荐书丨推荐三本大数据好书,带你稳站技术风口 - 荐书
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书
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《Flink基础教程》
作者:埃伦·弗里德曼 , 科斯塔斯·宙马斯
译者:王绍翾
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凭Flink高效实现容错性实时数据处理;
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Flink项目核心成员执笔;
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阿里巴巴资深技术专家悉心翻译。
近年来,流处理变得越来越流行。作为高度创新的开源流处理器,Flink拥有诸多优势,包括容错性、高吞吐、低延迟,以及同时支持流处理和批处理的能力。本文将会介绍Flink的核心设计理念、功能和用途,包括事件时间和处理时间、窗口和水印机制、检查点机制、性能测评,以及Flink如何实现批处理等。
购书链接:https://item.jd.com/12425746.html
《Spark高级数据分析(第2版)》
作者:[美] 桑迪·里扎 , [美] 于里·莱瑟森 ,
[英] 肖恩·欧文 , [美] 乔希·威尔斯
译者:龚少成 , 邱鑫
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涵盖大规模数据分析中常用算法、数据集和设计模式。
本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典,针对Spark近年来的发展,对样例代码和所使用的资料进行了大量更新。新版Spark使用了全新的核心API,MLlib和Spark SQL两个子项目也发生了较大变化,本书为关注Spark发展趋势的读者提供了与时俱进的资料,例如Dataset和DataFrame的使用,以及与DataFrame API高度集成的Spark ML API。
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《Spark机器学习(第2版)》
作者:[印]拉结帝普·杜瓦 ,
[印]曼普利特·辛格·古特拉 ,
[南非]尼克·彭特里思
译者:蔡立宇 , 黄章帅 , 周济民
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Spark项目管理委员会成员作品;
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注重技术实践,通过大量实例演示如何创建有用的机器学习系统。
本书结合案例研究讲解Spark在机器学习中的应用,并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API的章节,内容更加系统、全面、与时俱进。
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