本书围绕大数据开发的相关技术，以大数据开发的基本要求为纲，以企业在笔试和面试中的试题为核心，从企业考核的角度组织内容，并对这些试题加上了详细的分析说明，以考促学。本书既包括Java、Python等基础编程知识，又涵盖Hadoop、Hive/HBase、Tushare、NumPy、Pandas、Matplotlib等大数据开发关的技术。全书分为4篇14章，第1篇为Java编程，第2篇为Python编程，第3篇为大数据开发，第4篇为数据分析与可视化。本书还配有大量的视频讲解，方便读者进一步学习。
本书适合读者在学习过程中进行自测，也适合读者在应聘之前进行有针对性的复习。本书对大数据相关的重要知识点都有详细的讲解，并配备了完整的从知识到实践的学习视频，也适合作为系统学习的材料。

第1篇 Java编程
第1章 Java面向对象编程
1.1 类和对象
1.1.1 类和对象概述
1.1.2 构造方法
1.1.3 方法的定义
1.1.4 修饰符和静态导入
1.1.5 this关键字
1.1.6 Lambda表达式
1.1.7 注解
1.2 封装
1.3 单例
1.4 继承
1.5 多态
1.6 接口
1.7 内部类
第2章 JavaSE核心API
2.1 常用API
2.1.1 字符串
2.1.2 日期时间
2.1.3 System（in/out）
2.1.4 自动装箱和拆箱
2.2 集合API
2.2.1 Collection
2.2.2 泛型和增强泛型
2.2.3 List/Vector/Stack
2.2.4 Set/HashSet
2.2.5 hashCode()
2.2.6 Collections
2.2.7 Map
2.2.8 Stream
2.3 异常
2.3.1 基础
2.3.2 抛出异常
2.3.3 捕获异常
2.3.4 自定义异常
2.4 线程
2.4.1 线程概述
2.4.2 线程的生命周期
2.4.3 多线程、锁和死锁
2.4.4 Lock
2.4.5 线程池
2.5 文件操作和I/O流
2.5.1 文件和目录操作
2.5.2 字节流和字符流
2.5.3 转换流
第3章 Java数据结构和算法
3.1 排序算法
3.1.1 冒泡排序算法
3.1.2 快速排序算法
3.1.3 快速排序案例
3.1.4 数据结构概述
3.1.5 数组
3.1.6 数组接口设计
3.1.7 快速排序的核心算法
3.1.8 二分查找与拉格朗日插值查找
3.1.9 内存模式
3.1.10 快速排序处理相等
3.1.11 插入排序算法
3.1.12 二分查找插入排序算法
3.1.13 归并排序算法
3.1.14 迷宫AI实现
3.1.15 快速排序算法
3.1.16 快速排序的相等优化
3.1.17 数据去重复计次处理
3.1.18 密码概率实现
3.1.19 堆排序算法
3.1.20 大顶堆和小顶堆
3.1.21 桶排序
3.1.22 大数据分析与清洗概述
3.1.23 数据清理和排序
3.1.24 数据分割
3.1.25 数据归并
3.1.26 希尔排序
3.1.27 栈模拟线性递归
3.1.28 栈模拟树状递归
3.1.29 文件遍历
3.1.30 栈模拟文件遍历
3.1.31 递归层级改造为栈
3.1.32 取极大值
3.1.33 文件归并排序
3.1.34 文件夹归并
3.1.35 排序可视化
3.1.36 基数排序优化版本
3.2 查找算法与实战
3.2.1 高效磁盘查询数据模型
3.2.2 数据预处理及内存限制无法实现
3.2.3 大批量数据处理
3.2.4 大批量数据的二分查找文件
3.2.5 大批量数据的完整版磁盘二分查找
3.2.6 索引二分查找
3.2.7 数据结构基础
3.3 数组
3.3.1 数组的基本使用
3.3.2 数组查询操作
3.3.3 移动内存删除数据
3.3.4 删除数组中的数据
3.3.5 数组插入操作
3.3.6 数组的测试
3.4 链表
3.4.1 链表简介
3.4.2 链表循环
3.4.3 链表插入
3.4.4 头插法和尾插法
3.4.5 链表删除插入的简单模式
3.4.6 链表删除操作
3.4.7 链表插入操作
3.4.8 链表冒泡排序
3.4.9 链表插入排序
3.5 树与图论
3.5.1 红黑树简介
3.5.2 B+树
3.5.3 图论
第4章 数据库和JDBC
第2篇 Python编程
第5章 Python快速入门
第6章 Python编程实践
第7章 Python编程高级特性
第3篇 大数据开发
第8章 Hadoop
第9章 Hive/HBase
第10章 Python大数据开发
第4篇 数据分析与可视化
第11章 Tushare
第12章 NumPy
第13章 Pandas
第14章 Matplotlib