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| 編輯推薦： |
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《颠覆大数据分析:基于Storm、Spark等Hadoop替代技术的实时应用》中，VijayAgneeswaran博士介绍了这些技术，以及它们的应用案例，并从架构到代码的不同层面对应用它们做了演示。
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| 內容簡介： |
本书每章一个主题，介绍了各种大数据分析技术与机器学习算法。本书能够让读者掌握
大数据分析和机器学习的相关技术的大致脉络，为之后的进阶学习提供参考与指导。本书适合大数据技术入门者、希望对大数据技术有所了解，以及想要学习大数据技术但
是不知道应该从何处入手的读者阅读。
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| 關於作者： |
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Vijay Srinivas Agneeswaran 博士，1998 年于SVCE 的马德拉斯分校获得计算机科学与工程专业的学士学位，2001 年获取了印度理工学院马德拉斯分校的硕士学位（研究性质），2008年又获取了该校的博士学位。他曾在瑞士洛桑的联邦理工学院的分布式信息系统实验室（LSIR）担任过一年的博士后研究员。之前7 年先后就职于Oracle、Cognizant 及Impetus，对大数据及云领域的工程研发贡献颇多。目前担任Impetus 的大数据实验室的执行总监。他的研发团队在专利、论文、受邀的会议发言以及下一代产品创新方面都处于领导地位。他主要研究的领域包括大数据管理、批处理及实时分析，以及大数据的机器学习算法的实现范式。最近8 年来，他一直是计算机协会（ACM）以及电气和电子工程师协会（IEEE）的专家成员，并于2012年12 月被推选为IEEE 的资深成员。他在美国、欧洲以及印度的专利局都申请过专利（并持有美国的两项专利）。他在前沿的期刊及会议，包括IEEE transaction 上都发表过论文。他还是国内外多个会议的特邀发言人，譬如O’Reilly 的Strata 大数据系列会议。最近一次公开发表论文是在Liebertpub 的大数据期刊上。他与妻子及儿女一起居住在班加罗尔，对印度、埃及、巴比伦以及希腊古代的文化与哲学的研究非常感兴趣。
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| 目錄：
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前言.............. X
致谢........... XIII
关于作者 .. XVII
1引言：为什么要超越 Hadoop Map-Reduce ................. 1
Hadoop的适用范围 ............................ 3
大数据分析之机器学习实现的革命 10
第一代机器学习工具 范式 ........11
第二代机器学习工具 范式 ........11
第三代机器学习工具 范式 ....... 14
小结.................... 18
参考文献 ............ 19
2何为伯克利数据分析栈（BDAS） .............................. 23
实现 BDAS的动机 ........................... 24
Spark：动机 .............................. 25
Shark：动机 .............................. 26
Mesos：动机 ............................. 28
BDAS的设计及架构 ........................ 29
Spark：高效的集群数据处理的范式 ............................... 34
Spark的弹性分布式数据集 ...... 36
Spark的实现 ............................. 40
Spark VS. 分布式共享内存系统 .............................. 42
RDD的表达性 .......................... 44
类似 Spark的系统 .................... 45
Shark：分布式系统上的 SQL接口 . 46
Spark为 Shark提供的扩展 ...... 47
列内存存储 49
分布式数据加载 ........................ 50
完全分区智能连接 .................... 50
分区修剪 .... 50
机器学习的支持 ........................ 51
Mesos：集群调度及管理系统 ......... 51
Mesos组件 52
资源分配 .... 54
隔离 ............ 55
容错性 ........ 57
小结.................... 58
参考文献 ............ 59
使用 Spark实现机器学习算法 .... 66
机器学习基础知识 ............................ 66
机器学习：随机森林示例 ........ 68
逻辑回归：概述 72
二元形式的逻辑回归 ................ 73
逻辑回归估计 ............................ 75
多元逻辑回归 ............................ 76
Spark中的逻辑回归算法 ................. 77
支持向量机 ........ 80
复杂决策面 81
支持向量机背后的数学原理 .... 82
Spark中的支持向量机 ............. 84
Spark对 PMML的支持 .................... 85
PMML结构 ............................... 87
PMML的生产者及消费者 ....... 92
Spark对朴素贝叶斯的 PMML支持 ........................ 94
Spark对线性回归的 PMML支持 ............................ 95
在 Spark中使用 MLbase进行机器学习 .......................... 97
参考文献 ............ 99
实现实时的机器学习算法.......... 101
Storm简介 ....... 101
数据流 ...... 103
拓扑 .......... 104
Storm集群 ............................... 105
简单的实时计算例子 .............. 106
数据流组 .. 108
Storm的消息处理担保 ........... 109
基于 Storm的设计模式 ................... 111
分布式远程过程调用 ............... 111
Trident：基于 Storm的实时聚合 ............................115
实现基于 Storm的逻辑回归算法 ...116
实现基于 Storm的支持向量机算法 .............................. 120
Storm对朴素贝叶斯 PMML的支持 ............................. 122
实时分析的应用 .............................. 126
工业日志分类 .......................... 126
互联网流量过滤器 .................. 130
Storm的替代品 ....................... 131
Spark流 ........... 133
D-Streams的动机 .................... 133
参考文献 .......... 135
图处理范式 138
Pregel：基于 BSP的图处理框架 ... 139
类似的做法 .............................. 141
开源的 Pregel实现 ......................... 143
Giraph ...... 143
GoldenORB .............................. 145
Phoebus .................................... 145
Apache Hama........................... 146
Stanford GPS............................ 146
GraphLab ......... 147
GraphLab：多核版本 .............. 148
分布式的 GraphLab ................. 150
PowerGraph ............................. 152
通过 GraphLab实现网页排名算法 ........................ 156
顶点程序 .. 158
基于 GraphLab实现随机梯度下降算法 ................ 163
参考文献 .......... 167
结论：超越Hadoop Map-Reduce的大数据分析.......... 171
Hadoop YARN概览 ........................ 172
Hadoop YARN的动机 ............ 172
作为资源调度器的 YARN ...... 174
YARN上的其他框架 ...................... 175
大数据分析的未来是怎样的 .......... 177
参考文献 .......... 180
附录 A代码笔记 .......................... 182
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