數(shù)據(jù)算法：Hadoop/Spark大數(shù)據(jù)處理技巧介紹了很多基本設(shè)計(jì)模式、優(yōu)化技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘及機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，以解決生物信息學(xué)、基因組學(xué)、統(tǒng)計(jì)和社交網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域的很多問(wèn)題。這本書(shū)還概要介紹了MapReduce、Hadoop和Spark。

本書(shū)主要內(nèi)容包括：
■ 完成超大量交易的購(gòu)物籃分析。
■ 數(shù)據(jù)挖掘算法（K-均值、KNN和樸素貝葉斯）。
■ 使用超大基因組數(shù)據(jù)完成DNA和RNA測(cè)序。
■ 樸素貝葉斯定理和馬爾可夫鏈實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)預(yù)測(cè)。
■ 推薦算法和成對(duì)文檔相似性。
■ 線(xiàn)性回歸、Cox回歸和皮爾遜（Pearson）相關(guān)分析。

目錄

第1章二次排序：簡(jiǎn)介 19
第2章二次排序：詳細(xì)示例 42
第3章 Top 10 列表 54
第4章左外連接 96
第5章反轉(zhuǎn)排序 127
第6章移動(dòng)平均 137
第7章購(gòu)物籃分析 155
第8章共同好友 182
第9章使用MapReduce實(shí)現(xiàn)推薦引擎 201
第10章基于內(nèi)容的電影推薦 225
第11章使用馬爾可夫模型的智能郵件營(yíng)銷(xiāo) .253
第12章 K-均值聚類(lèi) 282
第13章 k-近鄰 296
第14章樸素貝葉斯 315
第15章情感分析 349
第16章查找、統(tǒng)計(jì)和列出大圖中的所有三角形 354
第17章 K-mer計(jì)數(shù) 375
第18章 DNA測(cè)序 390
第19章 Cox回歸 413
第20章 Cochran-Armitage趨勢(shì)檢驗(yàn) 426
第21章等位基因頻率 443
第22章 T檢驗(yàn) 468
第23章皮爾遜相關(guān)系數(shù) 488
第24章 DNA堿基計(jì)數(shù) 520
第25章 RNA測(cè)序 543
第26章基因聚合 553
第27章線(xiàn)性回歸 586
第28章 MapReduce和幺半群 600
第29章小文件問(wèn)題 622
第30章 MapReduce的大容量緩存 635
第31章 Bloom過(guò)濾器 651Bloom