（1）理论+案例的编写风格：首先以简练的语言进行理论知识的讲解，配上丰富而实用的案例，并且书中多用“图”来讲解说明知识点，更有效地帮助读者理解。
（2）充分考虑学生学习之便利：考虑到当今大学生的实际情况，教材所选的实例都是贴近读者的理解水平，术语引入节奏合理，不会让读者产生晦涩的感觉，其个别难点，都尽量讲解详尽与清晰。

本书以大数据系统运维工程师岗位要求为依据，以企业的实际工作任务为导向编写而成。全书分为三个部分，共7章，分别介绍：云计算与大数据运维概论、Linux操作系统、OpenStack部署与运维、Docker容器虚拟化技术、大数据运维导论、大数据运维实操、大数据运维监控。本书既可作为大数据、云计算、计算机网络等专业的教学用书，也可作为相关技术人员的参考书。

第一部分 平台基础
第1章 云计算与大数据运维概论
1.1 云计算产生背景
1.2 云计算的基本概念
1.2.1 云计算定义
1.2.2 云能力类型
1.2.3 云服务类别
1.2.4 典型云计算部署模式
1.2.5 云计算基本特征
1.3 云计算技术
1.3.1 云计算的发展现状
1.3.2 云计算技术发展特点
1.3.3 云计算架构
1.3.4 云计算网络与安全
1.4 云存储
1.4.1 数据中心构建与管理
1.4.2 虚拟化技术
1.5 云计算与大数据的关系
1.5.1 云计算与大数据的联系
1.5.2 云计算与大数据的区别
1.6 大数据的基本概念
1.6.1 什么是数据
1.6.2 大数据的定义
1.6.3 大数据的基本特征
1.7 大数据技术
1.7.1 大数据采集
1.7.2 大数据存储
1.7.3 大数据计算
1.7.4 大数据分析
1.7.5 大数据可视化
1.7.6 大数据平台监控
1.7.7 大数据平台运维
1.8 应用场景介绍
1.9 本章小结
1.10 习题
第2章 Linux操作系统
2.1 Linux操作系统的安装与配置
2.1.1 操作系统的作用
2.1.2 Linux操作系统
2.1.3 实践任务：CenOS 7的安装与配置
2.1.4 磁盘分区
2.1.5 交换分区
2.2 Linux用户与组的管理
2.2.1 Linux用户和用户组的概念
2.2.2 实践任务：Linux用户的管理
2.2.3 实践任务：Linux用户组的管理
2.3 Linux文件管理
2.3.1 Linux文件的概念
2.3.2 Linux文件类型与权限
2.3.3 实践任务：文件系统的命令
……
第二部分 虚拟化技术
第3章 OpenStack部署与运维
第4章 Docker容器虚拟化技术
第三部分 大数据运维与监控
第5章 大数据运维导论
第6章 大数据运维实操
第7章 大数据运维监控
参考文献