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题名/责任者:

深入大型数据集:并行与分布化Python代码/(美) John T. Wolohan著 张若飞译

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2021.2

ISBN及定价:

978-7-121-40368-2/CNY99.00

载体形态项:

xx, 300页:图;24cm

统一题名:

Mastering large datasets with python : parallelize and distribute your python code

其它题名:

并行与分布化Python代码

个人责任者:

沃勒翰 (Wolohan, John T.) 著

个人次要责任者:

张若飞 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

责任者附注:

责任者规范汉译姓: 沃勒翰

提要文摘附注:

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。

使用对象附注:

本书适合有一定Python编程基础, 且希望掌握大型数据集处理能力的开发人员和数据科学家阅读

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