具体描述
【编辑推荐】
内容全面而深入，既展示Mahout的强大功能，又全方位讲解利用Mahout进行大数据分类、聚类和预测分析的各种技术细节、方法和最佳实践
实战性强，包含丰富案例，涉及Mahout开发环境、序列文件使用方式、整合Mahout和外部资源、实现朴素贝叶斯分类器、股市预测、顶棚聚类、频谱预测、K-均值聚类等
【内容简介】
本书是软件开发专家数十年行业经验的结晶，深入浅出地论述如何使用Mahout进行数据分类、聚类和预测，涉及Mahout开发环境、序列文件使用方式、整合Mahout和外部资源、实现朴素贝叶斯分类器、股市预测、顶棚聚类、频谱预测、K-均值聚类等。本书是面向编程的，不涉及深奥的理论，简单、易学，可以帮助读者快速掌握Mahout的基本用法，实用性强。
全书共分10章。第1章介绍如何在单台机器上创建完整的Mahout开发环境。第2章重点介绍序列文件的使用方式。第3章详细介绍如何使用命令行工具和代码从RDBMS中读写数据。第4章详细讨论朴素贝叶斯分类器和互补朴素贝叶斯分类器的使用方法。第5章介绍如何使用logistic回归和随机森林预测股市。第6章描述Mahout框架中最常用的算法，包括大数据的聚类分析和分类。第7章描述频谱聚类的使用方式。第8章描述使用K-均值（包括序列方式和MapReduce方式）对主题中的文本文档进行分类。第9章介绍频繁模式挖掘算法的使用方式。第10章描述使用遗传算法解决旅行商问题和提取规则。
作者简介
Piero Giacomelli 资深软件技术专家，精通Java、.NET和PHP等多种编程语言，尤其对Java语言有独到见解。他曾先后在多家大中型公司担任行政和技术职务，包括航空航天、网络服务、塑料制造业和电子健康协会。他在FP7欧盟项目中参与了多项欧盟研究基金资助的工程，如CHRONIOUS、I-DONT-FALL、FEARLESS和CHROMED等。他在科研期刊上发表了若干篇论文，并两次获得由IARIA颁发的最佳论文奖。2012年，他出版了Apache HornetQ框架标准参考书《HornetQ Messaging Developer’s Guide》。
目录信息
秘笈1 安装Java和Hadoop / 1
秘笈2 设置Maven和NetBeans开发环境 / 6
秘笈3 编写一个基本的推荐系统 / 9
第2章 使用序列文件——什么时候和为什么 / 19
秘笈4 从命令行创建序列文件 / 20
秘笈5 编写代码创建序列文件 / 23
秘笈6 编码实现读取序列文件 / 28
第3章 将Mahout和外部资源整合 / 33
秘笈7 导入外部资源到HDFS / 34
秘笈8 将数据从HDFS导入到RDBMS / 43
秘笈9 创建一个Sqoop作业来处理RDBMS / 45
秘笈10 使用Sqoop API导入数据 / 47
第4章 实现朴素贝叶斯分类器 / 49
秘笈11 使用Mahout文本分类器演示基本的使用样例 / 50
秘笈12 编码实现朴素贝叶斯分类器 / 60
秘笈13 通过命令行使用互补朴素贝叶斯 / 64
秘笈14 编码使用互补朴素贝叶斯分类器 / 65
第5章 股市预测 / 67
秘笈15 为logistic回归准备数据 / 67
秘笈16 使用logistic预测GOOG股票动态 / 71
秘笈17 通过Java编码使用自适应的logistic回归 / 76
秘笈18 在大规模的数据集上使用logistic回归 / 79
秘笈19 使用随机森林预测市场动态 / 83
第6章 顶棚聚类 / 87
秘笈20 基于命令行的顶棚聚类 / 87
秘笈21 基于带参数命令行的顶棚聚类 / 91
秘笈22 通过Java代码使用顶棚聚类 / 95
秘笈23 编写你自己的距离估计 / 98
第7章 频谱聚类 / 101
秘笈24 通过命令行使用EigenCuts / 101
秘笈25 在Java代码中使用EigenCuts / 104
秘笈26 从原始数据创建相似度矩阵 / 108
秘笈27 使用频谱聚类进行图像分割 / 114
第8章 K-均值聚类 / 119
秘笈28 在Java代码中使用K-均值聚类 / 119
秘笈29 使用K-均值聚类对交通事故进行聚类 / 124
秘笈30 使用MapReduce进行K-均值聚类 / 128
秘笈31 命令行方式使用K-均值聚类 / 132
第9章 软计算 / 139
秘笈32 使用Mahout进行频繁模式挖掘 / 139
秘笈33 为频繁模式挖掘创建评价准则 / 142
秘笈34 在Java代码中使用频繁模式挖掘 / 147
秘笈35 使用LDA创建主题 / 153
第10章 实现遗传算法 / 159
秘笈36 设置Mahout以便使用遗传算法 / 159
秘笈37 在图上使用遗传算法 / 163
秘笈38 在Java代码中使用遗传算法 / 167
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
说实话，拿到这本厚厚的书时，我内心是有些忐忑的。大数据技术对我来说，一直是一个高高在上、难以企及的领域，充斥着复杂的数学模型和晦涩难懂的术语。然而，当我翻开第一章时，那种不安很快就被一种豁然开朗的感觉取代了。作者似乎非常懂得初学者的困惑，用非常接地气的语言，将那些原本复杂的概念掰开揉碎了阐述。我特别欣赏它在讲解核心算法时所采用的类比手法，比如将某种分布式处理机制比作一个高效的工厂流水线，一下子就让抽象的流程变得具体可感。我花了很长时间去研究其中关于数据预处理的部分，发现它不仅介绍了常用的工具，还深入探讨了不同类型数据预处理策略背后的逻辑考量。这种对“为什么”的深入探讨，远比简单地罗列“怎么做”要宝贵得多。这本书的价值在于，它不仅教会你使用工具，更重要的是培养你对数据处理的系统性思维。
评分我是一个对新兴技术充满好奇心的学生，我希望通过系统学习来为将来的职业发展打下坚实的基础。这本书对我来说，更像是一扇通往工业界前沿实践的大门。它不仅仅是罗列了一堆技术名词，而是将这些技术置于一个宏大的数据生态系统中进行讲解。我特别喜欢它对技术选型和权衡的讨论。例如，在介绍两种不同的数据存储方案时，它没有简单地说哪个更好，而是从读取延迟、写入吞吐量、成本和可维护性等多个维度进行了细致的对比分析，并给出了在不同业务场景下应该如何选择的建议。这种批判性的思维训练，远比死记硬背技术规范有价值得多。它教会我如何像一个真正的架构师一样去思考问题：没有绝对最好的技术，只有最适合当前场景的解决方案。这本书为我构建了一个完整的知识框架，让我知道自己学习的方向和目标在哪里。
评分我是一位有着多年开发经验的工程师，目前正在负责一个需要处理海量日志分析的项目。我购买这本书的初衷是想寻找一套成熟、可靠的实战方案，而不是那种只停留在概念层面或只介绍最新框架的“速成”读物。这本书在项目实战部分的描述非常到位，它没有回避实际部署过程中可能遇到的各种“坑”——比如集群不稳定的处理、数据倾斜的优化等。书中对性能调优的章节，简直是我的救星。它详细剖析了不同参数设置对系统吞吐量和延迟的影响，甚至给出了具体的性能测试基准和优化建议。我尝试按照书中的步骤配置了一个小型的测试集群，结果发现，通过调整几个关键参数，系统的处理效率比我原先的方案提升了近40%。这种立竿见影的效果，让我对这本书的专业性和实用性深信不疑。对于有一定基础，希望将理论知识转化为生产力的人来说，这本书无疑是一本必备的参考书。
评分这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种专业而又深沉的感觉。我本来对大数据技术一窍不通，但被书名里“实践指南”这几个字吸引了。我期待着它能带我走进这个充满神秘感的技术领域。从目录上看，内容组织得很有层次感，从基础概念的梳理到具体算法的讲解，再到实际案例的分析，一步步引导读者。这种循序渐进的结构非常适合我这样想从零开始学习的人。我尤其关注它对实际应用场景的描述，希望不仅仅是停留在理论层面，而是能看到这些技术是如何在真实世界中解决问题的。如果书中的代码示例清晰易懂，注释详尽，那就太棒了，这能极大地降低我的学习门槛。整体来说，这本书给我的第一印象是严谨、全面，充满了实践的诚意，让人有立刻翻开阅读的冲动。它似乎不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，准备带我领略大数据的风采。
评分这本书的排版和印刷质量给我留下了深刻的印象。在这个电子书泛滥的时代，一本纸质书的物理感受同样重要。纸张的选择既不会反光刺眼，又很有质感，长时间阅读下来眼睛也不会太累。更重要的是，书中大量的图表和流程图制作得极其精美和清晰。很多涉及到复杂数据流转和计算过程的图示，如果只是用文字描述，我可能需要反复阅读好几遍才能理清头绪，但有了这些图示的辅助，我能一眼就捕捉到核心逻辑。特别是关于并行计算模型的拓扑结构图，简直是教科书级别的展示。这种对细节的重视，体现了编者和出版方对读者的尊重。有时候，一个好的视觉辅助工具，胜过千言万语的文字说明。阅读体验的提升，直接转化为学习效率的提高，这一点在这本书上体现得淋漓尽致。
评分太薄了。 并且介绍的也不够详细。 实现的算法也比较少 不过还是不错的。 MAHOUT的教程太少了
评分太薄了。 并且介绍的也不够详细。 实现的算法也比较少 不过还是不错的。 MAHOUT的教程太少了
评分太薄了。 并且介绍的也不够详细。 实现的算法也比较少 不过还是不错的。 MAHOUT的教程太少了
评分讲Mahout，居然没有推荐？
评分入门读物
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