本书系统地讲解了大数据查询技术涉及的知识体系，主要是Hadoop生态圈体系中的各个组件，包括HDFS、Hive、Presto、HBase、Phoenix、Elasticsearch和dbeaver。
本书采用项目任务驱动的方式进行讲解，覆盖组件的工作原理、部署安装和使用方法，力求用简洁明了的语言帮助读者更有效地动手实践。
本书适合作为高等院校本科生、研究生的大数据及其相关课程的教材，也可以作为相关研究人员和工程技术人员的参考资料。

项目一 企业人力资源数据的分析与处理
[引导案例]
任务一 大数据存储技术基础
[职业能力目标]
[任务描述与要求]
[知识储备]
一、什么是大数据
二、大数据存储的理论基础
三、Hadoop生态圈与平台架构
[任务实施]
[任务检查与评价]
[任务小结]
[任务拓展]
任务二 分布式文件系统HDFS
[职业能力目标]
[任务描述与要求]
[知识储备]
一、HDFS的体系架构详解
二、使用不同的方式操作HDFS
三、HDFS的高级特性
四、HDFS的底层通信方式RPC
[任务实施]
[任务检查与评价]
[任务小结]
[任务拓展]
任务三 数据仓库Hive
[职业能力目标]
[任务描述与要求]
[知识储备]
一、Hive简介
二、安装部署Hive
三、Hive的数据模型
四、Hive的内置函数
五、Hive的自定义函数
六、Hive的JDBC客户端
[任务实施]
[任务检查与评价]
[任务小结]
[任务拓展]
任务四 使用Presto查询数据
[职业能力目标]
[任务描述与要求]
[知识储备]
一、Presto基础知识
二、使用Presto处理数据
三、Presto的JDBC客户端
[任务实施]
[任务检查与评价]
[任务小结]
[任务拓展]
任务五 使用DBeaver进行Hive数据的可视化查询
[职业能力目标]
[任务描述与要求]
[知识储备]
[任务实施]
[任务检查与评价]
[任务小结]
[任务拓展]
项目二 电商平台订单数据的分析与处理
[引导案例]
任务一 列式数据库HBase
[职业能力目标]
[任务描述与要求]
[知识储备]
一、HBase的体系架构
二、部署HBase
三、使用命令行操作HBase
四、HBase的Java API
五、使用HBase Web Console
六、深入HBase的存储结构
七、HBase读数据流程
八、HBase写数据流程
九、Region的管理
十、HBase的内存刷新策略
十一、深入HBase RowKey
十二、使用Bulk Loading导入数据
[任务实施]
[任务检查与评价]
[任务小结]
[任务拓展]
一、使用多版本保存数据
二、使用HBase的快照
三、HBase的访问控制
四、备份HBase的数据
五、HBase的计数器
六、布隆过滤器
七、HBase的主从复制
任务二 使用Phoenix查询数据
[职业能力目标]
[任务描述与要求]
知识储备]
一、Phoenix简介
二、安装和使用Phoenix
三、Phoenix与HBase的映射关系
四、Phoenix中的索引
五、在Phoenix中执行JDBC
[任务实施]
[任务检查与评价]
[任务小结]
[任务拓展]
任务三 Elasticsearch
[职业能力目标]
[任务描述与要求]
[知识储备]
一、Elasticsearch简介
二、Elasticsearch与关系型数据库的
三、Elasticsearch的节点
四、Elasticsearch中的核心概念
五、安装Elasticsearch
[任务实施]
[任务检查与评价]
[任务小结]
[任务拓展]
参考文献