本书全面系统地介绍了大数据的相关技术原理与应用方法。全书从理论知识入手，在介绍大数据相关理论知识的基础上，逐步深入地讲解大数据技术，将理论与实践完美结合。本书分为大数据基础篇、大数据存储篇、大数据采集篇、大数据计算篇和大数据应用篇。全书共15章，内容包括大数据概述、Linux集群搭建、分布式文件系统HDFS、HDFS的安装与基本应用、分布式数据库系统HBase、HBase的安装与基本应用、Sqoop和Flume、数据分发工具Kafka、MapReduce计算框架与应用、基于内存的计算框架Spark、Spark的安装与应用、机器学习、基于Hive的交互式数据处理、数据同步工具与数据可视化和推荐算法与应用。本书在介绍Hadoop、HBase、Sqoop和Flume、MapReduce、Hive和Spark等相关章节时安排了入门级实验，且以电子资源的方式提供给学生，以便读者更好地学习和掌握大数据的关键技术。 本书可以作为高等院校计算机类、信息管理与信息系统等相关专业的大数据课程教材，也可供从事大数据技术开发、研究和应用的研究人员和工程技术人员参考。

1.紧跟时代发展，内容更加完善。注重新技术、新方法的介绍。 2.将大数据基础理论与实践相结合的教材。从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富实例相结合的方式介绍大数据常用的各种工具和技术。 3.配套资源丰富。教学大纲、实验大纲、教学课件、案例源代码。

蒋亚平，男，湖南长沙人，长期从事大数据技术、数据库技术、程序设计语言和算法方面的研究，能够熟练运用多种教学方法，特别是翻转课堂、案例式教学、启发式教学等。从事8年企业开发工作和8年教学经验，对大数据课程教学有一定的积累，并多次参加大数据相关的教改、科研、教学竞赛和指导学生参加比赛。