《大數據挖掘与分布式处理实战》:互联网海量数据详解

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《大數據:互聯網大規模數據挖掘與分佈式處理》是一本英文原版著作,由Anand Rajaraman、Jure Leskovec和Jeffrey D. Ullman共同撰写,版权日期为2010年至2012年。这本书的起源可以追溯到斯坦福大学多年来的课程开发,最初是作为研究生高级课程CS345A(网络挖掘)的一部分,但其内容逐渐丰富,吸引了高级本科生的兴趣。当Jure Leskovec加入斯坦福教职后,他进一步组织和扩展了课程材料。 书中的核心主题是大规模数据挖掘,特别关注那些无法一次性装入主内存的海量数据。书中大部分示例都围绕互联网及其衍生的数据展开,因为互联网是一个天然的大数据来源。作者们将理论知识与实践相结合,书中包含的内容覆盖了三个课程:CS224W(网络分析)、CS345A/CS246(进一步的数据挖掘)以及大型数据挖掘项目课程CS341。这些课程旨在教授学生如何处理和分析大规模数据集,包括但不限于数据收集、预处理、模式识别、预测建模等技术。 《大數據:互聯網大規模數據挖掘與分佈式處理》不仅介绍基本的数据挖掘概念和技术,还涵盖了分布式处理方法,因为处理海量数据通常需要分布式系统来实现并行计算,提高效率。书中可能涉及到Hadoop、Spark等分布式计算框架的应用,以及MapReduce模型在大数据处理中的关键作用。 此外,书中还会涉及数据挖掘的伦理和社会影响,强调了在处理大量用户数据时,如何确保隐私保护和数据安全。随着大数据时代的到来,这本书对理解如何从海量信息中提取有价值的知识,以及如何设计和优化大规模数据处理系统具有重要意义。 总结来说,本书是一部深度探讨互联网时代大规模数据挖掘和分布式处理的权威指南,适合那些希望在这个领域深入学习的研究生和高级本科生,也对数据科学家、工程师和研究人员提供了实用的技术和理论支持。通过阅读这本书,读者能够掌握从数据采集到分析的全过程,为在实际工作中应对大数据挑战打下坚实基础。