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Spark MLlib机器学习实践（第2版）
Spark MLlib机器学习实践（第2版） 内容简介： Spark作为新兴的、应用范围*为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注，它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发，其中MLlib是Spark框架使用的核心。本书是一本细致介绍Spark MLlib程序设计的图书，入门简单，示例丰富。 本书分为13章，从Spark基础安装和配置开始，依次介绍MLlib程序设计基础、MLlib的数据对象构建、MLlib中RDD使用介绍，各种分类、聚类、回归等数据处理方法，*后还通过一个完整的实例，回顾了前面的学习内容，并通过代码实现了一个完整的分析过程。 本书理论内容由浅而深，采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，适合Spark MLlib初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高校和培训学习相关专业的师生教学参考。 资源目录： 第1章 星星之火 1 1.1 大数据时代 1 1.2 大数据分析时代 2 1.3 简单、优雅、有效——这就是Spark3 1.4 核心——MLlib 4 1.5 星星之火，可以燎原 6 1.6 小结 6 第2章 Spark安装和开发环境配置 7 2.1 Windows单机模式Spark安装和配置 7 2.1.1 Windows 7安装Java 7 2.1.2 Windows 7安装Scala 10 2.1.3 Intellij IDEA下载和安装...
大数据治理与安全从理论到开源实践
大数据治理与安全从理论到开源实践 内容简介： 作为大数据前沿的新兴领域，市面上大数据安全与治理的相关书籍屈指可数。本书在介绍大数据学术界新动态与大数据行业生产实践的同时，对大数据安全与治理的新理论与实践内容做了详尽的阐述。本书分为两部分:第壹篇（理论篇),介绍大数据治理与安全的理论、方法和技术挑战等；第二篇(开源实现篇)，介绍开源社区各类开源项目，将研究与实践的内容根据不同组件分类。 资源目录： 前 言 第一篇 理论篇 第1章 大数据治理技术2 1.1 概述2 1.1.1 大数据治理的基本概念2 1.1.2 大数据治理的意义和重要作用5 1.2 框架7 1.2.1 大数据治理框架概述7 1.2.2 大数据治理的原则9 1.2.3 大数据治理的范围11 1.2.4 大数据治理的实施与评估14 第2章 大数据安全、隐私保护和审计技术19 2.1 大数据安全19 2.1.1 大数据安全的意义和重要作用19 2.1.2 大数据安全面临的问题与挑战21 2.1.3 大数据安全防护技术23 2.2 大数据隐私保护26 2.2.1 大数据隐私保护的意义和重要作用26 2.2.2 大数据隐私保护面临的问题与挑战28 2.2.3 大数据隐私保护技术31 2.3 大数据治理审计34 2.3.1 大数据治理审计概述34 2.3.2 大数据治理审计内容37 2.3.3 大数据治理审计方法和技术39 2.3.4 大数据治理审计流程43 第二篇 开源实现篇 第3章 大数据治理之Apache Falcon48 3.1 Apache Falcon概述48 3.1.1 Apache Falcon技术概况49 3.1.2 Apache Falcon发展近况50 3.1.3 Apache Falcon技术优势50 3.1.4 Apache Falcon架构51 3.2 Apache Falcon的使用53 3.2.1 Oozie的安装与配置56 3.2.2 Falcon的安装与配置61...