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大數(shù)據(jù)已發(fā)展成為一個學科。本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能覆蓋大數(shù)據(jù)分析的基本理論和基本技術。全書共9章：第1章介紹大數(shù)據(jù)發(fā)展的背景和相關的理論知識；第2章介紹大數(shù)據(jù)的采集方法，以及數(shù)據(jù)采集案例；第3章介紹大數(shù)據(jù)處理平臺Hadoop，以及Hadoop在不同系統(tǒng)平臺上的安裝和部署方法；第4章介紹MapReduce編程方法和開發(fā)工具，以及MapReduce編程實例；第5章介紹HDFS及其相關的操作方法；第6章介紹HBase及其相關的操作方法；第7章介紹Hive及其在不同平臺上的安裝和部署方法、應用案例；第8章介紹大數(shù)據(jù)處理平臺Spark，以及Spark編程實例；第9章介紹NoSQL數(shù)據(jù)庫，以及典型的NoSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
本書可作為高等學校計算機、數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術及人工智能或相關專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對大數(shù)據(jù)分析感興趣的工程技術人員閱讀參考。

本書以大數(shù)據(jù)的基本概念以及大數(shù)據(jù)分析過程中常用的技術和平臺為主線進行組織和編寫，以期讓學生掌握大數(shù)據(jù)分析的基本理論，培養(yǎng)學生的大數(shù)據(jù)分析技能。
大數(shù)據(jù)分析是一門綜合性的技術，涉及數(shù)據(jù)的收集、整理、組織、存儲、分析、挖掘以及可視化等方面，需要學生具備相關的基礎理論知識和技能，包括操作系統(tǒng)、編程語言、數(shù)據(jù)庫、計算機網(wǎng)絡等。因此，本書適合大學三年級以上的計算機、數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術以及人工智能或相關專業(yè)的本科生和研究生，以及具有相關知識背景的希望從事大數(shù)據(jù)分析工作的讀者閱讀。
本書共9章：第1章介紹大數(shù)據(jù)發(fā)展的背景和相關的理論知識；第2章介紹大數(shù)據(jù)的采集，包括大數(shù)據(jù)的來源、采集工具、預處理方法，以及數(shù)據(jù)采集的實際案例；第3章介紹大數(shù)據(jù)處理平臺Hadoop，包括Hadoop的發(fā)展、特點、體系結構，以及Hadoop在不同系統(tǒng)平臺上的安裝和部署方法；第4章介紹MapReduce編程方法，包括MapReduce概述，開發(fā)工具的安裝和環(huán)境配置，MapReduce編程實例，以及MapReduce應用程序的調試和運行方法；第5章介紹分布式文件系統(tǒng)HDFS，包括HDFS概述和特點、架構，HDFS支持的文件類型，以及HDFS的Shell操作和應用程序的訪問方式；第6章介紹HBase，包括HBase概述、架構和特點，以及HBase Shell操作和應用程序的訪問方法；第7章介紹Hive，包括Hive概述、體系結構、運行模式，Hive在不同系統(tǒng)平臺上的安裝和部署，以及應用案例；第8章介紹大數(shù)據(jù)處理平臺Spark，包括Spark概述、Spark的安裝和部署、Spark開發(fā)環(huán)境，以及編程實例。第9章介紹NoSQL數(shù)據(jù)庫，包括NoSQL數(shù)據(jù)庫概述，MongoDB、Redis和Memcached概述、應用場景、數(shù)據(jù)類型及操作、安裝方法和使用實例。
本書通過大量的實踐操作，培養(yǎng)學生分析問題和解決問題的能力。第1章是概述，其余各章節(jié)除了基礎理論知識還包括實踐操作。在每章后，都給出了相關的習題，以幫助學生鞏固和理解本章的內容。
大數(shù)據(jù)是一門綜合性的技術，現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展成一個獨立的學科數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術。本書作為大數(shù)據(jù)分析的入門讀物和基礎教材，不可能覆蓋大數(shù)據(jù)分析涉及的全部知識，有一些重要、前沿的材料未能引入。希望讀者在閱讀本書的基礎上自主學習更新的、更高級的、更加專業(yè)的知識。
本書的主要內容是筆者在工作和教學的過程中逐漸積累而成的，書中存在謬誤在所難免，敬請讀者見諒。
編　者

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