《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要内容包括： ■ 完成超大量交易的购物篮分析。 ■ 数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。 ■ 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 ■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 ■ 推荐算法和成对文档相似性。 ■ 线性回归、Cox回归和皮尔逊（Pearson）相关分析。 ■ 等位基因频率和DNA挖掘。 ■ 社交网络分析（推荐系统、三角