《新猛龙过江》第六集结——心惊肉跳,人生不能够沾赌啊

赌场太吓人,深以为戒,人生绝对免可知沾赌!!

数量流水线
………………………………………………………………………………………26

 

采并序列化收件箱
……………………………………………………………………………….90

整套2000大头,几只钟头即输没了,而且还要加上自己之耳。我是看电视的都当害怕。一个苍生老百姓,怎么打得过道上的暗帮呢??

—— Mat Kelcey  matpalm.com博主

第2 部分 登上金字塔 ……………………………………………
85

定价:49.00元

■ 用历史数据进行前瞻,将预计转化为行动

第7 章 利用报表探索数据 …………………………………… 123

使用Jinja2 渲染HTML5 页面
…………………………………………………………….94

拍卖和颁布邮件数据
……………………………………………………………………………….91

采访数据
………………………………………………………………………………………………..42

安装mongo-hadoop
……………………………………………………………………………50

结论
…………………………………………………………………………………………………….
108

媒体评论

P(Reply | From ∩ To)
…………………………………………………………………………….
150

笔录事件日志
……………………………………………………………………………………….
157

第6 章 使用图表可视化数据 ………………………………… 111

动ElasticSearch 搜索数据
……………………………………………………………………..52

快数据是:用Hadoop创建数量解析应用(数据解析最佳实践入门敏捷大数量首作分步骤|全流程演示思路、工具及法)

NoSQL
…………………………………………………………………………………………………..24

自然语言
………………………………………………………………………………………….31

■ 用敏捷式大数量开发方法论创建分析应用

P(Reply | Token)
…………………………………………………………………………………….
151

于是Pig 向MongoDB 推送数据
……………………………………………………………..50

抽取邮件
………………………………………………………………………………………..
112

Simple Storage Service
……………………………………………………………………….71

所以TF-IDF 从邮件被取关键字
………………………………………………………………
133

Mortar Data
………………………………………………………………………………………82

启用Bootstrap
…………………………………………………………………………………..59

小结
…………………………………………………………………………………………………….
138

第2 章 数据
……………………………………………………… 17

小结
………………………………………………………………………………………………………64

设置MongoDB 的Java 驱动程序
………………………………………………………..50

飞大数据
………………………………………………………………………………………………3

用Flask 和pymongo 处理邮件数据
……………………………………………………..94

【美】Russell Jurney(拉塞尔·朱尔尼) 著  

编辑推荐

用Pig,ElasticSearch 和Wonderdog 构建索引
………………………………… 106

个性化
………………………………………………………………………………………………….
147

概率
…………………………………………………………………………………………………33

序列化
……………………………………………………………………………………………..24

内容提要

啊多少增长联系
…………………………………………………………………………………….
126

Amazon Web Services
………………………………………………………………………………71

MongoDB 即服务
………………………………………………………………………………79

以网页中搜索邮件数据
…………………………………………………………………….
107

轻量级的Web 应用
………………………………………………………………………………….56

疾的场所:开发之效率
…………………………………………………………………………13

行使节能贝叶斯方法开展再好的预测
……………………………………………………… 150

dotCloud Echo 服务
……………………………………………………………………………68

使用Wonderdog 整合ElasticSearch 和Pig
……………………………………………53

敏捷大数额处理
………………………………………………………………………………………38

小结
………………………………………………………………………………………………………35

■ 用图形可视化数据,通过交互性报表从不同角度展示数据

Elastic MapReduce
…………………………………………………………………………….72

抽取实体:邮件地址
……………………………………………………………………………..
112

安装Bootstrap
…………………………………………………………………………………..58

第3 章 敏捷开发工具 ……………………………………………
37

实时预测
………………………………………………………………………………………………
153

哼邮件的属性
……………………………………………………………………………………….
150

于浏览器中显得邮件
……………………………………………………………………………….93

■ 用多种数目结构由单个数据集中取特征,获取洞察

应酬网络
………………………………………………………………………………………….28

第1 部分 起步
……………………………………………………… 1

快检查点
…………………………………………………………………………………………….98

结论
…………………………………………………………………………………………………….
122

预测电子邮件的回复率
…………………………………………………………………………..
142

结构化与半结构化数据
………………………………………………………………………18

2014年7月出版

对数码显示的辨析
…………………………………………………………………………..
101

很快大数据流程
………………………………………………………………………………………
11

而扩展性=
简洁………………………………………………………………………………………37

笔者介绍:Russsel Jurney
在美国同墨西哥底赌场开始他的数据解析生涯。他支付了一个 Web
应用来分析赌博机的性。在经验了创业、交互式媒体及新闻业以后,他顶了硅谷,在
Ning 和LinkedIn 开始构建而扩大的数额解析下。

腹心空间
………………………………………………………………………………………….14

索引
…………………………………………………………………
159

Big Words 定义
…………………………………………………………………………………………4

动MongoDB 发布数据
…………………………………………………………………………49

安装
…………………………………………………………………………………………………52

GitHub
…………………………………………………………………………………………………..67

目录

采取Pig
处理多少……………………………………………………………………………………44

安装MongoDB
………………………………………………………………………………….49

显数据
………………………………………………………………………………………………..58

电子邮件
………………………………………………………………………………………………..17

老之电子邮件
………………………………………………………………………………..18

安装Pig
……………………………………………………………………………………………45

第5 章 收集与展示数据 ……………………………………….. 89

变化电子邮件清单
…………………………………………………………………………………..99

小结
…………………………………………………………………………………………………….
157

岁月序列
………………………………………………………………………………………….30

对日开展可视化
…………………………………………………………………………………
116

之所以MongoDB 显示邮件
………………………………………………………………………99

针对特别数额的挖需要投入大量底人工及日。怎么才能够保证构建的凡一个不错的模子?通过这仍实施指南,你可套到同一效仿灵活的家伙和方法论,在Hadoop上构建数据解析利用。

经合空间
………………………………………………………………………………………….14

应用Avro 对事件进行排化
……………………………………………………………………40

辅助工具(Instrumentation)
……………………………………………………………………..81

第9 章 驱动行动 ………………………………………………..
149

个人空间
………………………………………………………………………………………….14

在Python 中使用Avro
……………………………………………………………………….40

“在脚下“数据对”被大肆宣传的条件下,读到同准构建数据产品之履指南让我耳目一新。Russell向我们慢慢介绍了他采取数据来解决问题之敏捷哲学。”

组合软件栈
…………………………………………………………………………………………….90

小结
…………………………………………………………………………………………………….
148

设置运行Python 的虚拟环境
…………………………………………………………………….39

处理旧数据
…………………………………………………………………………………………18

翻译介绍:朱洪波
阿里巴巴多少挖掘专家,机器上团主管,司职于解决商业客户针对数码的深层需求。纸质书爱好者,相信理性与逻辑的力量。

运用像Python、Apache
Pig和D3.js等轻量级工具,你的集团能创立一个火速环境来探讨数据。我们会开一个样例应用程序,挖掘你协调的电子邮箱数据。你呢会修及同样栽迭代式的开发方法,使得你能够根据数据被之信息灵通切换,进行不同品种的数据解析。书中享有的代码样例都可以在
Heroku 中因 App 形式运行。

引言
………………………………………………………………………………………………………65

dotCloud
…………………………………………………………………………………………………67

从今演变的模式面临抽取和显示特征
…………………………………………………………25

  • 《敏捷数据对:用Hadoop创建数量解析利用》面向大数额挖掘,以高速视角展现迅猛构建数据模型的全程实施和思路。在平等组为一个真正电子邮箱数据挖掘也条例的多寡-价值金字塔进阶模式遭遇,你将效仿到:一整套实用工具及其方法论,可高效实现以Hadoop
    上构建数据解析应用;用Python、Apache Pig
    及D3.js等轻量级工具创建用于探索数据的霎时环境;一栽而因数据被信息速切换,进行不同类别数据解析的迭代式开发方法。
  • 《敏捷数据对:用Hadoop创建数量解析下》适合有和数据工作不无关系的从业者,同时为合乎有志成为多少正确工作者的广大读者作为入门读物。

针对工作流程的反思
…………………………………………………………………………………..55

■ 在每个迭代周期后获取用户举报,确保项目方向是

迅猛大数量团队
………………………………………………………………………………………..5

第1 章 理论
………………………………………………………… 3

ISBN 978-7-121-23619-8

冯文中 朱洪波 译

184页

识时与题材
………………………………………………………………………………….6

前言

Google Analytics
……………………………………………………………………………….81

16开

  • 自身写就本书是为了帮忙大家避免双重我作过的错误,进而预防失败项目之来。在及时本书里,描述、反映了我以有限个例外之Hadoop
    服务达标构建数据解析应用之经历。
  • 《敏捷数据正确》这仍开来三单目标:提供一个之所以Hadoop
    构建数据解析应用的操作指南;帮助组织以深数据列被因便捷的花样展开再次好之协作;提出一个展开敏捷式大数额解析的进取结构。
  • 读者是何许人也
  • 《敏捷数据是》是同等帮派帮助特别数量的入门者以及萌芽中的数科学家,成为多少对及数码解析团队受到再发出生产力的分子的课程。它的靶子是协助工程师,分析师和数量科学家为快速的样式以Hadoop
    上拍卖非常数额。它介绍了扳平栽非常适合大数据的飞速开发方式。
  • 即本开同样对急需处理数量并开发软件的程序员。设计师和项目经理可能会见专门喜本书第一、二、五章,这些回主要介绍部分便捷的流程,而无拿关注点放在具体的代码上。
  • 本书使读者以一个*nix 环境中工作,对于Windows
    用户,我们没提供相应的例子,但她们得以应用Cygwin。一个出于用户贡献而富含有坐依赖之Linux
    镜像,可以起即(https://github.com/charlesflynn/agiledata)获取。读者可以通过这个工具在VirtualBox
    里面快速启动同大Linux 机器。
  • 本书如何组织
  • 立刻仍开包含两组成部分。第一组成部分介绍数据以及以在本书第二部分下的工具集。我特别将率先有些写得较简便,只所以了于少之字数来介绍这些工具。假如觉得第一片情极过简单,也不用担心,本书第二组成部分用会晤深入地探究这些工具的用法。下面的段组成了本书的首先有的:
  • 第一章  理论
  • 介绍敏捷大数据的工作方法。
  • 第二章  数据
  • 介绍本书中即将以的多寡,以及简单的前瞻方法。
  • 其三节  敏捷开发工具
  • 介绍工具集,并支援读者以其当机器上安装好。
  • 第四章  在云端
  • 带读者以第三节中牵线的家伙集扩展至云端,以支持PB 级的多寡规模。
  • 本书第二有的是一个用高效大数据的道来构建数据解析利用的学科。这是一个笔记本形式之指南。在数量-
    价值金字塔的各一样次等上升都随着迅速的标准。我会阐述如何在有点之迅速开发周期里面逐步创造价值。第二有的分包如下的区块:
  • 第五段  收集和显示数据
  • 帮读者下载电子邮件收件箱数据并以邮件连接至一个web 程序及。
  • 第六节  使用图表可视化数据
  • 深受读者逐步在web 程序中创造简单的图来决定数据。
  • 第七章 利用报表探索数据
  • 著什么自数据之中提取实体,并以它连接在共同,创建而相互的数报告。
  • 第八章 预测
  • 支援读者以之前的收获预测邮件收到回复的几率。
  • 第九章 驱动行动
  • 介绍如何拿已经部分预测效果扩展成一个完好无缺的实时分类器,来支援用户写来会叫还原的邮件。
  • 本书所祭的预定
  • 以下是本书所采取的排版约定:
  • 斜体(Italic)
  • 代表初的条目、网址、电子邮件地址、文件称及文件扩展名。
  • 顶极富字体(Constant width)
  • 当程序代码中以,同时为会见冒出在段内的那些引用程序元素而函数称作、数据库、
  • 数据类型、环境变量、声明与要字当,还会见当API、组件和模块名里遇到。
  • 等于极富粗字(Constant with bold)
  • 表示命令或由用户输入的文书。
  • 抵方便斜体字(Constant with italic)
  • 表示应由用户提供的价来取代上下文决定的值的那些文本。
  • 这个图标标志是抛砖引玉、建议还是貌似说明。
  • 此图标表示警告或者告示。
  • 以代码实例
  • 填补资料( 代码示例, 练习等)
    请登录https://github.com/rjurney/Agile\_Date\_Code 自行下载。
  • 本书就是是要是帮助读者形成工作之。通常,如果本书包含了代码示例,你得以您的先后与文档中运用本书中的代码。除非您复制了大段的代码,否则你绝不联系我们来收获认可。举个例子,在编写程序时采用了本书中的数块代码是勿需经过批准的。出售或者分发来自O’Reilly
    图书的言传身教CD-ROM
    是须透过批准的。引用本书和本书中的示范代码来报问题是匪需通过批准的。将大量的演示代码整合至您的出品文档中须通过批准。
  • 俺们挺谢谢但切莫求注明出处。出处的格式一般包括标题、作者、出版社与ISBN,例如“由Russell
    Jurney 写的Agile Data Science (O’Reilly). Copyright 2014 Data
    SyndromeLLC, 978-1-449-32626-5。”
  • 比方你看无于正常范围外采用代码例子,并且不知是不是在上头所说之准许范围外,请随时联系我们:
  • permissions@oreilly.com
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    Professional、MicrosoftPress、Sams、Que、Peachpit Press、Focal
    Press、Cisco Press、John Wiley & Sons、Syngress、Morgan
    Kaufmann、IBM Redbooks、Packt、Adobe Press、FT
    Press、Apress、Manning、New Riders、McGraw-Hill、Jones &
    Bartlett、Course Technology
    等数据库中寻找而取得,想打听又多关于Safari Books Online
    的音讯,请在线访问我们。联系我们
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  • 美国:
  • O’Reilly Media, Inc.
  • 1005 Gravenstein Highway North
  • Sebastopol, CA 95472
  • 中国:
  • 北京市西城区西直门南边马路2 号成铭大厦C 座807 室(100035)
  • 奥莱利技术咨询(北京)有限公司
  • 咱俩也本书制作了一个Web
    页面,页面中蕴含了简介、样章,以及另外信息。可以于此处访问这个页面:
  • http://oreil.ly/agile-data-science。
  • 假如要是留言或提交关于本书的技术问题之申报,请发邮件及:
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  • 本书的双重多信息、资源、参考文献和资讯,请登录出版社官网:http://www.oreilly.com。
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  • 图片 1

漂亮之图表
…………………………………………………………………………………………..
112

代码检查与结对编程
……………………………………………………………………………….12

第8 章 预测
…………………………………………………….. 141

SQL
……………………………………………………………………………………………………….20

数据透视
………………………………………………………………………………………………..27

故而大幅打印件明确表述想法
……………………………………………………………………..15

作者简介

Python 工作者服务
…………………………………………………………………………….71

第4 章 在云端
……………………………………………………. 65

追寻邮件
………………………………………………………………………………………………
106

■ 用数据-价值栈,在相同多元敏捷周期中创造价值

Python 和 Flask
…………………………………………………………………………………56

用d3.js 和nvd3.js 可视化数据
…………………………………………………………63