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本书基于Hadoop大数据平台，讲解大数据平台的搭建与运维、大数据的采集与存储、大数据的处理、数据的分析、数据的可视化等完整的大数据应用案例，全面详细地讲述Hadoop、MapReduee、HDFS、Hive、Spark和Zookeeper等技术的相关知识；还详细介绍了Hadoop大数据集群环境配置与搭建、部署配置Hadoop HA模式等内容。本书具有较强的实用性和可操作性，语言精练，通俗易懂，操作步骤描述详尽，并配有大量操作图例。

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本书全面介绍了Hadoop生态系统中各个开源组件的理论知识和实践案例。全书分为上篇——Hadoop基础篇、中篇——Hadoop提高篇、下篇——案例篇三部分，共11章，涉及数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化一系列大数据应用生命周期中各阶段典型组件的理论知识、安装部署和实战使用。上篇为第1～8章，具体内容包括大数据概述、初识Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、统一资源管理和调度框架YARN、分布式协调框架ZooKeeper、分布式数据库

本书从大数据分析角度入手， 首先介绍了不同的大数据处理模式与代表性的处理系统， 其次对大数据分析所应用的数据挖掘、 机器学习的理论工具给予了介绍， 最后详细介绍了典型的大数据技术IBM InfoSphere BigInsights。 
本书由3篇共25章组成。 第1篇大数据系统基础， 由第1章概述和第2章大数据基础组成。 第2篇大数据分析理论基础， 由第3章到第10章组成， 主要介绍了一些概率与统计方面的基础知识、 数据挖掘的基本技术以及机器学习的常用概率化工具。 第3篇大数据技术，

本书讲解了一个大数据综合项目——招聘网站职位分析。全书共分为6章,内容分别是项目概述、搭建大数据集群环境、数据采集、数据预处理、数据分析与数据可视化。
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本书系统阐述了Hadoop大数据技术应用实践的原理、方法和应用相关知识，同时给出了每一章内容对应的实现指令或源程序。全书共九章内容。内容由浅入深，分为基础篇及提高篇两部分，其中第1章到第4章为基础篇，内容涵盖Hadoop初识简介、Hadoop基础环境搭建、分布式存储HDFS介绍以及MapReduce编程模型等知识，提高篇包括Hadoop数据仓库Hive、Hadoop数据库Hbase、Pig语言、Hadoop项目案例以及Mahout项目案例等较深入的知识。本书理论结合实际，每一个章节都包含有

本书详细阐述了培养具有数据素养的综合型人才所需要的大数据相关知识储备。本书在确定知识布局时，秉持的一个基本原则是，紧紧围绕通识教育核心理念，努力培养学生的数据意识、数据思维、数据伦理和数据能力。全书共11章，内容包括大数据概述，大数据与云计算、物联网、人工智能，大数据技术，大数据应用，大数据安全，大数据思维，大数据伦理，数据共享，数据开放，大数据交易，大数据治理。为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们生活的大数据时代，很具有代表性和说服力，能