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• 200 1_ |a 深入大型数据集 |A shen ru da xing shu ju ji |e 并行与分布化Python代码 |d = Mastering large datasets with Python |e parallelize and distribute your Python code |f (美) John T. Wolohan著 |g 张若飞译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2021

• 215 __ |a 300页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 博文视点

• 314 __ |a 责任者规范汉译姓: 沃勒翰

• 330 __ |a 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。

• 500 10 |a Mastering large datasets with Python : parallelize and distribute your Python code |A Mastering Large Datasets With Python : Parallelize And Distribute Your Python Code |m Chinese

• 517 1_ |a 并行与分布化Python代码 |A bing xing yu fen bu hua Python dai ma

• 606 0_ |a 软件工具 |A ruan jian gong ju |x 程序设计

• 690 __ |a TP311.561 |v 5

• 701 _1 |a 沃勒翰 |A wo le han |g (Wolohan, John T.) |4 著

• 702 _0 |a 张若飞 |A zhang ruo fei |4 译

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20211008

• 905 __ |a WFKJXY |d TP311.561/304

• 920 __ |a 4370400 |z 1