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大数据类型多样、数量庞大、变化快速，这些特征对大数据分析师提出了新挑战。作为一种应对方案，大数据分析技术广泛应用于物联网、云计算等新兴领域，能够帮助企业用户在合理时间内处理海量数据，并为改善经营决策提供有效帮助。目前，存在多种大数据分析工具，相关技术正在不断走向成熟。Hadoop 作为一种优秀的开源框架，基于该架构的数据分析应用具有显著技术优势和应用前景，目前与Hadoop 大数据分析相关的出版物中，大多偏重于理论和技术介绍，有关具体应用实践方面的书籍相对偏少。为了满足应用需求，《Hadoop 高级数据分析 使用Hadoop 生态系统设计和构建大数据系统》以设计并实现用于获取、分析、可视化大数据集的软件系统为目标，以应用案例为背景，系统地介绍利用Hadoop 及其生态系统进行大数据分析的各种工具和方法；本书讲述Hadoop 大数
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《HadoopSpark大数据巨量分析与机器学习的整合开发实战》从浅显易懂的“大数据和机器学习的”原理介绍和说明入手，讲述大数据和机器学习的的基本概念，如 分类、分析、训练、建模、预测、机器学习的（推荐引擎）、机器学习的（二元分类）、机器学习的（多元分类）、机器学习的（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习的大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践劋作和范例程序详解，展示了如何在单台Windows系统上通过VirtualBox虚拟机安装多台Linux虚拟机，如何建立Hadoop集裙，再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校，参照书中介绍的搭建过程，同样可以将实践平台搭建在多台实体计算机上，以便更加接近于大数据和机器学习的真实的运行环境。《HadoopSpark大数据巨量分析与机器学
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