据的工具和方法,帮助用户理解复杂数据模式。 8. 安全与隐私:在大数据背景下,数据的保护和隐私问题变得至关重要,包括数据加密、匿名化技术以及合规性问题。 9. 实践项目:书中可能包含实际案例研究,让学生和读者了解如何将理论知识应用于解决实际问题。 通过对这些知识点的深入学习,读者可以掌握在大规模数据环境中进行有效挖掘和分析的技能,这对于当今的互联网和数据驱动的行业来说是非常重要的。
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