👋《深入大型数据集:并行与分布化Python代码》——解锁Python处理大数据的秘籍!👋

学习笔记

在数据驱动的时代,如何高效处理大型数据集已成为编程界的热门话题。🔥《深入大型数据集:并行与分布化Python代码》这本书,就是为那些渴望在Python中探索并行与分布式计算的开发者和数据科学家们准备的宝典。

一、内容概览🚼

本书由J.T. Wolohan撰写,张若飞翻译,由电子工业出版社携手博文视点出品。全书共分为三部分,系统介绍了Python在处理大型数据集时的并行与分布式编程技术,内容涵盖了从基础的map和reduce函数到Hadoop和Spark框架的应用,再到云计算和云存储的实践。

二、重点内容👍

  1. map和reduce编程风格:介绍了Python中的map和reduce函数,以及如何通过它们处理数据。
  2. 对象持久化:讲解了如何将数据结构保存到磁盘上,以便后续处理。
  3. 惰性函数:通过惰性函数提高数据处理的效率。
  4. 并行函数:展示了如何利用Python的并行计算能力。
  5. Hadoop作业编写:使用mrjob库来编写运行在Hadoop上的作业。
  6. PageRank算法实现:介绍了如何用Python实现PageRank算法。
  7. Spark机器学习模型:展示了如何使用Spark构建决策树和随机森林模型。
  8. 云计算基础:介绍了如何使用boto3库与AWS S3和EMR服务交互。

三、金句分享🔍

  1. "并行计算不仅仅是一种技术,它是一种全新的思考方式。" —— 感受到了并行计算的深远影响。
  2. "数据持久化是大数据时代的基石。" —— 体会到了数据存储的重要性。
  3. "惰性函数让数据处理变得优雅而高效。" —— 学习到了提高代码性能的新技巧。
  4. "Hadoop和Spark是大数据处理的双剑客。" —— 对这两个框架的结合使用印象深刻。
  5. "云计算让数据存储和计算触手可及。" —— 对云计算的便捷性赞不绝口。
  6. "掌握Python,就是掌握了打开数据科学大门的钥匙。" —— 认识到了Python在数据科学中的核心地位。

四、心得体会💕

读完这本书,我有几个深刻的体会:
- Python在大数据处理上的能力超乎想象,这本书让我大开眼界!
- 并行与分布式计算的概念虽然复杂,但作者讲解得非常清晰,易于理解。
- Hadoop和Spark的学习曲线很陡,但本书提供了很好的入门指导。
- 对于数据科学家来说,云计算服务的了解和应用是必不可少的。
- 书中的实战案例非常实用,可以直接应用到实际工作中。
- 译者张若飞的翻译质量很高,读起来非常流畅。
- 这本书不仅适合有一定基础的开发者,对于数据科学家也是一本难得的好书。

五、编程面试题💪

  • 面试题1:请解释map和reduce函数在大数据处理中的作用,并给出一个使用Python实现的简单例子。
  • 答题思路:首先解释map和reduce的基本工作原理,然后给出一个实际的数据集处理例子,展示如何使用Python的map和reduce函数来处理数据。
  • 面试题2:描述一下你如何使用Hadoop或Spark来处理一个大型数据集,并说明它们各自的优势。
  • 答题思路:介绍Hadoop和Spark的基本概念,然后结合一个具体的数据处理场景,说明如何使用这两个框架来处理数据,以及它们在不同场景下的优劣。

六、同类书籍介绍👋

  • 《Python数据科学手册》:这本书详细介绍了Python在数据科学中的应用,适合想要深入了解数据分析的读者。
  • 推荐理由:内容全面,案例丰富,适合初学者入门。
  • 《Hadoop权威指南》:深入讲解了Hadoop的架构和原理,是学习Hadoop不可多得的好书。
  • 推荐理由:权威性强,适合有一定基础的读者深入学习。
  • 《Spark快速大数据分析》:专注于Spark的快速数据处理能力,适合需要处理实时大数据流的开发者。
  • 推荐理由:实战导向,案例丰富,适合快速上手Spark。

书籍信息

书名: 深入大型数据集:并行与分布化Python代码(博文视点出品)
作者: 【美】J.T. Wolohan
出版社: 电子工业出版社
出品方: 博文视点
译者: 张若飞
出版年: 2021-1
页数: 320
定价: 99
ISBN: 9787121403682

深入大型数据集:并行与分布化Python代码(博文视点出品)

内容简介

《深入大型数据集:并行与分布化Python代码》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。
《深入大型数据集:并行与分布化Python代码》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。

深入大型数据集:并行与分布化Python代码(博文视点出品)

作者简介

J.T. Wolohan是Booz Allen Hamilton公司的一名高级人工智能和自然语言处理架构师。他教过各种层次的学生学习编程:从小学、初中学生到研究生、专业人士。除对分布式和并行计算感兴趣之外,J.T.还喜欢跑步、烹饪和与家人共度时光。
译者简介
张若飞,曾任多家互联网金融公司CTO,在宜人贷、雅虎北研、金山云等知名公司担任架构师。十余年互联网研发及技术管理经验,对搭建海量数据、大型分布式系统有丰富经验。著有十余本技术译著,包括《Grails权威指南》《给大忙人看的JavaSE 8》《代码不朽:编写可维护软件的十大原则》《面向可伸缩架构》《云原生Java》《云原生模式》等书,总计400余万字。

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来源:学习笔记
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