大数据技术让我们以一种前所未有的方式，对海量数据进行分析，从中获得有巨大价值的产品和服务，最终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark两个主流大数据技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop分布式计算框架MapReduce、Hadoop资源调度框架YARN与Hadoop新特性、Hadoop分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数据离线处理辅助系统、SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming等知识。本书紧密结合实际应用，运用大量案例说明和实践，提炼含金量十足的开发经验。另外，本书配以多元的学习资源和支持服务，包括视频教程、案例素材下载、学习交流社区、讨论组等学习内容，为读者带来全方位的学习体验。

本书主要内容包括：第一章大数据技术概述、第二章Hadoop平台的安装与配置、第三章Hadoop分布式文件系统、第四章HDFS API编程、第五章Hadoop分布式计算框架、第六章MapReduce API编程、第七章MapReduce 编程、第八章Spark概述、第九章Spark Streaming编程、第十章Spark SQL编程。

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。

本书是Hadoop + Spark大数据分析技术入门书，基于Hadoop和Spark两大框架体系的3.2版本，以通俗易懂的方式介绍Hadoop + Spark原生态组件的原理、集群搭建、实战操作，以及整个Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。本书共分14章。第1章讲解Hadoop框架及新版本特性，并详细讲解大数据分析环境的搭建工作，包括Linux操作系统的安装、SSH工具使用和配置等；第2章讲解Hadoop伪分布式的安装和开发体验，使读者熟悉Hadoop大数据开发两大核心组件，即HDFS和MapReduce；第3~12章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、输入输出、Hadoop集群配置、高可用集群、HBase、Hive、数据实时处理系统Flume，以及Spark框架数据处理、机器学习等实战技术，并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用；第13~14章分别通过影评分析、旅游酒店评价分析实战项目来贯穿大数据分析的完整流程。

本书从大数据实时计算框架Spark的编程语言Scala入手，第1～4章重点介绍函数式编程语言Scala的基础语法、面向对象编程以及函数式编程等，再通过编程训练案例介绍Scala这门语言的实际开发应用，为读者后面学习Spark框架打下牢固的编程基础。第5～10章重点介绍Spark的安装部署、SparkCore编程、Spark SQL结构化数据处理以及Spark Streaming实时数据处理等，对它们进行详细的剖析和解读。最后，在第11章中通过网站运营指标统计和IP经纬度热力图分析两个实战开发项目，让读者充分掌握Spark大数据实时计算框架技术的应用与实操方法。 本书适合所有对大数据技术感兴趣的读者。

本书从大数据实时计算框架Spark的编程语言Scala入手，第1～4章重点介绍函数式编程语言Scala的基础语法、面向对象编程以及函数式编程等，再通过编程训练案例介绍Scala这门语言的实际开发应用，为读者后面学习Spark框架打下牢固的编程基础。第5～10章重点介绍Spark的安装部署、SparkCore编程、Spark SQL结构化数据处理以及Spark Streaming实时数据处理等，对它们进行详细的剖析和解读。最后，在第11章中通过网站运营指标统计和IP经纬度热力图分析两个实战开发项目，让读者充分掌握Spark大数据实时计算框架技术的应用与实操方法。 本书适合所有对大数据技术感兴趣的读者。

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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本书共8章，内容主要包括Spark概述及入门实战，Spark的作业调度和资源分配算法，Spark SQL、DataFrame、Dataset的原理和实战，深入理解Spark数据源，流式计算的原理和实战，亿级数据处理平台Spark性能调优，Spark机器学习库，Spark 3.0的新特性和数据湖等。 本书适合Spark开发人员和Spark运维人员阅读。

本书作为Spark的入门书，从Spark核心编程语言Scala讲起，涵盖当前Spark主流的开发组件。以实操为主，深入讲解每一个操作步骤，包括Spark RDD离线数据处理、Spark SQL快速结构化数据处理、Spark Streaming实时数据处理，同时包括案例讲解、源码剖析、常用Shell命令和Java API详解。即使没有任何Spark基础的读者也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的Spark集群，是一本真正的实操指南书籍。本书可作为大数据开发人员的随身手册，也可作为Spark新手入门的指导书籍，以及大数据从业者的参考用书。