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；然后结合大数据平台的各个模块，详细介绍了大数据的存储、处理、分析、可视化等方面的原理和操作；最后介绍了大数据在各行业中的应用，让读者更加充分地感受到大数据技术的优势，以及大数据应用的价值。 本书适合高等院校相关专业的学生使用，也适合参加大数据技术培训课程的人员使用，还可以作为从事ICT行业相关工作的人员和大数据技术爱好者的参考书。

第 1 章 大数据概述
11 大数据的概念与价值
111 大数据的基本概念
112 大数据的来源
113 大数据的价值
114 挖掘企业大数据价值的方式
12 大数据的关键技术
121 大数据采集、预处理、存储与管理
122 大数据分析与挖掘
123 大数据可视化
13 大数据产业
131 数据提供
132 技术提供
133 服务提供
14 大数据应用场景
15 本章总结
练习题
第 2 章 Hadoop 大数据处理平台
21 Hadoop 平台概述
211 Hadoop 起源及发展
212 Hadoop 特性
213 Hadoop 应用现状
214 Hadoop 版本及相关平台
22 Hadoop 生态系统
221 HDFS 和 HBase
222 MapReduce 和 YARN
223 Hive
224 Sqoop 和 Flume
225 ZooKeeper 和 Oozie
226 Kerberos 和 LDAP
227 Impala 和 Solr
228 Kafka
23 Hadoop 安装部署
231 Hadoop 规划部署
232 Hadoop 的安装方式
24 华为 FusionInsight HD 安装部署
241 FusionInsight HD 简介
242 FusionInsight HD 集成设计
243 FusionInsight HD 安装部署
244 FusionInsight HD 重要参数配置
25 本章总结
练习题
第 3 章 HDFS
31 概述
311 DFS 的概念与作用
312 HDFS 概述
32 HDFS 的相关概念
321 HDFS 块
322 NameNode
323 Secondary NameNode
324 DataNode
33 HDFS 体系架构与原理
331 HDFS 体系架构
332 HDFS 的高可用机制
333 HDFS 的目录结构
334 HDFS 的数据读写过程
34 HDFS 接口及其在 FusionInsight HD 编程中的实践
341 HDFS 常用的 Shell 命令
342 HDFS 的 Web 界面
343 HDFS 的 Java API 及应用实例
35 本章总结
练习题
第 4 章 MapReduce 和 YARN
41 MapReduce 技术原理
411 MapReduce 概述
412 Map 函数与 Reduce 函数
42 YARN 技术原理
421 YARN 的概述与应用
422 YARN 的架构
423 MapReduce 的计算过程
424 YARN 的资源调度
43 FusionInsight HD 中 MapReduce 的应用
431 WordCount 实例分析
432 MapReduce 编程实践
44 本章总结
练习题
第 5 章 HBase
51 HBase 概述与

深入浅出讲解大数据技术，结合实际案例，各章配有学习目标、总结、练习题、答案，还有视频讲解、实验手册、PPT课件、综合实训等配套资源，帮你掌握大数据技术！