data-algorithms-book
data-algorithms-book 是 O'Reilly 经典著作《Data Algorithms》的官方配套代码库，由作者 Mahmoud Parsian 维护。它并非一个直接运行的软件工具，而是一套详尽的大数据处理“食谱”与实战指南，旨在帮助开发者掌握如何利用 Hadoop MapReduce 和 Apache Spark 构建可扩展的数据算法。
面对海量数据处理中常见的性能瓶颈与扩展性难题，data-algorithms-book 提供了基于 Java 和 Scala 的完整源代码实现。它涵盖了从基础的词频统计到复杂的机器学习算法、癌症异常值分析等多种场景，清晰展示了如何将理论算法转化为生产级代码。项目不仅包含第一版的成熟方案，还持续更新以支持 Spark 3.1.2 等新技术，并演示了如何运用 Java 8 Lambda 表达式优化 Spark 开发。
这套资源特别适合大数据工程师、后端开发人员以及数据科学家使用。无论你是希望深入理解分布式计算原理的研究者，还是需要在实际项目中解决大规模数据排序、去重或聚合问题的从业者，都能从中找到经过验证的解决方案。通过提供 Maven 和 Ant 等多种构建方式及详细的运行指导，data-algorithms-book 降低了学习门槛，是提升大数据架构能力的优质参考。
使用场景
某电商数据团队需要处理每日 TB 级的用户点击日志，以实时计算热门商品排名并识别异常流量模式。
没有 data-algorithms-book 时
- 开发人员面对海量数据束手无策，只能编写低效的单机脚本，导致任务运行数小时甚至崩溃。
- 缺乏标准的 MapReduce 和 Spark 设计模式参考，代码中充满冗余逻辑，难以维护且容易出错。
- 在从 Java 迁移到 Scala 或尝试使用 Lambda 表达式优化 Spark 任务时，因缺乏最佳实践而陷入性能瓶颈。
- 遇到具体的算法场景（如癌症离群点分析或复杂的机器学习预处理）时，需从零造轮子，研发周期漫长。
使用 data-algorithms-book 后
- 团队直接复用书中经过验证的扩展性算法食谱，将数据处理任务稳定运行在 Hadoop 和 Spark 集群上，耗时缩短至分钟级。
- 依据书中提供的 Java 和 Scala 标准源码架构，重构了核心计算逻辑，代码清晰度与可维护性显著提升。
- 借鉴书中关于 Spark 3.1.2 新特性及 Java 8 Lambda 的应用案例，成功优化了算子执行效率，资源成本降低 40%。
- 直接调用书中现成的机器学习和离群点检测模块解决方案，快速上线了异常流量监控功能，无需重复研发。
data-algorithms-book 通过提供经生产环境验证的大数据算法蓝图，帮助团队跨越了从理论到大规模工程落地的鸿沟。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
数据算法书
- 作者：Mahmoud Parsian (mahmoud.parsian@yahoo.com)
- 标题：数据算法：使用Hadoop和Spark扩展的解决方案
- 此GitHub仓库将托管数据算法书的所有源代码和脚本。
- 出版社：O'Reilly Media
- 出版日期：2015年7月
Git仓库
该书的代码库也可以从以下git仓库下载：
git clone https://github.com/mahmoudparsian/data-algorithms-book.git
第二版！将于2021年底出版
已升级至Spark-3.1.2
生产版现已上市！
Java 8的Lambda表达式到Spark...
Scala Spark解决方案
如何使用Apache Ant构建
如何使用Apache Maven构建
使用Spark的机器学习算法
Spark用于癌症异常样本分析
关于数据算法的网络研讨会和演示文稿
MapReduce简介
附录章节
作者签名会
如何运行Spark/Hadoop程序
从Java代码提交Spark作业
如何运行Python程序
要运行Python程序，只需使用spark-submit命令，并附带程序所需的参数即可。
我最喜欢的名言...
问题/评论
谢谢！
此致，
Mahmoud Parsian
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