本书定位为大数据技术入门教材，以大数据的基本技术路线为框架，通过基本理论和应用实例相结合的方式，介绍大数据技术，帮助读者形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为读者在大数据领域的继续深造奠定基础。
本书旨在服务大数据初学者，为适应初学者学习特点，适当增加了广度而降低了深度，在数据挖掘部分尽可能少地使用数学知识，对于一些不可避免的部分，力求展现其中的精华，而在大数据实验部分，必须掌握的基础性编程语言也有涉及。本书主要以Java语言为基础。
本书第1章为大数据概述，介绍大数据的基本概念和应用领域，回顾大数据理念和技术的发展历程，阐述大数据的发展前景。
第2～7章介绍大数据采集与预处理、大数据计算平台、大数据管理、数据挖掘、大数据隐私与安全和人工智能6个大数据领域及其中的主要技术。第2章主要介绍大数据采集技术，包括大数据的来源、采集方法及数据预处理方法等，最后对大数据采集应用案例进行分析，帮助读者更好地理解大数据采集技术。第3章介绍大数据处理架构Hadoop以及与大数据技术密不可分的云计算技术及其应用。由于Hadoop已经成为应用最广泛的大数据技术，本书的大数据相关技术主要围绕Hadoop展开，包括HDFS和MapReduce。第4章介绍大数据管理，包括分布式数据库（HBase）、常用的NoSQL数据库和云数据库。第5章从数据挖掘的概念入手，介绍数据挖掘的几种算法以及算法的应用。第6章提出大数据面临的安全隐患，介绍大数据安全的基本概念以及大数据安全与隐私保护的主要方法。第7章介绍人工智能的起源和基本概念，通过案例介绍一些经典的机器学习算法在实际中的应用。
第8～11章包含4个实验，对应数据采集技术、云计算技术和数据挖掘技术展开。
本书在重视理论的前提下，不忽视实际的可操作性，注重问题的解决，“大数据基础”与“大数据技术”部分每章均设有习题，以帮助读者巩固所学知识。

第1章 大数据概述
1.1 大数据兴起之谜
1.2 无处不在的大数据
1.3 大数据的概念和特征
1.4 大数据的关键技术
1.5 大数据与云计算、物联网
1.6 大数据的发展、应用及挑战
第2章 大数据采集与预处理
2.1 大数据的来源
2.2 大数据的采集方法
2.3 数据预处理
2.4 大数据采集应用案例——互联网行业职场分析
第3章 大数据计算平台
3.1 Hadoop平台
3.2 HDFS
3.3 大数据计算模式
3.4 MapReduce
3.5 Spark平台
3.6 流计算框架Storm
3.7 云计算平台
3.8 云计算的关键技术
第4章 大数据管理——大数据的高效之道
4.1 大数据管理之NoSQL数据库
4.2 NoSQL与关系型数据库的比较
4.3 NoSQL的四大类型
4.4 NoSQL的三大基石
4.5 新兴数据库技术
4.6 大数据应用案例——在“北上广”打拼是怎样一种体验
第5章 数据挖掘——大数据的智慧之道
5.1 数据挖掘概述
5.2 大数据挖掘技术
5.3 分类和预测
5.4 聚类分析
5.5 关联规则分析
5.6 商业智能的分析预测
5.7 社交大数据的成功密码
5.8 大数据应用案例——大数据预测
第6章 大数据隐私与安全
6.1 安全与隐私问题
6.2 大数据面临的问题
6.3 大数据的安全防护策略
6.4 如何解决隐私保护问题
6.5 大数据应用案例——智慧城市中的安全防护
第7章 人工智能——科幻到现实的蜕变
7.1 人工智能的起源
7.2 当人工智能遇上大数据
7.3 人机大战：AI会挑战人类吗？
7.4 AI会取代人类吗？
7.5 AI时代的教育与个人发展
7.6 大数据应用案例——神秘AI的魅力
第8章 数据采集实验
第9章 CloudSim虚拟平台实验
第10章 数据挖掘算法之Apriori算法实验
第11章 数据挖掘算法之决策树算法实验
附录A
附录B
附录C
参考文献