书名：
深入大型数据集：并行与分布化Python代码
作者：
沃勒翰
著
；张若飞
译
出版信息：
北京
电子工业出版社
2021.02
开本页数：
24cm
20,300页
丛书名：
单 册：
中图分类：
TP311.561
科图分类：
主题词：
软件工具--程序设计
电子资源：
ISBN：
978-7-121-40368-2
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深入大型数据集：并行与分布化Python代码=Mastering large datasets with Python：parallelize and distribute your Python code/(美)John T. Wolohan著/张若飞译.-北京：电子工业出版社，2021.02 20,300页：图；24cm 博文视点.-使用对象：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 ISBN 978-7-121-40368-2：CNY99.00 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。 ●
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