《顛覆大數(shù)據(jù)分析：基于Storm、Spark等Hadoop替代技術(shù)的實(shí)時(shí)應(yīng)用》每章一個(gè)主題，介紹了各種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法。本書能夠讓讀者掌握大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)的大致脈絡(luò)，為之后的進(jìn)階學(xué)習(xí)提供參考與指導(dǎo)。本書適合大數(shù)據(jù)技術(shù)入門者、希望對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)有所了解，以及想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)但是不知道應(yīng)該從何處入手的讀者閱讀。

目錄
前言
致謝
關(guān)于作者
1 引言：為什么要超越 Hadoop Map-Reduce
Hadoop的適用范圍
大數(shù)據(jù)分析之機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的革命
第一代機(jī)器學(xué)習(xí)工具/范式
第二代機(jī)器學(xué)習(xí)工具/范式
第三代機(jī)器學(xué)習(xí)工具/范式
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
2 何為伯克利數(shù)據(jù)分析棧（BDAS）
實(shí)現(xiàn) BDAS的動(dòng)機(jī)
Spark：動(dòng)機(jī)
Shark：動(dòng)機(jī)
Mesos：動(dòng)機(jī)
BDAS的設(shè)計(jì)及架構(gòu)
Spark：高效的集群數(shù)據(jù)處理的范式
Spark的彈性分布式數(shù)據(jù)集
Spark的實(shí)現(xiàn)
Spark VS分布式共享內(nèi)存系統(tǒng)
RDD的表達(dá)性
類似 Spark的系統(tǒng)
Shark：分布式系統(tǒng)上的 SQL接口
Spark為 Shark提供的擴(kuò)展
列內(nèi)存存儲(chǔ)
分布式數(shù)據(jù)加載
完全分區(qū)智能連接
分區(qū)修剪
機(jī)器學(xué)習(xí)的支持
Mesos：集群調(diào)度及管理系統(tǒng)
Mesos組件
資源分配
隔離
容錯(cuò)性
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
3 使用 Spark實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)
機(jī)器學(xué)習(xí)：隨機(jī)森林示例
邏輯回歸：概述
二元形式的邏輯回歸
邏輯回歸估計(jì)
多元邏輯回歸
Spark中的邏輯回歸算法
支持向量機(jī)
復(fù)雜決策面
支持向量機(jī)背后的數(shù)學(xué)原理
Spark中的支持向量機(jī)
Spark對(duì) PMML的支持
PMML結(jié)構(gòu)
PMML的生產(chǎn)者及消費(fèi)者
Spark對(duì)樸素貝葉斯的 PMML支持
Spark對(duì)線性回歸的PMML支持
在Spark中使用MLbase進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)
參考文獻(xiàn)
4 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
Storm簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)流
拓?fù)?br /> Storm集群
簡(jiǎn)單的實(shí)時(shí)計(jì)算例子
數(shù)據(jù)流組
Storm的消息處理擔(dān)保
基于Storm的設(shè)計(jì)模式
分布式遠(yuǎn)程過程調(diào)用
Trident：基于Storm的實(shí)時(shí)聚合
實(shí)現(xiàn)基于Storm的邏輯回歸算法
實(shí)現(xiàn)基于Storm的支持向量機(jī)算法
Storm對(duì)樸素貝葉斯PMML的支持
實(shí)時(shí)分析的應(yīng)用
工業(yè)日志分類
互聯(lián)網(wǎng)流量過濾器
Storm的替代品
Spark流
D-Streams的動(dòng)機(jī)
參考文獻(xiàn)
5 圖處理范式
Pregel：基于BSP的圖處理框架
類似的做法
開源的Pregel實(shí)現(xiàn)
Giraph
GoldenORB
Phoebus
Apache Hama
Stanford GPS
GraphLab
GraphLab：多核版本
分布式的GraphLab
PowerGraph
通過 GraphLab實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁排名算法
頂點(diǎn)程序
基于GraphLab實(shí)現(xiàn)隨機(jī)梯度下降算法
參考文獻(xiàn)
6 結(jié)論：超越Hadoop Map-Reduce的大數(shù)據(jù)分析
Hadoop YARN概覽
Hadoop YARN的動(dòng)機(jī)
作為資源調(diào)度器的 YARN
YARN上的其他框架
大數(shù)據(jù)分析的未來是怎樣的
參考文獻(xiàn)
附錄 A代碼筆記