1.大数据教学名师之作；
2.提供丰富的配套资源：建设了高校大数据课程公共服务平台（http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-teaching- platform/），为教师教学和学生学习大数据课程提供包括教学大纲、讲义PPT、学习指南、备课指南、实验指南、上机习题、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务，平台每年访问量超过200万次，累计访问量超过750万次

本书系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共17章，内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库。Hive、Spark、流计算、Flink、图计算、数据可视化，以及大数据在互联网领域、生物医学领域的应用和大数据的其他应用。本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等相关章安排了入门级的实验，以便读者能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大数据、计算机、信息管理等相关专业的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考。

第一篇大数据基础
第1章大数据概述
1.1大数据时代
1.1.1第三次信息化浪潮
1.1.2信息科技为大数据时代提供技术支撑
1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
1.1.4大数据的发展历程
1.2大数据的概念
1.2.1数据量大
1.2.2数据类型繁多
1.2.3处理速度快
1.2.4价值密度低
1.3大数据的影响
1.3.1大数据对科学研究的影响
1.3.2大数据对思维方式的影响
1.3.3大数据对社会发展的影响
1.3.4大数据对就业市场的影响
1.3.5大数据对人才培养的影响
1.4大数据的应用
1.5大数据关键技术
1.6大数据计算模式
1.6.1批处理计算
1.6.2流计算
1.6.3图计算
1.6.4.查询分析计算
1.7大数据产业
1.8大数据与云计算、物联网
1.8.1云计算
1.8.2物联网
1.8.3大数据与云计算、物联网的关系
1.9本章小结
1.10习题
第2章大数据处理架构Hadoop
2.1概述
2.1.1Hadoop简介
2.1.2Hadoop的发展简史
2.1.3Hadoop的特性
2.1.4Hadoop的应用现状
2.1.5Hadoop的版本
2.2Hadoop生态系统
2.2.1HDFS
2.2.2HBase
2.2-3MapReduce
2.2.4Hive
2.2.5Pig
2.2.6Mahout
2.2.7ZooKeeper
2.2.8Flume
2.2.9Sqoop
2.2.10Ambari
2.3Hadoop的安装与使用
2.3.1创建：Hadoop用户
2.3.2更新apt和安装Vim编辑器
2.3.3安装SSH和配置SSH无密码登录
2.3.4安装Java环境
2.3.5安装单机Hadoop
2.3.6Hadoop伪分布式安装
……
第二篇大数据存储与管理
第三篇大数据处理与分析
第四篇大数据应用