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。

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。

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。

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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。

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