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Data-intensive Text Processing With Mapreduce

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Jimmy Lin
Morgan and Claypool Publishers
2010-4-30
178
USD 40.00
Paperback
9781608453429

图书标签: mapreduce  数据挖掘  hadoop  分布式  机器学习  map-reduce  计算机  算法   


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发表于2024-11-24

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图书描述

Our world is being revolutionized by data-driven methods: access to large amounts of data has generated new insights and opened exciting new opportunities in commerce, science, and computing applications. Processing the enormous quantities of data necessary for these advances requires large clusters, making distributed computing paradigms more crucial than ever. MapReduce is a programming model for expressing distributed computations on massive datasets and an execution framework for large-scale data processing on clusters of commodity servers. The programming model provides an easy-to-understand abstraction for designing scalable algorithms, while the execution framework transparently handles many system-level details, ranging from scheduling to synchronization to fault tolerance. This book focuses on MapReduce algorithm design, with an emphasis on text processing algorithms common in natural language processing, information retrieval, and machine learning. We introduce the notion of MapReduce design patterns, which represent general reusable solutions to commonly occurring problems across a variety of problem domains. This book not only intends to help the reader "think in MapReduce", but also discusses limitations of the programming model as well.

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用户评价

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对于MapReduce的初学者很有帮助,帮助读者建立MapReduce的思维方式

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对MapReduce的概念介绍得还比较充分,例子一般

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干货

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从方法论上介绍了利用MapReduce设计数据挖掘算法的一些要点。注意这个并不是一本hadoop教材。简明扼要。

评分

干货

读后感

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老外的书一贯的理论结合实际的很好,比国内很多的一大抄要好的多。里面都是干货。 比如他提出了Mapreduce的设计模式,并给出了很多的实际例子。 在后续的章节中,对于Web搜索,图算法和机器学习中的EM算法也做了很多深入浅出的介绍以及怎样在Mapreduce上实现的例子。 最后一章...  

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