👋《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👍
- 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。
- 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。
- 惰性函数：通过惰性函数提高数据处理的效率。
- 并行函数：展示了如何利用Python的并行计算能力。
- Hadoop作业编写：使用mrjob库来编写运行在Hadoop上的作业。
- PageRank算法实现：介绍了如何用Python实现PageRank算法。
- 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。
- 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🔍
- "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。
- "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。
- "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。
- "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。
- "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。
- "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
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。
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。
