作品简介
《深入大型数据集：并行与分布化Python代码》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。
《深入大型数据集：并行与分布化Python代码》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。
J.T. Wolohan是Booz Allen Hamilton公司的一名高级人工智能和自然语言处理架构师。他教过各种层次的学生学习编程：从小学、初中学生到研究生、专业人士。除对分布式和并行计算感兴趣之外，J.T.还喜欢跑步、烹饪和与家人共度时光。
译者简介
张若飞，曾任多家互联网金融公司CTO，在宜人贷、雅虎北研、金山云等知名公司担任架构师。十余年互联网研发及技术管理经验，对搭建海量数据、大型分布式系统有丰富经验。著有十余本技术译著，包括《Grails权威指南》《给大忙人看的JavaSE8》《代码不朽：编写可维护软件的十大原则》《面向可伸缩架构》《云原生Java》《云原生模式》等书，总计400余万字。