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。

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。

本书从实际技术解决方案出发，提出了大数据技术四层架构，即基础设施层、管理层、分析层、应用层。在此基础上，全面剖析了当前大数据领域中的主流技术，并配以行业应用实例和一线研发人员的独到见解。力求使读者能够通过阅读此书，全面了解当前大数据技术动态和发展趋势，并可针对自己面临的大数据问题找到可行的解决方案。

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。

本书跟从大数据和人工智能应用的融合之路，通过分析和解读整个数据驱动智能核心技术，希望能给读者提供一个大数据智能核心技术体系的入门学习和应用参考指南。本书前半部分内容重在核心技术解读：包括大数据智能的概论、大数据智能核心技术体系的多维解读、深度学习关键技术要点的分析，大数据智能应用三段论和敏捷大数据方法论的提出等内容。后半部分内容重在应用实践的探讨，深入分析了当前大数据智能独角兽Palantir、AlphaGo、Watson等核心产品和技术，并从个人学习到工程实践，从企业应用到政府治理，从业务理解到技术选型等多个层面，逐一解读大数据智能技术在学习、应用过程中面临的关键问题、陷阱，并给出参考意见。本书通过核心技术解读帮助读者学习、理解、应用大数据智能，具有重要的参考价值。本书适合的读者包括关注大数据和人工智能相关技术领域的在校学生、个人学习者和研发工程师、技术主管、企业高管、政府管理人员等。

《大数据》3.0升级精装版，增加作者自序，以及归国以来的演讲、专题——数据是我们新经济的土壤，是我们未来智能社会的土壤，数据可以治国，还可以强国。 美国第一，中国第几？公布官员财产美国是怎么做的，美国能让少数人腐败起来吗？美国式上访是怎么回事？凭什么美国矿难那么少？全民医改美国做得到吗？美国总统大选有什么利器才能赢？下一轮全球洗牌我们世界工厂会被淘汰吗？…… 除了上帝，任何人都必须用数据来说话。 大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。现代管理学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。 大数据，这一世界大潮的来龙去脉如何？数据技术变革，何以能推动政府信息公开、透明和社会公正？何以促发行政管理和商业管理革...(展开全部)

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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。