本书以Hadoop及其周边框架为主线，介绍了整个Hadoop生态系统主流的大数据开发技术。全书共16章，第1章讲解了VMware中CentOS7操作系统的安装；第2章讲解了大数据开发之前对操作系统集群环境的配置；第3~16章讲解了Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和数据实时处理系统Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系统Elasticsearch等的基础知识、架构原理、集群环境搭建，同时包括常用的Shell命令、API操作、源码剖析，并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用。通过阅读本书，读者即使没有任何大数据基础，也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的大数据集群并独立完成项目开发。本书可作为Hadoop新手入门的指导书，也可作为大数据开发人员的随身手册以及大数据从业者的参考用书。

大数据贵在落实！本书是一本讲解大数据实战的图书，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”的指导思想编写。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、概念、特性及关键技术；第二篇为Hadoop大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、HBase、Sqoop、Kafka、Spark等；第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互式数据处理、协同过滤推荐系统、销售数据分析系统，并就京东的部分销售数据使用大数据进行处理分析。本书适合初学者入门和进阶，也可供希望全面、系统地理解并掌握大数据实际应用的读者参考，对从事大数据项目开发的专业人员也有参考价值。

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本书从实际项目实践出发，专注、完整、系统化地讲述数据开发技术，此处的数据开发技术包括离线数据处理技术、实时数据处理技术、数据开发优化、大数据建模、数据分层体系建设等。

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从2015年开始，国内大数据市场继续保持高速的发展态势，作者在与地方政府、证券金融公司的项目合作中发现，他们对大数据技术很感兴趣，并希望从大数据技术、大数据采集、管理、分析以及可视化等方面得到指导和应用帮助。因此编写了这本大数据技术的快速入门书。本书共12章，以Hadoop和Spark框架为线索，比较全面地介绍了Hadoop技术、Spark技术、大数据存储、大数据访问、大数据采集、大数据管理、大数据分析等内容。最后还给出两个案例：环保大数据和公安大数据，供读者参考。本书适合大数据技术初学者，政府、金融机构的大数据应用决策和技术人员，IT经理，CTO，CIO等快速学习大数据技术。本书也可以作为高等院校和培训学校相关专业的培训教材。

这是一本讲解如何基于Hadoop技术栈进行大数据挖掘和分析的著作。它能带领你零基础快速掌握Hadoop技术栈，以及基于它的大数据挖掘与分析的流程和方法。 　　　　 全书核心内容分为两部分。 　　　　 1）Hadoop技术栈：详细讲解了Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flume、Kafka等大数据技术的基础、原理、应用，通过这部分内容读者能对Hadoop技术栈有从宏观到微观的了解。 　　　　 2）Hadoop大数据挖掘：通过3个综合案例，逐步展示了基于Hadoop的大数据挖掘的完整流程和方法。 　　　　 几位作者在大数据项目研发、教育、咨询等领域有10余年的丰富经验，对教育界和企业界供需两端的了解非常深入，全书的结构和内容围绕这两端的需求尽心设计，能让Hadoop大数据挖掘与分析的教育和学习事半功倍。 　　　　 本书第1版出版后，获得了教育界和企业界的良好反馈，其中数十家高等院校采用本书作为教材或参考书。第2版在第1版的基础上，在技术适应性、案例实用性等方面做了大量更新，与时俱进，更有竞争力！ 　　　　 为了便于学习和教学，本书配套数据文件、实现代码、课后习题、教学PPT。

本书提供了大数据相关技术的简介、原理、实践、企业应用等，针对大数据相关技术，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有专业章节进行介绍，并且针对每一模块都有相应的动手实践，能有效加深读者对大数据相关技术原理、技术实践的理解。书中的挖掘实践篇涉及企业在大数据应用中的所有环节，如数据采集、数据预处理、数据挖掘等，通过案例对整个系统的架构进行了详细分析，对读者有一定实践指导作用。对于学习大数据相关技术的高校师生来说，本书不仅提供了大数据相关技术的基础讲解及原理、架构分析，还针对这些原理，配备有对应的动手实践章节，帮助读者加深对原理、架构的认识。同时，在每个模块结束后，书中会有一个相对独立的企业应用案例，帮助读者巩固学到的大数据技术相关知识。

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本书从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法，探讨大数据的发展和趋势。不仅对大数据相关技术及算法做了系统性的分析和描述，梳理了大数据的技术分类，如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互，还融合了大数据行业的最新技术进展和大型互联网公司的大数据架构实践，努力为读者提供一个大数据的全景画卷。