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spark graphX实战 内容简介： 《Spark GraphX实战》是一本Spark GraphX入门书籍。前5章为基础内容，即使读者对Spark、GraphX、Scala不熟悉，也能快速上手；后5章为图计算进阶，主要是图算法和机器学习算法的相关内容。专门讲图计算的书很少，《Spark GraphX实战》在第2、3、4章介绍了图的基础知识、GraphX基础知识、GraphX内置的图算法。第6章到第10章，主要介绍了GraphX之外的图算法、机器学习、图工具、GraphX监控和优化、GraphX的能力增强等实用技能。第9章和第10章主要介绍性能调优和监控，主要面向生产环境，有不少可以借鉴的技巧。 《Spark GraphX实战》面向对图计算感兴趣的读者，旨在帮助读者掌握Spark GraphX的相关知识及其应用。 资源目录： 序言 XI 致谢XIII 关于本书 XIV 关于封面插图 XVIII 第1部分　Spark和图 １　两项重要的技术：Spark和图 3 1.1　Spark：超越Hadoop MapReduce 4 1.1.1　模糊的大数据定义 6 1.1.2　Hadoop：Spark之前的世界 6 1.1.3　Spark：内存中的 MapReduce处理 7 1.2　图：挖掘关系中的含义 9 1.2.1　图的应用 11 1.2.2　图数据的类型 12 1.2.3　普通的关系型数据库在图方面的不足 14 1.3　把快如闪电的图处理放到一起：Spark GraphX 14 1.3.1　图的属性：增加丰富性 15 1.3.2　图的分区：当图变为大数据集时 17...

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视觉大数据基础与应用 内容简介： 《视觉大数据基础与应用》是视频大数据处理领域的著作。为使读者全面了解海量视频分析与搜索的基础知识及应用方法，本书首先介绍海量视频概论、海量视频模型、海量视频管理和海量视频分析等相关基础知识，然后具体阐述面向大数据的大规模人脸搜索系统、面向高清卡口的车辆车牌与车标等信息搜索系统、暴力行为检测系统、可疑行为检测系统、海量视频摘要系统和海量视频管控平台等典型的海量视频分析与搜索实例，并将海量视频分析与搜索领域的新技术和新成果贯穿于全文的描述之中。 《视觉大数据基础与应用》主要适用于从事海量视频分析与处理领域的应用开发和工程施工技术人员阅读。 资源目录： 第1章　海量视频概述 1.1　视觉大数据 1.2　关键技术 1.3　应用领域 1.4　挑战与发展 第2章　海量视频模型 2.1　hsv颜色模型 2.2　肤色模型 2.3　形状模型 2.4　人体可变形模型 2.5　混合高斯模型 2.6　概率图模型 2.7　感兴趣区域模型（roi） 2.8　视觉显著性模型 2.9　多分辨率模型 2.10　视觉词袋模型 2.11　视频语义模型 第3章　海量视频管理 3.1　视频数据库 3.1.1　海量视频数据 3.1.2　面向对象的海量视频数据库 3.2　集中式视频数据库 3.3　分布式视频数据库 3.3.1　基于hadoop的视频数据库 3.3.2　mapreduce模型 3.4　博世视频管理系统 3.5　微博视频管理系统 3.6　vod视频点播及管理系统 第4章　海量视频分析 4.1　harris描述子 4.2　sift描述子 4.3　k均值聚类方法 4.4　k近邻法 4.5　svm方法 4.6　bp网络 4.7　多感知器模型 4.8　卷积神经网络（cnn） 4.9　adaboost方法 4.10　模拟退火方法 4.11　遗传方法 第5章　大规模人脸搜索系统...

PySpark实战指南：利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部署 内容简介： 本文从Spark的基本特点出发，借助大量例子详细介绍了如何使用Python调用Spark新特性、处理结构化及非结构化数据、使用PySpark中基本可用数据类型、生成机器学习模型、进行图像操作以及阅读串流数据等新兴技术内容。 资源目录： 译者序 序 前言 关于作者 第1章　了解Spark 1 1.1　什么是Apache Spark 1 1.2　Spark作业和API 2 1.2.1　执行过程 2 1.2.2　弹性分布式数据集 3 1.2.3　DataFrame 4 1.2.4　Dataset 5 1.2.5　Catalyst优化器 5 1.2.6　钨丝计划 5 1.3　Spark 2.0的架构 6 1.3.1　统一Dataset和DataFrame 7 1.3.2　SparkSession介绍 8 1.3.3　Tungsten Phase 2 8 1.3.4　结构化流 10 1.3.5　连续应用 10 1.4　小结 11 第2章　弹性分布式数据集 12...

Hadoop MapReduce实战手册  内容简介： 这是一本学习Hadoop MapReduce的一站式指南，完整介绍了Hadoop生态体系，包括Hadoop平台安装、部署、运维等，Hadoop生态系统成员Hive、Pig、HBase、Mahout等。最重要的是，书中包含丰富的示例和多样的实际应用场景，以一种简单而直接的方式呈现了90个实战攻略，并给出一步步的指导。本书从获取Hadoop并在集群中运行讲起，依次介绍了高级HDFS，高级Hadoop MapReduce管理，开发复杂的Hadoop MapReduce应用程序，Hadoop的生态系统，统计分析，搜索与索引，聚类、推荐和寻找关联，海量文本数据处理，云部署等内容。 资源目录： 第1章 搭建Hadoop并在集群中运行 1 1.1 简介 1 1.2 在你的机器上安装Hadoop 2 1.3 写WordCountMapReduce示例程序，打包并使用独立的Hadoop运行它 3 1.4 给WordCount MapReduce程序增加combiner步骤 8 1.5 安装HDFS 9 1.6 使用HDFS监控UI 14 1.7 HDFS的基本命令行文件操作 15 1.8 在分布式集群环境中设置Hadoop 17 1.9 在分布式集群环境中运行WordCount程序 22 1.10 使用MapReduce监控UI 24 第2章 HDFS进阶 26 2.1...