深入大型数据集：并行与分布化Python代码

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。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。

这是一本全面介绍如何使用Python处理大型数据集的指南。全书分为三个部分，首先介绍了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。接着，作者详细介绍了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。最后，本书重点介绍了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。 在书中，作者详细阐述了map和reduce编程风格，这种编程方式将问题分解为两个主要部分：map任务和reduce任务。map任务负责将输入数据转换成另一种形式，而reduce任务则负责将map任务产生的数据合并成一个结果。这种编程方式的核心思想是，通过将大问题分解成小问题，我们可以更有效地处理大数据集。而且，由于map和reduce任务可以并行执行，所以这种编程方式也可以充分利用计