Python指南:利用Hadoop操作大数据集群

需积分: 10 4 下载量 100 浏览量 更新于2024-07-18 收藏 1.77MB PDF 举报
《Hadoop with Python》是一本由Zachary Radtka和Donald Miner合著的专业书籍,旨在帮助读者理解和利用Python语言来操作Hadoop大数据集群。本书是2016年由O'Reilly Media出版,享有版权,适用于教育、商业或销售推广用途。全书分为英文版,读者可以通过O'Reilly Safari Online获取电子版本。 Hadoop是一个开源框架,用于处理大规模数据集,它通过分布式存储和计算能力提供高性能的数据处理能力。本书将Python编程语言与Hadoop生态系统相结合,使读者能够更高效地编写和执行数据处理任务。Python因其简洁易读的语法和丰富的库支持,常被数据科学家和开发人员用于Hadoop项目中,如Pandas库在数据清洗、分析方面表现突出,而PySpark则提供了Python接口来操作Apache Spark,它是Hadoop的一个重要组件。 书中内容涵盖了Hadoop的基本概念,包括HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统,MapReduce模型,以及YARN(Yet Another Resource Negotiator)资源调度器。作者会介绍如何使用Python进行数据输入、处理和输出,包括使用Hadoop Streaming、Pig Latin或Hive SQL等工具。此外,书中还会探讨如何使用Python在Hadoop上实现机器学习算法,例如使用scikit-learn库进行数据挖掘和预测分析。 《Hadoop with Python》不仅适合有Python基础但对Hadoop不熟悉的开发者,也适合已经熟悉Hadoop但想提升其数据分析能力的用户。对于那些希望通过Python简化Hadoop工作流程,或者希望在Hadoop环境中利用Python的强大功能进行深度学习和大数据分析的读者来说,这本书是一本宝贵的参考资料。 本书的修订历史显示,该书于2015年10月首次发布,不断更新以反映Hadoop和Python技术的最新进展。为了获取详细的错误修正和发布详情,读者可以访问O'Reilly官方网站提供的在线资源。 《Hadoop with Python》是一本实用且深入的教程,它将理论知识与实践经验相结合,为读者提供了一套完整的Python在Hadoop环境下操作指南,有助于读者在这个领域取得成功。