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<p>从2015年开始，国内大数据市场继续保持高速的发展态势，作者在与地方政府、证券金融公司的项目合作中发现，他们对大数据技术很感兴趣，并希望从大数据技术、大数据采集、管理、分析以及可视化等方面得到指导和应用帮助。因此编写了这本大数据技术的快速入门书。 本书共12章，以Hadoop和Spark框架为线索，比较全面地介绍了Hadoop技术、Spark技术、大数据存储、大数据访问、大数据采集、大数据管理、大数据分析等内容。最后还给出两个案例：环保大数据和公安大数据，供读者参考。 本书适合大数据技术初学者，政府、金融机构的大数据应用决策和技术人员，IT经理，CTO，CIO等快速学习大数据技术。本书也
<p>如果你是一名IT工程师，CTO希望你在一周内提交一份公司未来IT系统基础架构的初步建议；</p> <p>如果你是一位IT营销人员，客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向；</p> <p>……</p> <p>在这个信息严重过剩的时代，一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络，并进一步提出有一定理论依据的技术思考，这几乎是不可能完成的任务。</p> <p>您是否想过阅读一本关于大数据的图书帮助解决如上问题？</p> <p>浩如烟海的大数据领域图书可以大致归纳为三类：第一类是描述大数据的应用前景与社会意义；第二类是研讨大数据作为一个大型IT系统的系统架构与技术
大数据是互联网、移动应用、社交网络和物联网等技术发展的必然趋势，大数据应用成为当前最为热门的信息技术应用领域。本书由浅入深，首先概述性地分析了大数据的发展背景、基本概念，从业务的角度分析了大数据应用的主要业务价值和业务需求，在此基础上介绍大数据的技术架构和关键技术，结合应用实践，详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略，大数据应用实践的流程和方法，并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。最后，对大数据面临的挑战和未来的趋势进行了展望。 本书既具有技术深度，又具有很强的可操作性，提供了一个系统性、架构性的大数据应用实践指南，纲要性地指导大数据应用实践，推动大数据技术在各个行业的广泛应用。
对于入门和学习大数据技术的读者来说，大数据技术的生态圈和知识体系过于庞大，可能还没有开始学习就已经陷入众多的陌生名词和泛泛的概念中。本书的切入点明确而清晰，从Hadoop 生态系统的明星 Cloudera 入手，逐步引出各类大数据基础和核心应用框架。 本书分为18章，系统介绍Hadoop 生态系统大数据相关的知识，包括大数据概述、Cloudera Hadoop平台的安装部署、HDFS分布式文件系统、MapReduce计算框架、资源管理调度框架YARN 、Hive数据仓库、数据迁移工具Sqoop、分布式数据库HBase、ZooKeeper分布式协调服务、准实时分析系统Impala、日志采集工具F