大数据挖掘Web与分布式数据应用

使用软件代理进行数据挖掘的参考（Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu）

《SB 数据挖掘》是一本蛮实用的经典书，适合你想系统搞懂**大规模数据挖掘**的时候翻翻看。书里不光讲算法，还聊了**MapReduce**、**分布式系统**这些你日常肯定绕不开的技术点。像**MinHashing**、**LSH**这些在文本相似度判断里有戏的技术，书里也讲得挺清楚，配了不少例子，学着不会太吃力。 对了，书里专门开了章节讲**数据流**和**PageRank**，这些你在做推荐系统、搜索引擎或者广告投放优化时都能派上用场。还有啊，它也讲了多和**社交网络**、**高维数据聚类**相关的内容，读下来不会觉得枯燥，更多是“哦，原来是这么玩的”那种感觉。 讲真，这书不是偏机器学习

分布式搜索的事儿，你多半绕不开Elasticsearch。我最近在用一套配置资源，讲真，挺系统的。尤其适合你这种刚开始上手或者想深入研究下它在大数据环境下怎么跑的。文档讲得清楚，配合代码示例，调试起来也比较顺。电力行业的大数据场景其实挺有代表性的，数据量大、实时性要求高，像Hadoop、HDFS这些分布式技术跟Elasticsearch搭配，效率还蛮不错的。你看它那种日志检索、告警聚合，用了之后真的是事半功倍。除了 ES 本身，里面还带了几个相关的资料链接，像Greenplum、数据挖掘在电力场景里的应用，也讲得挺实用的。适合你搭配着看，顺着一条技术主线往下摸，效率更高。对了，URL 是直接可

《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》深入探讨了如何高效挖掘和处理互联网产生的大规模数据。本书基于斯坦福大学CS345A课程内容，为高级本科生和初入研究生提供友好的学习资源。重点讲解了处理无法完全装入主内存的大数据集的实践方法。书中覆盖了分布式文件系统、Map-Reduce编程模型、相似度搜索（如MinHashing和局部敏感哈希）、数据流处理及特别算法、搜索引擎技术（如PageRank算法）、频繁项集挖掘（包括A-Priori算法）、以及针对高维数据集的聚类算法。适合希望深入了解和应用数据挖掘与大数据处理技术的专业人士和学生。

对分布式环境中数据挖掘的全面调查。

这篇文章介绍了如何在Linux CentOS7虚拟机上搭建大数据环境，包括Hadoop、HBase、Hive、MySQL、Zookeeper、Kafka和Flume。文章详细描述了每个组件的安装步骤和简单使用方法，确保读者能够按照步骤顺利完成安装。

大数据的核心技术，**Hadoop**，真的是越来越火了。它是一个开源的分布式计算框架，能够超大规模的数据集，几乎所有的大型企业都在用它。其实它的生态系统挺丰富的，从**HDFS**到**MapReduce**，都能你高效地存储和数据。而且像**EMC**、**Microsoft**、**Intel**等大公司都在持续加大投入。嗯，是如果你涉及到海量数据的存储和，Hadoop 的优势你绝对不能忽视。你如果想入手，可以参考一下这些实用的链接，都是一些不错的入门和进阶资源，能帮你快速上手。

该研究提出基于支持向量机的分布式数据挖掘模型 DSVM，以解决分布式环境中数据挖掘遇到的挑战。DSVM 利用特征多叉树来表示分布式数据集的总体特征，并使用壳向量来实现分布式支持向量机的增量更新。实验表明，DSVM 在解决存储开销、效率、安全性和隐私性等问题方面取得了成效。

《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式》是一本挺实用的教材，内容不仅深入浅出，还注重大数据集的和。书里了多经典的技术，比如分布式文件系统和MapReduce，还有Minhashing和Locality-Sensitive Hashing (LSH)这种大规模数据相似性搜索的技巧。看完后，学到的那些搜索引擎技术、聚类算法、广告管理和推荐系统等，简直就像是在实践中遇到的技术需求。尤其是那些习题，能你更好地理解和巩固。书中的内容也比较适合研究生和高级本科生，挺适合对大数据感兴趣的朋友们。对于大数据的基本概念和技术框架，它的挺到位的，绝对值得一读。