书目详细信息
： 深入大型数据集:并行与分布化Python代码
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-121-40368-2:CNY99.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深入大型数据集/.(美) John T. Wolohan著/.张若飞译 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2021 |
| 载体形态项： | xx, 300页:;+图:;+24cm |
| 提要文摘： | 本书共分3部分，主要介绍如何使用Python语言来处理大型数据集。第1部分介绍map和reduce编程风格，以及Python中基础的map和reduce函数，并介绍如何将对象持久化，通过惰性函数和并行函数来加快大型数据集的处理速度。第2部分介绍Hadoop和Spark框架，以及如何使用mrjob库来编写Hadoop作业，如何实现PageRank算法，如何使用Spark来实现决策树和随机森林的机器学习模型。第3部分重点介绍云计算和云存储的基础知识，包括如何通过boto3的Python库将文件上传到AWS S3服务，以及如何在AWS的EMR集群中运行分布式的Hadoop和Spark作业。 |
| 题名主题： | 软件工具 程序设计 |
| 索书号： | TP311.561/W62 |
| 中图分类： | TP311.561 |
| 个人名称等同： | 沃勒翰 著 |
| 个人名称次要： | 张若飞 译 |
| 记录来源： | CN 浙江省新华书店集团公司 20210224 |