本书是华为ICT学院大数据技术官方教材，旨在帮助学生进一步学习大数据的基本概念、技术原理，以及大数据平台的搭建和使用。本书从大数据的概念和特征开始讲起，首先让读者对大数据有一个感性的认识；接下来结合大数据平台的各个功能模块，详细介绍大数据的存储、处理、分析、可视化等原理和操作；对大数据在各种行业中的应用加以叙述，让读者更加充分地感受到大数据应用的价值。除华为ICT学院的学生之外，本书同样适合正在备考HCNA-Big Data认证，或者正在参加HCNA-Big Data技术培训的学员进行阅读和参考。其他有志进入ICT行业的人员和大数据技术爱好者也可以通过阅读本书，加深自己对大数据技术的理解。

林子雨，北大博士，厦门大学计算机科学系老师，中国高校首个"数字教师"的提出者和建设者。在数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网等领域有着十多年的知识积累，对各个领域知识都有比较深入的了解，有比较宽泛的视野。

本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共17章，内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章节安排了入门级的实践操作，以便读者更好地学习和掌握大数据关键技术。

（1）概念篇：介绍当前紧密关联的最新IT领域技术云计算、大数据和物联网。（2）大数据存储与管理篇：介绍分布式数据存储的概念、原理和技术，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。（3）大数据处理与分析篇：介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。（4）大数据应用篇：介绍基于大数据技术的推荐系统。

（1）概念篇：介绍当前紧密关联的最新IT领域技术云计算、大数据和物联网。（2）大数据存储与管理篇：介绍分布式数据存储的概念、原理和技术，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。（3）大数据处理与分析篇：介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。（4）大数据应用篇：介绍基于大数据技术的推荐系统。

本书系统介绍了大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共17章，内容包含大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学领域和其他行业的应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章节安排了入门级的实践操作，以便读者更好地学习和掌握大数据关键技术。

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。

随着大数据技术的普及，它已经被广泛应用于互联网、电信、金融、工业制造等诸多行业。据相关报告统计，大数据人才需求呈井喷态势，越来越多的程序员开始学习大数据技术，这使得它已经成为程序员所需的基本技能。为了满足大数据人才市场需求，越来越多的大数据技术书籍不断面世，包括《Hadoop权威指南》《Hadoop实战》等。尽管如此，面向初、中级学者，能够系统化、体系化介绍大数据技术的基础书籍并不多见。笔者曾接触过大量大数据初学者，他们一直渴望能有一本简单且易于理解的教科书式的大数据书籍出现。为了满足这些读者的需求，笔者根据自己多年的数据项目和培训经验，继《Hadoop技术内幕》书籍之后，于两年前开始尝试编写一本浅显易读的大数据基础书籍。

随着大数据技术的普及，它已经被广泛应用于互联网、电信、金融、工业制造等诸多行业。据相关报告统计，大数据人才需求呈井喷态势，越来越多的程序员开始学习大数据技术，这使得它已经成为程序员所需的基本技能。为了满足大数据人才市场需求，越来越多的大数据技术书籍不断面世，包括《Hadoop权威指南》《Hadoop实战》等。尽管如此，面向初、中级学者，能够系统化、体系化介绍大数据技术的基础书籍并不多见。笔者曾接触过大量大数据初学者，他们一直渴望能有一本简单且易于理解的教科书式的大数据书籍出现。为了满足这些读者的需求，笔者根据自己多年的数据项目和培训经验，继《Hadoop技术内幕》书籍之后，于两年前开始尝试编写一本浅显易读的大数据基础书籍。

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。