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《深入大型数据集：并行与分布化Python代码》内容简介
本书共分3部分，主要介绍如何使用Python语言来处理大型数据集。第1部分介绍map和reduce编程风格，以及Python中基础的map和reduce函数，并介绍如何将对象持久化，通过惰性函数和并行函数来加快大型数据集的处理速度。第2部分介绍Hadoop和Spark框架，以及如何使用mrjob库来编写Hadoop作业，如何实现PageRank算法，如何使用Spark来实现决策树和随机森林的机器学习模型。第3部分重点介绍云计算和云存储的基础知识，包括如何通过boto3的Python库将文件上传到AWS S3服务，以及如何在AWS的EMR集群中运行分布式的Hadoop和Spark作业。本书适合有一定Python编程基础，且希望掌握大型数据集处理能力的开发人员和数据科学家阅读。
《深入大型数据集：并行与分布化Python代码》书籍信息摘要
《深入大型数据集：并行与分布化Python代码》内容简介与阅读建议，作者 J.T. 沃勒翰，科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：计算机网络、软硬件开发。
- 作者：J.T. 沃勒翰
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《深入大型数据集：并行与分布化Python代码》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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版本
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合规获取说明
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常见问题
《深入大型数据集：并行与分布化Python代码》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
《深入大型数据集：并行与分布化Python代码》阅读难度高吗？
建议先看简介、目录、作者和相关书籍，再判断是否适合当前阶段阅读。
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