书目信息 |
| 题名： |
深入大型数据集
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| 作者： | 沃勒翰 著 ；张若飞 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 电子工业出版社 2021.02 |
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| 页数： | XX, 300页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.561 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-121-40368-2 | |
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| 200 | 1 | @a深入大型数据集@Ashen ru da xing shu ju ji@e并行与分布化Python代码@d= Mastering large datasets with Python@eparallelize and distribute your Python code@f(美) John T. Wolohan著@g张若飞译@zeng |
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| 314 | @a责任者规范汉译姓: 沃勒翰 | |
| 330 | @a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。 | |
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| 深入大型数据集：并行与分布化Python代码= Mastering large datasets with Python：parallelize and distribute your Python code/(美) John T. Wolohan著/张若飞译.-北京：电子工业出版社，2021.02 |
| XX, 300页：图；24cm |
| 博文视点 |
| ISBN 978-7-121-40368-2：CNY99.00 |
| 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。 |
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正题名：深入大型数据集
索取号：TP311.561/W7051
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