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内容简介
本书结合Python在数据分析领域的特点,介绍如何在数据平台上集成使用Python。本书内容分为3大部分。第1部分(第1~3章)为搭建开发环境和导入测试数据;第2部分(第4~12章)为Python对HDFS、Hive、Pig、HBase、Spark的操作,主要是对常用API的说明;第3部分(第13~16章)是在前面章节的基础上,介绍如行数据的分析、挖掘、可视化等内容。 本书不仅阐述了Python在大数据平台上的应用,而且关于大数据平台管理和操作的介绍说明贯穿全书,因此对于希望学据知识的读者,本书同样适合。
编辑推荐
这本书的定位比较清楚:不是单纯讲Python语法,也不是泛泛谈大数据概念,而是把Python放在HDFS、Hive、Pig、HBase、Spark这些大数据组件的操作场景里讲。结构上先搭环境、导入测试数据,再逐章说明常用API,最后落到数据分析、挖掘和可视化,形成从平台操作到结果呈现的完整链路。比较难得的是,大数据平台管理和操作的说明贯穿全书,读者在学Python调用的同时,也能理解背后的平台机制,这对实际工作中排查问题很有帮助。书中涉及组件较多,信息密度不低,适合边读边在实验环境里动手验证。对于已经会一点Python、想进入大数据分析领域的读者,它能帮助建立“语言工具+平台组件+分析流程”的整体框架;对于主要做单机数据分析的人,也能借此了解分布式环境下的差异。
适合谁读
适合
- 掌握Python基础语法、希望进入大数据分析领域的开发者
- 需要在大数据平台上用Python完成数据处理的工程师
- 想了解HDFS、Hive、Spark等组件常用API操作的技术人员
- 高校数据相关专业中需要做课程实践或项目练习的学生
不适合
- 完全没有编程基础、尚未接触Python的零起点读者
- 只想学习数据分析方法论、不打算动手操作平台的读者
- 寻求某一组件深度原理剖析而非API应用说明的资深工程师
阅读建议
- 先按第1部分搭好开发环境并导入测试数据,后续章节的示例才有条件复现。
- 读到各组件操作章节时,边看API说明边在平台上执行,重点记录参数差异。
- 组件较多,可按工作需要用到的部分优先精读,其余章节先通读建立印象。
- 读完后用第3部分的分析、挖掘与可视化内容串一遍完整流程,检验掌握程度。
出版社简介
北京大学出版社
中国 · 成立于 1979 年
北京大学出版社是一家综合性大学出版社,其出版方向涵盖古典文学、科学科普、社会文化、世界史、西方哲学与文化等领域。库内收录图书6031种,代表性图书包括《红楼梦》《狭义与广义相对论浅说(第15版)(附爱因斯坦关于统一场论及其他经典论文)》《几何原本》《圆锥曲线论》《东晋门阀政治》《神话哲学(上卷)》《神话哲学(下卷)》《海陆的起源》等。代表作者有曹雪芹、周汝昌、爱因斯坦、欧几里得、阿波罗尼奥斯、田余庆、谢林、先刚等。该社在古典文学与西方哲学原典译介方面形成特色,兼及科学经典与社会文化研究。因公开资料有限,此处仅依据库内图书呈现其出版方向,不作额外延伸。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 前言
- 第一章 为什么选择用Python
- 第二章 大数据开发环境的搭建
- 第三章 构建分析数据
- 第四章 Python对Hadoop的操作
- 第五章 Python 对Hive的操作
- 第六章 Python对HBase的操作
- 第七章 Python 集成到Pig
- 第八章 PySpark Shell应用
- 第九章 PySpark 对RDD操作
- 第十章 PySpark对DataFrame的操作
- 第十一章 PySpark对Streaming的操作
- 第十二章 PySpark SQL
- 第十三章 分析方法及构架的说明
- 第十四章 集成分析
- 第十五章 数据挖掘
- 第十六章 数据可视化
- 附录
常见问题
没有大数据平台基础能读这本书吗?
可以读,但需要做好补课准备。本书从搭建开发环境和导入测试数据讲起,对平台操作也有贯穿全书的说明,零平台经验的读者能跟着起步。不过涉及组件较多,建议先了解HDFS、Hive等的基本概念,再进入API操作章节,理解会更顺畅。
这本书更偏理论还是偏动手操作?
整体偏动手操作。第2部分以Python对HDFS、Hive、Pig、HBase、Spark的常用API说明为主,第3部分才在此基础上做分析、挖掘和可视化。建议在可运行的实验环境中阅读,边读边执行示例,单纯通读容易停留在接口记忆层面。
书里涉及的组件这么多,需要全部学完吗?
不必强求全部精通。各组件章节相对独立,可以先通读了解整体格局,再根据实际项目需要精读对应部分。平台管理和操作的说明贯穿全书,通读时留意这条线索,有助于理解各组件在整体流程中的位置。
学完之后能独立完成大数据分析项目吗?
本书覆盖环境搭建、平台组件操作到分析、挖掘、可视化的完整链路,学完能建立整体框架并具备动手能力。但真实项目还涉及数据质量、调度、性能调优等工程问题,建议以书中流程为起点,在练习环境里完整走一遍从导入数据到输出结果的流程。
读者评论
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作者简介
兰一杰
作者 · 中国
兰一杰,资深软件工程师、项目经理,长期关注并实践数据分析与深度学习技术的整合运用。公开资料有限,其职业履历与个人背景未见详尽披露,但从已出版作品可见其写作面向实际应用。他多年从事通过Python实施数据化运维、主数据项目与大数据分析项目的开发工作,技术积累横跨小数据与大数据两个层面。其代表作品包括《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》《Python大数据分析从入门到精通》以及《AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》,多归入编程设计与计算机综合类。这些作品以入门到实战为线索,注重工具方法与真实场景的结合,适合希望系统掌握数据处理与提示工程技能的读者参考。