这是一本关于大数据挖掘与数据产品的参考读物，为了使尽可能多的读者通过本书对大数据应用有所了解，笔者以个人所感所悟引导初学者正确学习大数据挖掘。但是基础知识归纳、开发环境部署、算法原理的介绍都是不可避免的。因此，本书更适合于工作经验在3年以内的数据挖掘工程师，以及转型入门做数据挖掘的人士，或者是对数据产品感兴趣的追逐者阅读。

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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。

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。

介绍大数据上常见的算法设计思想，包括I/O敏感算法、并行算法和随机化算法，以及几个大数据比较热门的专题。这三类算法当前国内算法书籍中介绍比较少，并行算法和随机化算法尽管已经有相关书籍，但是并行算法的书籍往往和硬件联系比较密切，偏重于计算密集型算法而不是数据密集型算法；随机化算法也并非针对数据密集型计算提出的。

介绍大数据上常见的算法设计思想，包括I/O敏感算法、并行算法和随机化算法，以及几个大数据比较热门的专题。这三类算法当前国内算法书籍中介绍比较少，并行算法和随机化算法尽管已经有相关书籍，但是并行算法的书籍往往和硬件联系比较密切，偏重于计算密集型算法而不是数据密集型算法；随机化算法也并非针对数据密集型计算提出的。

《数据挖掘原理与算法》(第2版)是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术的专业书籍，它系统地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用以及相关概念、原理和算法，对数据挖掘中的主要技术分支，包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。《数据挖掘原理与算法》(第2版)的许多内容是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析人手，在此基础上进行技术归纳；另一方面，为了保证技术的系统性，所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架进行。同时，为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难，《数据挖掘原理与算法》(第2版)的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。