书籍摘要

《Data Analytics with Hadoop: An Introduction for Data Scientists》是由 Benjamin Bengfort 和 Jenny Kim 共同撰写的一本面向数据科学家的 Hadoop 数据分析入门书籍，于 2016 年由 O’Reilly Media 出版。本书旨在帮助数据科学家快速掌握 Hadoop 生态系统中的分布式计算和数据分析技术，以便更好地应对大规模数据集的处理和分析任务。

书籍结构与内容概述

本书分为两大部分，共 10 章，内容涵盖了 Hadoop 分布式计算的基础知识、Hadoop 生态系统中的各种工具和框架，以及如何将这些技术应用于实际的数据科学工作流程中。

第一部分：分布式计算基础

• 第 1 章：介绍了大数据时代数据产品的概念及其在现代经济中的重要性。数据产品通过结合数据和统计算法，为用户提供个性化服务和决策支持，从而创造新的经济价值。
• 第 2 章：深入探讨了 Hadoop 作为大数据操作系统的架构和原理，包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 YARN（资源管理器）的工作机制，以及如何在分布式环境中进行数据存储和计算。
• 第 3 章：介绍了如何使用 Python 和 Hadoop Streaming 编写 MapReduce 程序，使数据科学家能够利用熟悉的编程语言进行分布式计算。
• 第 4 章：探讨了 Spark 的内存计算模型及其在数据分析中的应用。Spark 通过 RDD（弹性分布式数据集）提供了一种高效的数据处理方式，特别适合于需要迭代计算的机器学习算法。
• 第 5 章：通过具体的案例和设计模式，展示了如何在 MapReduce 和 Spark 中实现常见的数据分析任务，如数据聚合、索引、过滤等。

第二部分：大数据科学工作流与工具

• 第 6 章：介绍了 Hive 和 HBase 这两种 Hadoop 生态系统中的数据仓库和 NoSQL 数据库工具。Hive 提供了基于 SQL 的查询接口，方便数据分析师对大规模结构化数据进行查询和分析；HBase 则适用于需要快速随机读写访问的场景。
• 第 7 章：讨论了数据摄取工具 Sqoop 和 Flume 的使用。Sqoop 用于从关系型数据库批量导入数据到 Hadoop，而 Flume 则专注于从各种数据源实时摄取流数据。
• 第 8 章：介绍了 Pig 和 Spark 的高级 API，如 Pig Latin 和 Spark SQL，这些工具提供了更高级别的抽象，使数据分析师能够更轻松地编写复杂的数据处理流程。
• 第 9 章：聚焦于机器学习，探讨了如何使用 Spark 的 MLlib 库实现常见的机器学习算法，如分类、聚类和协同过滤。
• 第 10 章：总结了分布式数据科学的实践，包括数据产品生命周期、数据湖的构建、机器学习生命周期等，并提供了一些架构和工作流的建议。

适用人群

本书适合以下几类读者：

• 数据科学家：希望快速掌握 Hadoop 生态系统中各种工具的使用方法，以便在大规模数据集上进行高效的数据分析和机器学习。
• 数据工程师：需要了解如何构建和优化分布式数据处理系统，以及如何将数据科学模型部署到生产环境中。
• 分析师：希望通过学习分布式计算技术，提升对大规模数据集的处理和分析能力，从而更好地支持业务决策。

特色与亮点

• 实践导向：书中提供了大量的代码示例和实际案例，帮助读者快速上手并应用所学知识。
• 生态系统全面覆盖：不仅介绍了 Hadoop 的核心组件，还涵盖了 Pig、Hive、Spark 等生态系统中的重要工具。
• 易于理解：作者以通俗易懂的方式讲解复杂的分布式计算概念，使读者能够快速理解并掌握关键知识点。