上篇Hadoop基础篇
章大数据概述
1.1大数据内涵
1.2大数据的特征
1.3大数据的关键技术
1.4大数据产业
1.5大数据与物联网、云计算、人工智能、5G的关系
1.6大数据岗位介绍
1.7大数据学习路线
本章小结
思考与练习题
第2章初识Hadoop
2.1Hadoop概述
2.2Hadoop生态系统
2.3Hadoop的体系架构
2.4Hadoop的应用现状
2.5部署和运行Hadoop
本章小结
……

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～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HBase、数据仓库Hive；中篇为第9、10章，具体内容包括大数据迁移和采集工具、数据可视化；下篇为1章，介绍了使用Hadoop平台完成用户画像项目的全过程。本书在Hadoop、HDFS、MapReduce、ZooKeeper、HBase、Hive等重要章节安排了初级实践操作，以便读者更好地学习和掌握Hadoop关键技术。本书内容翔实，案例丰富，既可作为高等院校大数据、计算机、人工智能等相关专业研究生、本科生的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考。本书配套有《Hadoop大数据原理与应用实验教程》，同时可在西安电子科技大学出版社网站下载本书作者提供的相关资源。