Python大数据分析从入门到精通 封面

Python大数据分析从入门到精通

评分 3.0
字数
434字
章节数
20
ISBN
9787301313558

标签

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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

  1. 版权信息
  2. 内容提要
  3. 前言
  4. 第一章 为什么选择用Python
  5. 第二章 大数据开发环境的搭建
  6. 第三章 构建分析数据
  7. 第四章 Python对Hadoop的操作
  8. 第五章 Python 对Hive的操作
  9. 第六章 Python对HBase的操作
  10. 第七章 Python 集成到Pig
  11. 第八章 PySpark Shell应用
  12. 第九章 PySpark 对RDD操作
  13. 第十章 PySpark对DataFrame的操作
  14. 第十一章 PySpark对Streaming的操作
  15. 第十二章 PySpark SQL
  16. 第十三章 分析方法及构架的说明
  17. 第十四章 集成分析
  18. 第十五章 数据挖掘
  19. 第十六章 数据可视化
  20. 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。

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